Maven是一个 项目管理工具，它包含了一个项目对象模型 (Project Object Model)，一组标准集合，一个 项目生命周期(Project Lifecycle)，一个依赖管理系统(Dependency Management System)，和用来运行定义在生命周期阶段(phase)中 插件(plugin)目标(goal)的逻辑。当你使用Maven的时候，你用一个明确定义的项目对象模型
原创
2018-04-06 23:16:32
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## 使用 VSCode 编写 Java Maven 项目
VSCode 是一个轻量级的开发工具，它可以扩展支持各种语言和框架。对于 Java 开发者来说，VSCode 提供了很多插件和扩展，使得开发 Java 项目变得更加便捷。在本文中，我们将探讨如何使用 VSCode 编写 Java Maven 项目，并提供一些代码示例。
### 安装 VSCode
首先，你需要在你的计算机上安装 VS
原创
2023-11-06 06:40:17
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在现代软件开发中，Apache Maven 是一个强大的项目管理工具，它通常与 Java 一起使用。在 Windows 上配置 Java Maven 可能会遇到一些挑战。在本文中，我们将详细介绍如何在 Windows 上成功配置 Java Maven，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用。
## 环境准备
在开始之前，需要确保你已经安装了必要的前置依赖项。以下是你需要
# 教你实现 Hadoop Core：入门指南
Hadoop 是一个分布式处理框架，能够高效处理大规模数据。对于初学者来说，理解和实现 Hadoop Core 是一项重要的技能。在这篇文章中，我将为你详细介绍整个流程，并提供必要的代码示例，帮助你迈出第一步。
## 完整流程
以下是实现 Hadoop Core 的基本步骤：
| 步骤 | 描述
一、准备工作1.开发工具 Visual Studio 20132.安装 Entity Framework 6 Tools for Visual Studio 2012 & 2013 来实现 Code First with Database 工具下载： http://www.microsoft.com/en-us
在学习Hadoop过程中需要学的内容有：（1）Core：一套分布式文件系统以及支持Map-Reduce计算框架（2）AVro:定义了一种用于支持大数据应用的数据格式，并为这种格式提供了不同的编程语言的支持（3）HDFS：Hadoop分布式文件系统（4）Map/Reduce：是一个使用简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在上千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB
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2023-07-21 19:45:40
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# 如何配置Hadoop Core
## 引言
欢迎来到Hadoop世界！作为一名经验丰富的开发者，我将带领你步-by-步学习如何配置Hadoop Core。在这篇文章中，我将向你展示整个配置过程的流程，并为每一步提供详细的指导和代码示例。让我们开始吧！
## 配置流程
以下是配置Hadoop Core的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1.
原创
2024-07-13 04:39:49
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本来我想注明出处的，可是那个博主的头像实在让我恶心，用了古惑仔那谁，郑伊健的照片，看了想吐。。操，真反胃。-------------------------1. Hadoop 是什么？Hadoop 是一种使用 Java 编写的分布式计算平台。它吸收了 Google 文件系统和 MapReduce 等产品的特性。详情参见 HadoopMapReduce。2. Hadoop 运行于什么平台？1. Ja
我使用的Hadoop是cdh版本的，官网的spark二进制文件使用的是Apache版本的，所以必须要重新编译过的。一、编译 前期准备：java 1.8maven 3.3.9scala 2.11spark-2.3.1.src.tgz 由于我用的是cdh版本的hadoop，所以在spark源码包的pom.xml中加入<repository>
<id>cloud
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2023-09-15 17:19:45
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由于Hadoop版本混乱多变，因此，Hadoop的版本选择问题一直令很多初级用户苦恼。本文总结了Apache Hadoop和Cloudera Hadoop的版本衍化过程，并给出了选择Hadoop版本的一些建议。1. Apache Hadoop1.1 Apache版本衍化截至目前（2012年12月23日），Apache Hado
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2023-07-10 16:46:29
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Spark运行架构：
Spark运行架构包括集群资源管理器（Cluster Manager）、运行作业任务的工作节点（Worker Node）、每个应用的任务控制节点（Driver）和每个工作节点上负责具体任务的执行进程（Executor）
与Hadoop MapReduce计算框架相比，Spark所采用的Executor有两
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2024-01-22 21:09:56
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大数据计算引擎当中，Spark受到的重视是越来越多的，尤其是对数据处理实时性的要求越来越高，Hadoop原生的MapReduce引擎受到诟病，Spark的性能也需要不断调整优化。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲SparkCore开发调优原则。Spark在大数据领域，能够实现离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，对于企业而言是低成本下的可靠性选择，但是
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2023-11-13 13:34:24
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# Hadoop Core-Site 配置文件详解
在Hadoop生态系统中，`core-site.xml`是Hadoop的核心配置文件之一。它包含了Hadoop集群的核心配置信息，例如HDFS（Hadoop分布式文件系统）的配置、RPC（远程过程调用）的配置等。本文将详细介绍`core-site.xml`文件的结构和常见配置项，以及如何编写和修改这个文件。
## `core-site.xml
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2023-09-12 09:50:57
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一、服务器准备及前置操作：准备要搭建集群的服务器hostnameip地址hcy-03192.168.0.111hcy-04192.168.0.112hcy-05192.168.0.1131.关闭防火墙chkconfig -off iptables (centos6)
chkconfig -off ip6tables (centos6)
systemctl stop firewalld.servi
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2023-09-06 17:57:52
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一、硬件选择（namenode，resourcemanager）的可靠性要好于从节点（DataNode，nodemanager）；多路多核、高频CPU、大内存（namenode的内存决定了集群保存文件数的总量，resourcemanager同时运行的作业会消耗一定的内存）；从节点的内存需要根据CPU的虚拟核数vcore进行配比CPU的vcore数=CPU个数*单CPU核数*HT超线程数， 内存容
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2023-07-25 09:45:24
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什么是SparkApache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。Spark是Scala编写，方便快速编程。 Spark与MapR
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2023-09-04 16:02:27
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Hadoop2.x的配置文件放在{hadoop_home}/etc目录下，主要有core-site.xml,hdfs-site.xml,mapred-site.xml这几个文件。 但是后来想到一个问题，hadoop的配置信息只有这么一点点吗？答案肯定是否定的，但是刚开始又找不到其他的配置文件。今天无意中打开hadoop-cor
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2023-07-04 22:39:16
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Hadoop 相關的參數非常的多，要怎麼設定才能達到最好的效能是一件令人頭痛的事 本篇是 core-site.xml 的設定及說明fs.default.name 預設值 : file:/// 說明 : 設定 Hadoop namenode 的 hostname 及 port，預設是 Standalone mode，如果是 Pseudo-Distributed mode 要指定為 hdfs://lo
Hadoop MapReduce是Apache Hadoop生态系统中的一个重要组件，用于并行处理大规模数据集的计算。hadoop-mapreduce-client-core是MapReduce客户端核心库，其中包含了与MapReduce作业相关的类和方法。在本文中，我将介绍如何使用hadoop-mapreduce-client-core来编写和运行一个简单的MapReduce作业。
### 整
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2024-05-22 09:59:01
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# Hadoop Core-Site配置
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它的核心组件是Hadoop Distributed File System（HDFS）和Hadoop MapReduce。在Hadoop中，我们可以通过配置文件来调整集群的行为和性能。其中一个重要的配置文件是`core-site.xml`，它包含了Hadoop的核心配置参数。
本文将介绍Hadoop `core-
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2023-08-26 05:17:05
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