# Java分发包实现的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何实现Java分发包。这篇文章将详细介绍整个过程，并给出每一步需要做的事情以及相应的代码示例。
## 步骤概述
首先，让我们来看一下实现Java分发包的整个流程。下表展示了这个过程中需要进行的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建一个Java项目 |
| 步骤2 | 编写类和方
原创
2023-08-07 03:42:47
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目录before制作过程制作tar包小结返回Python目录beforecentos 7.4 + python 3.6.8 + pip 9.0.3 + wheel 3.1.0关于Python包管理工具的发展和使用本次共整理为三篇：第一篇主要要概述Python包管理工具的发展史，以及各包管理工具的简单使用。第二篇(即本篇)则是主要介绍包(模块)的分发，也就是如何将你的包打包，然后分发给别人使用。第三
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2023-09-25 18:41:58
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1、包管理 为什么要使用包管理？ Python的模块或者源文件直接可以复制到目标项目目录中，即可以导入使用了。但是为了更多项目调用使用，或者共享给别人使用，就需要打包，或者发布到网路，以便供人使用，目的也是为了复用。 Pypi( Python Package Index) ，公共的模块存储中心 https://pypi.python.org/pypi2、主要工具： dis
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2024-07-02 20:57:48
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为什么使用包管理？python的模块或者源文件直接可以复制到目标项目目录中，就可以导入使用了。但是为了更多项目调用使用，或者共享给别人，就需要打包，或发布到网络，以便供人使用。目的也是为了复用。Pypi（python package lndex）,公共的模块存储中心，https://pypi,python.org/pypi主要工具distutils官方库didtutils,使用安装架脚本setup
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2023-06-27 11:39:52
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因为项目中要使用到setuptools，所以大致的学习了一下，相关的学习笔记如下，理解有限，如有问题还请指出一、为什么要打包1、前言将我们写的Python程序发布成包后，可以使其能够安装使用。在项目上测试的时候，某些情况下，可以将Python打包，然后上传到测试服务器，安装测试。setuptools是常用的打包工具。setuptools是Python distutils增强版的集合，它可以帮助我们
系统学习包的构建与分发
1. 为什么需要对项目分发打包？平常我们习惯了使用 pip 来安装一些第三方模块，这个安装过程之所以简单，是因为模块开发者为我们默默地为我们做了所有繁杂的工作，而这个过程就是 打包。打包，就是将你的源代码进一步封装，并且将所有的项目部署工作都事先安排好，这样使用者拿到后即装即用，不用再操心如何部署的问题（如果你不想对照着一堆部署文
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2024-01-18 15:56:21
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##Sharding-JDBC - A JDBC driver for shard databases and tablesSharding-JDBC是当当应用框架ddframe中，关系型数据库模块dd-rdb中分离出来的数据库水平扩展框架，即透明化数据库分库分表访问。Sharding-JDBC继dubbox和elastic-job之后，是ddframe系列开源的第三个产品。Release Not
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2023-07-10 15:40:15
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包管理为什么使用包管理主要工具distutilssetiptoolspipwheel使用setup.py打包查询命令的帮助build命令，编译install命令，安装sdist命令bdist命令wheel包 为什么使用包管理Python的模块或者源文件直接可以复制到目标项目目录中，就可以导入使用了 但是为了更多项目调用使用，或者共享给别人，就需要打包，或发布到网络，以便供人使用 目的也是为了符永
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2023-12-15 05:02:59
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# 分发Hadoop：大数据处理的利器
在当今数据驱动的时代，Hadoop已成为处理大规模数据集的重要工具。Hadoop是一个开源框架，允许用户通过将计算分布到多个计算机节点上来存储和处理大量数据。本文将介绍Hadoop的基本概念、架构以及如何快速入门。
## 1. 什么是Hadoop？
Hadoop是一个分布式计算平台，由Apache软件基金会维护。它的核心组件包括：
- **Hadoo
对于Hadoop的集群来讲，可以分成两大类角色：Master和Salve。一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的。其中NameNode作为主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件系统的访问操作；集群中的DataNode管理存储的数据。 MapReduce框架是由一个单独运行在主节点上的JobTracker和运行在每个从节点的TaskTracker共同组成的。主
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2023-07-13 16:55:32
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# Hadoop 分发失败：问题解析与解决方案
Hadoop 是一个广泛使用的大数据处理框架，适用于分布式存储和处理巨量数据。尽管 Hadoop 具备强大的能力，但在实际操作中，用户常常遇到“分发失败”的问题。本文将探讨造成这一问题的原因、如何排查，并提供解决方案和代码示例。
## Hadoop 分发机制概述
在 Hadoop 中，分发主要指的是将数据和任务从 NameNode 分发到 Da
原创
2024-08-24 08:10:03
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文章目录一、文件分发与打包 -file为例1、启动hadoop集群2、准备好数据并上传HDFS2.1 白名单 white_list 创建3、map.py4、red.py5、用脚本一步到位二、文件分发与打包 -cachefile 为例查找MapReduce运行的job作业三、文件分发与打包 -cacheArchive3.1 map.py3.2 red.py 不用改，新建一个脚本run3.sh 一、
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2023-09-04 11:53:10
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如果程序运行所需要的可执行文件、脚本或者配置文件在Hadoop集群的计算节点上不存在，则首先需要将这些文件分发到集群上才能成功进行计算。Hadoop提供了自动分发文件和压缩包的机制，只需要在启动Streaming作业时配置相应的参数。以下为介绍与对比：more：http://hadoop.apache.org/mapreduce/docs/current/streaming.html用-file分
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2023-08-18 21:03:33
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单机部署，java，hadoop，网上已经有太多的操作文章，这里也做一下记录，方便以后自己查阅。要注意的是，这里的环境是集群部署，也就是多台机器都要部署java/hadoop。慵懒的方式就在操作2遍，但是我们可以使用linux的一下技巧，比如编写集群分发脚本xsync，来实现，在hadoop112上部署环境修改配置，然后同步到hadpp113,hadp114。下面我们就开始进行操作：1) hado
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2023-09-06 10:55:22
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文章目录前言一、HDFS概述1.1 HDFS产出背景及定义1.2 HDFS优缺点1.2.1 优点1.3 HDFS组成架构1.4 HDFS文件块大小二、 HDFS的Shell操作2.1 基本语法2.2 命令大全2.3 常用命令实操2.3.1 准备工作2.3.2 上传2.3.3 下载2.3.4 HDFS直接操作三、HDFS客户端操作3.1 HDFS客户端环境准备3.2 HDFS的API操作3.2.1
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2023-09-22 12:49:12
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首先准备三台一样的虚拟机，配置好相关设置集群部署规划注意：NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器 注意：ResourceManager也很消耗内存，不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在同一台机器上。1、配置集群（1）配置：hadoop-env.sh 如果是从搭建好的伪分布式拷贝过来的hadoop，因为已经配置过，可以直接跳过，如果是新
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2023-09-06 10:06:29
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程序源码见：源码1、MapReduce中数据流动 （1）最简单的过程： map - reduce （2）定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程： map - partition - reduce （3）增加了在本地先进性一次reduce（优化）过程： map - combin(本地reduce) - partition -reduce2、Mapreduce中Par
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2023-09-20 10:54:25
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积极乐观的态度是解决任何问题和战胜任何困难的第一步Hadoop集群脚本编写编写分发文件脚本应用场景如下：比如有三台主机master1,slave1,slave2如果简历完全分布式的集群就需要将文件从master1拷贝到slave从机上那么可以使用rsync命令分发单个文件，也可以使用如下脚本分发文件夹或者文件#!/bin/bash
#1 获取输入参数个数，如果没有参数，直接退出
# $#代表获得
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2023-11-08 18:15:46
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Hadoop3.x学习教程（二）1.完全分布式运行模式（开发重点）1.1、编写集群分发脚本1.2、SSH免密登陆配置1.3、集群配置1.4、群起集群 1.完全分布式运行模式（开发重点）1.1、编写集群分发脚本1.xsync集群分发脚本#1.需要在声明系统变量/home/hadoop/bin
#2.在/home/hadoop/bin目录下创建xsync文件
#3.用户为hadoop
#进入hado
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2023-07-12 12:18:39
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用户命令distcp 用于大规模集群内部和集群之间拷贝的工具， 使用Map/Reduce实现文件分发，错误处理和恢复，以及报告生成 把文件和目录的列表作为map任务的输入，每个任务会完成源列表中部分文件的拷贝 命令行中可以指定多个源目录： bash$ hadoop distcp hdfs://nn1:8020/foo/a \ hdfs://nn1:8020/foo/b \ hdfs:
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2023-07-11 14:47:31
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