1 映射器 1.1作用：Handlermapping根据url查找Handler 2 适配器 2.1作用：HandlerAdapter执行Handler 3 解析器 3.1作用：View Resolver负责解析view 4 前端控制器 4.1作用 负责：request和response
转载
2018-04-28 11:09:00
121阅读
2评论
文章目录文件系统数据存储内存技术数据搜集消息系统数据处理查询引擎分析和报告工具调度与管理服务机器学习开发平台Hive,Impala,pig区别 HDFS: 分布式文件系统YARN: 分布式资源管理MapReduce、Spark、Flink: 分布式计算框架Yarn/Mesos ：分布式资源管理器zookeeper：分布式协作服务sqoop：数据同步工具hive / Impala 基于Hadoop
转载
2024-10-12 12:09:52
60阅读
STL中一共拥有六大组件：1.算法 2.迭代器 3.容器. 4.仿函数 5.适配器(配接器)6.空间配置器通过阅读侯捷版本的《STL源码剖析》可以知道，STL的实现也是由基本的数据结构来完成的容器大概可以分为关联型容器和序列型容器，序列型容器有vector,list,deque,queue,stack,slist,heap,priority_queuevector由数组实现，当现有数组容量不足时，
转载
2024-07-17 06:22:55
34阅读
学习和使用hadoop有2年了，这里主要分享一下对hadoop整体上的理解，分门别类的介绍一下相关组件，最后提供了建议的学习路线，希望对hadoop的初学者有参考作用。前面的是拷贝过来的，后面有自己的工作内容分享给大家。 1. Hadoop核心件组有哪些? 广义hadoop指什么? l 核心组件有
转载
2023-09-14 13:21:05
94阅读
# Spark组件介绍和实现步骤
## 简介
Spark是一个开源的大数据处理框架，它提供了高效的分布式数据处理能力。Spark的组件包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib和Spark GraphX。本文将依次介绍这些组件的功能和使用方法。
## 实现步骤
为了更好地理解和掌握Spark的组件，我们可以按照以下步骤来实现：
1.
原创
2023-08-20 03:16:24
358阅读
Docker有三个重要的概念：仓库、镜像和容器，它们是Docker的三大基础组件。一、镜像 镜像是一个特殊的文件系统，除了提供容器运行时的所需的程序、库、资源、配置等文件外，还包含了一些为运行时准备的一些配置参数（如匿名卷、环境变量、用户等）。镜像不包含动态数据，其本身在构建之后也不会发生改变。 镜像并非是ISO那样的打包文件，它实际上是由一组文件系统组成的，采用的是分层存储和增量更新技术
转载
2023-06-02 15:30:15
133阅读
KVM： 虚拟化技术有两种类型的实现： Type-I : hypervisor------>VM Type-II：host------>VM----->VMS Xem：hypervisor，Dom0VI-X，ADM ADM-V 两种技术任何一种 官网一、 kvm架构KVM 是基于虚拟化扩展（Intel VT 或者 AMD-V）的 X86 硬件的开源的
转载
2024-06-07 21:37:49
125阅读
# Docker的核心组件及其使用
Docker是一种流行的容器化平台，能够将应用程序及其依赖项打包成标准化的单元，称为容器。通过Docker，开发者可以在任何地方以一致的方式运行、测试和部署应用。本文将探讨Docker的核心组件，并通过代码示例、类图和旅行图来阐明它们的工作原理。
## Docker的核心组件
Docker的架构由多个核心组件构成，主要包括：
1. **Docker En
在这篇博文中，我将深入探讨Spark的组件，围绕“spark的组件包括以下哪些”这个问题进行系统性的分析。我的目标是帮助读者对Spark的各个组件有一个全面的了解，并为实际应用提供决策支持。
### 背景定位
Apache Spark是一个强大的分布式计算系统，广泛应用于大数据分析与处理。它的组件相互协作，可以实现多种数据处理任务。以下是Spark适用于不同场景的分析，帮助读者理解不同组件的使用
html5多媒体组件指的是video(视频)组件和audio(音频)组件。HTML5多媒体组件可以在不借助诸如Flash Player等第三方插件的情况下，直接在你的网页上嵌入多媒体组件。浏览器提供原生支持视频的新能力使得网页开发人员更易于在不依赖于外置插件有效性的情况下，在他们的网站上添加视频组件。由于苹果公司现阶段在iPhone和iPad上使用的Flash技术的局限性，HTML5多媒体组件的能
转载
2024-01-11 15:40:08
106阅读
前言Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的解释性编程语言。Python 是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。Python 是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。Python 是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技
转载
2024-01-18 21:30:20
26阅读
在JSP中使用Java Bean组件 一、JavaBean 组件技术 1、JavaBean是什么？ JavaBean 是一个特殊的类，这个类必须符合JavaBean规范。JavaBean原来是为了能够在一个可视化的集成开发环境中可视化、模块化地利用组件技术开发应用程序而设计的。 JavaBean 是一种基于 Java 的可复用的平台独立的软件组件，开发者可以在软件构造器工具中直接进行可视化操作，它
转载
2023-10-06 15:13:57
39阅读
一、Java Bean技术是java的可重用组件技术，可以实现代码的重复利用，容易编写，容易维护，容易使用，还有一个最重要的是在任何安装了java运行环境的平台上使用，而不需要重新编译。直接进入主题，实际上，javaBean 是遵循指定的编码约定的java类的一种别称，任何一个java类只要实现了java.io.Serializable接口并且提供默认的构造方法（无参数方法）就可以成为JavaBe
转载
2023-08-13 23:20:06
35阅读
一、简介JavaBean组件是一些可移植、可重用并可组装到应用程序中的Java类，类必须是具体的和公共的。符合下列设计规则的任何Java类均是以JavaBean：1.对数据类型“protype”的每个可读属性，Bean下必须有下面签名的一个方法：public proptype getProperty(){}2.对数据类型“protype”的每个可写属性，Bean下必须有下面签名的一个方法：publ
转载
2023-07-05 17:22:54
89阅读
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。具有可靠、高效、可伸缩的特点。Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce下图是hadoop生态系统，集成spark生态圈。在未来一段时间内，hadoop将于spark共存，hadoop与spark都能部署在yarn、meso
转载
2023-09-13 23:09:13
62阅读
wordpress最佳架构 KeystoneJS是一个内容管理系统和框架，用于构建与数据库交互的服务器应用程序。 它基于Node.js的Express框架 ，并使用MongoDB进行数据存储。 对于想要构建数据驱动网站但不想进入PHP平台或WordPress之类的大型系统的Web开发人员，它代表了CMS替代方案。 尽管可以不是由技术用户来设置WordPress，但KeystoneJS提供了专业人
Kubernetes（K8S）是一种用于自动部署，扩展和管理容器化应用程序的开源平台。它支持多种容器引擎，包括Docker，并可以自动化应用的部署，扩展和运维。在K8S中，有许多组件协同工作以实现这些功能，包括但不限于API服务器，控制器管理器，调度器，kubelet，etcd等。下面我将详细介绍K8S包括哪些组件，并为你提供一些代码示例。
### K8S包括的组件
在K8S中，主要包括以下组
原创
2024-04-15 15:08:39
98阅读
因为最近在学习与使用Spark，所以对一些基础概念与术语做一些梳理。用来加深映像同时方便后续复习spark是一个基于内存的分布式计算框架，可无缝集成于现有的Hadoop生态体系。主要包括四大组件：Spark Streaming、Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX。Spark运行中涉及到的一些基础概念如下：mater:主要是控制、管理和监督整个spark集群clie
转载
2023-11-13 21:27:14
24阅读
Hadoop 集群安装及原理；hdfs命令行操作；Java操作hdfs的常用API接口；动态添加删除数据节点。
HBase
集群安装及原理；Hbase命令行操作；Java操作Hbase的常用API接口。
Hadoop高级 MapReduce开发；Flume抽取日志；Hive安装及命令行操作及JDBC操作；通过Sqoop进行Hive和 MySQL之间的数据交换；MaHou
转载
2023-09-01 08:56:53
34阅读
MapReduce介绍一个以高可靠，高容错方式编写程序并行的处理在大的集群上存储的大量的数据的软件框架，这些集群可以由通用的硬件组成。其对外提供了5个标准的可编程接口，InputFormat、Mappper、Partitioner、Reducer、OutputFormat。MapReduce架构采用master/slave架构，主要组成组件有：Client、JobTracker、TaskTrack
转载
2024-04-03 13:51:20
158阅读
