Hadoop完全高可用集群安装

架构图（HA模型没有SNN节点）

用vm规划了8台机器，用到了7台，SNN节点没用

	NN	DN	SN	ZKFC	ZK	JNN	RM	NM
node1	*			*
node2	*			*
node3
node4				*			*
node5				*			*
node6		*			*	*		*
node7		*			*	*		*
node8		*			*	*		*

集群搭建前准备工作：

*搭建集群之前需要关闭所有服务器的selinux和防火墙

　　1.更改所有服务器的主机名和hosts文件对应关系

[root@localhost ~]# hostnamectl set-hostname node1
 
[root@localhost ~]# cat /etc/hosts
127.0.0.1   localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1         localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6
192.168.159.129 node1
192.168.159.130 node2
192.168.159.132 node3
192.168.159.133 node4
192.168.159.136 node5
192.168.159.137 node6
192.168.159.138 node7
192.168.159.139 node8

　　2.两个NameNode节点做对所有主机的免密登陆,包括自己的节点；两个resourcemanager节点互相做免密登陆，包括自己的节点

[root@localhost ~]# ssh-keygen
Generating public/private rsa key pair.
Enter file in which to save the key (/root/.ssh/id_rsa):
Created directory '/root/.ssh'.
Enter passphrase (empty for no passphrase):
Enter same passphrase again:
Your identification has been saved in /root/.ssh/id_rsa.
Your public key has been saved in /root/.ssh/id_rsa.pub.
The key fingerprint is:
SHA256:lIvGygyJHycNTZJ0KeuE/BM0BWGGq/UTgMUQNo7Qm2M root@node1
The key's randomart image is:
+---[RSA 2048]----+
|+@=**o           |
|*.XB.    .       |
|oo+*o   o        |
|.+E=.. o .       |
|o=*o+.+ S        |
|...Xoo           |
|  . =.           |
|                 |
|                 |
+----[SHA256]-----+
 
[root@localhost ~]# for i in `seq 1 8`;do ssh-copy-id root@node$i;done

　　3.同步所有服务器时间

[root@node1 ~]# ansible all -m shell -o -a 'ntpdate ntp1.aliyun.com'
node4 | CHANGED | rc=0 | (stdout) 20 Feb 16:08:37 ntpdate[2477]: adjust time server 120.25.115.20 offset 0.001546 sec
node6 | CHANGED | rc=0 | (stdout) 20 Feb 16:08:37 ntpdate[2470]: adjust time server 120.25.115.20 offset 0.000220 sec
node2 | CHANGED | rc=0 | (stdout) 20 Feb 16:08:37 ntpdate[2406]: adjust time server 120.25.115.20 offset -0.002414 sec
node3 | CHANGED | rc=0 | (stdout) 20 Feb 16:08:37 ntpdate[2465]: adjust time server 120.25.115.20 offset -0.001185 sec
node5 | CHANGED | rc=0 | (stdout) 20 Feb 16:08:37 ntpdate[2466]: adjust time server 120.25.115.20 offset 0.005768 sec
node7 | CHANGED | rc=0 | (stdout) 20 Feb 16:08:43 ntpdate[2503]: adjust time server 120.25.115.20 offset 0.000703 sec
node8 | CHANGED | rc=0 | (stdout) 20 Feb 16:08:43 ntpdate[2426]: adjust time server 120.25.115.20 offset -0.001338 sec

　　4.所有服务器安装JDK环境并配置好环境变量

[root@node1 ~]# tar -xf jdk-8u144-linux-x64.gz -C /usr/
[root@node1 ~]# ln -sv /usr/jdk1.8.0_144/ /usr/java
"/usr/java" -> "/usr/jdk1.8.0_144/"
 
[root@node1 ~]# cat /etc/profile.d/java.sh
export JAVA_HOME=/usr/java
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
 
[root@node1 ~]# source /etc/profile.d/java.sh
[root@node1 ~]# java -version
java version "1.8.0_144"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_144-b01)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.144-b01, mixed mode)

zookeeper集群搭建

在规划好的6、7、8节点上安装zookeeper（JDK环境要准备好）

#解压zookeeper程序到/usr目录下
[root@node6 ~]# tar xf zookeeper-3.4.6.tar.gz -C /usr/
#创建zookeeper存放数据目录
[root@node6 ~]# mkdir /usr/data/zookeeper
#将zookeeper的conf目录下sample配置文件更改成cfg文件
[root@node6 ~]# cp /usr/zookeeper-3.4.6/conf/zoo_sample.cfg  /usr/zookeeper-3.4.6/conf/zoo.cfg
#编辑配置文件，更改数据存放目录，并添加zookeeper集群配置信息
[root@node6 ~]# vim /usr/zookeeper-3.4.6/conf/zoo.cfg
dataDir=/usr/data/zookeeper   #修改
server.1=node6:2888:3888      #添加
server.2=node7:2888:3888      #添加
server.3=node8:2888:3888      #添加
 
#把配置好的zookeeper程序文件分发至其余的两个节点
[root@node6 ~]# scp -r /usr/zookeeper-3.4.6/ node7:/usr/zookeeper-3.4.6/
[root@node6 ~]# scp -r /usr/zookeeper-3.4.6/ node8:/usr/zookeeper-3.4.6/
 
#在刚刚创建的目录下当前zookeeper节点信息，必须为数字，且三个节点不能相同
[root@node6 ~]# echo 1 > /usr/data/zookeeper/myid
 
#在剩下的两个节点上也要创建数据存放目录和节点配置文件
[root@node7 ~]# mkdir /usr/data/zookeeper
[root@node7 ~]# echo 2 > /usr/data/zookeeper/myid
[root@node8 ~]# mkdir /usr/data/zookeeper
[root@node8 ~]# echo 3 > /usr/data/zookeeper/myid
#配置完成后启动zookeeper集群
[root@node6 ~]# /usr/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh start
[root@node7 ~]# /usr/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh start
[root@node8 ~]# /usr/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh start
 
#查看集群启动情况（先启动的会成为leader，同时启动数字大的会成为leader）
[root@node6 ~]# /usr/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /usr/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
 
[root@node7 ~]# /usr/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /usr/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
 
[root@node8 ~]# /usr/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /usr/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader
 
[root@node8 ~]# netstat -tnlp | grep java   #只有主节点有2888
tcp6       0      0 :::2181                 :::*                    LISTEN      33766/java
tcp6       0      0 192.168.159.139:2888    :::*                    LISTEN      33766/java
tcp6       0      0 192.168.159.139:3888    :::*                    LISTEN      33766/java
tcp6       0      0 :::43793                :::*                    LISTEN      33766/java

Hadoop集群搭建　　

　　1.先添加hadoop的环境变量

[root@node1 ~]# cat /etc/profile.d/hadoop.sh
export HADOOP_HOME=/usr/hadoop-2.9.2
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

　　2.解压hadoop程序包到/usr目录下

[root@node1 ~]# tar xf hadoop-2.9.2.tar.gz -C /usr
[root@node1 ~]# ln -sv /usr/hadoop-2.9.2/ /usr/hadoop
"/usr/hadoop" -> "/usr/hadoop-2.9.2/"

　　3.更改hadoop程序包内 hadoop-env.sh，mapred-env.sh，yarn-env.sh中的JAVA_HOME环境变量

[root@node1 ~]# grep 'export JAVA_HOME' /usr/hadoop/etc/hadoop/{hadoop-env.sh,mapred-env.sh,yarn-env.sh}
/usr/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh:export JAVA_HOME=/usr/java
/usr/hadoop/etc/hadoop/mapred-env.sh:export JAVA_HOME=/usr/java
/usr/hadoop/etc/hadoop/yarn-env.sh:export JAVA_HOME=/usr/java

　　4.修改core-site.xml文件（NameNode配置文件）

[root@node1 ~]# vim /usr/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml
<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://hadoop</value>
        <!--HA部署下，NameNode访问hdfs-site.xml中的dfs.nameservices值 -->
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/usr/data/hadoop</value>
        <!--Hadoop的文件存放目录 -->
    </property>
    <property>
        <name>ha.zookeeper.quorum</name>
        <value>node6:2181,node7:2181,node8:2181</value>
        <!--zookeeper集群地址 -->
    </property>
</configuration>

　　5.在所有hadoop节点创建/usr/data/hadoop目录

　　6.修改hdfs-site.xml文件

[root@node1 ~]# vim /usr/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml
<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
        <!--数据文件副本数量-->
    </property>
    <property>
        <name>dfs.blocksize</name>
        <value>134217728</value>
        <!--数据块大小，文件超过这个大小就会切开，128M -->
    </property>
    <property>
        <name>dfs.permissions.enabled</name>
        <value>false</value>
        <!--  ****   -->
    </property>
    <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>hadoop</value>
        <!--这个值就是core-site.xml中hdfs集群入口 -->
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.hadoop</name>
        <value>nn1,nn2</value>
        <!--集群中一共有两个namenode -->
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.hadoop.nn1</name>
        <value>node1:9000</value>
        <!--nn1的rpc通信地址 -->
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.hadoop.nn1</name>
        <value>node1:50070</value>
        <!--nn1的http通信地址 -->
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.hadoop.nn2</name>
        <value>node2:9000</value>
        <!--nn2的rpc通信地址 -->
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.hadoop.nn2</name>
        <value>node2:50070</value>
        <!--nn2的http通信地址 -->
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
        <value>qjournal://node6:8485;node7:8485;node8:8485/hadoop</value>
        <!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode日志上的存放位置(一般和zookeeper部署在一起)-->
        <!-- 存储路径可以随便起,如果有多个集群,不一样就行-->
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
        <value>true</value>
        <!--是否开启故障自动隔离-->
    </property>
    <property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>/usr/data/journalnode</value>
        <!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置,这个需要指定,默认是放在tmp目录下 -->
    </property>
    <property>
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.hadoop</name>
        <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
        <!-- namenode故障转移实现的代理类,注意"name键"要改动-->
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
        <value>sshfence</value>
        <!--故障自动转移的方法，这里选用ssh远程登陆方法-->
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
        <value>/root/.ssh/id_rsa</value>
        <!--选用了ssh远程登陆就需要ssh密钥,两台namenode需要互相做密钥认证-->
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
        <value>30000</value>
        <!--配置ssh超时时间-->
    </property>
</configuration>

　　7.在journalnode节点创建/usr/data/journalnode目录

　　8.修改mapred-site.xml（修改mapred-site.xml.template名称为mapred-site.xml）

[root@node1 ~]# vim /usr/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml
<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>node3:10020</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>node3:19888</value>
    </property>
</configuration>

　　9.修改yarn-site.xml

[root@node1 ~]# vim /usr/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
       <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
       <value>true</value>
       <!--是否开启rm的高可用-->
    </property>
    <property>
       <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
       <value>rmcluster</value>
       <!--生成rm集群的唯一标识,name键不需要改动 -->
    </property>
    <property>
       <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
       <value>rm1,rm2</value>
       <!--rm集群的两台机器名称 -->
    </property>
    <property>
       <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
       <value>node4</value>
       <!--rm1的机器地址 -->
    </property>
    <property>
       <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
       <value>node4:8088</value>
       <!--rm1的网页访问地址 -->
    </property>
    <property>
       <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
       <value>node5</value>
       <!--rm2的机器地址 -->
    </property>
    <property>
       <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
       <value>node5:8088</value>
       <!--rm2的网页访问地址 -->
    </property>
    <property>
       <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
       <value>node6:2181,node7:2181,node8:2181</value>
       <!--指定zookeeper集群的地址-->
    </property>
    <property>
       <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
       <value>true</value>
       <!--启用自动恢复,默认是false-->
    </property>
    <property>
       <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
       <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
       <!--指定resourcemanager的状态信息存储在zookeeper集群，默认是存放在FileSystem里-->
    </property>
</configuration>

　　10.编辑datanode配置文件（也是nodemanager的启动位置）

[root@node1 ~]# vim /usr/hadoop/etc/hadoop/slaves
node6
node7
node8

仅首次初始化时需要的步骤如下：

　　1.首先启动三台journalnode集群

[root@node6 ~]# hadoop-daemon.sh start journalnode
starting journalnode, logging to /usr/hadoop-2.9.2/logs/hadoop-root-journalnode-node6.out
[root@node6 ~]# jps
2965 Jps
2904 JournalNode
2779 QuorumPeerMain
 
[root@node7 ~]# hadoop-daemon.sh start journalnode
starting journalnode, logging to /usr/hadoop-2.9.2/logs/hadoop-root-journalnode-node7.out
[root@node7 ~]# jps
2119 QuorumPeerMain
2220 JournalNode
2318 Jps
 
[root@node8 ~]# hadoop-daemon.sh start journalnode
starting journalnode, logging to /usr/hadoop-2.9.2/logs/hadoop-root-journalnode-node8.out
[root@node8 ~]# jps
2229 Jps
2025 QuorumPeerMain
2153 JournalNode

　　2.格式化NameNode主节点

[root@node1 ~]# hadoop namenode -format

　　3.启动NameNode主节点

[root@node1 ~]# hadoop-daemon.sh start namenode
starting namenode, logging to /usr/hadoop-2.9.2/logs/hadoop-root-namenode-node1.out
[root@node1 ~]# jps
7302 Jps
7225 NameNode

　　4.格式化NameNode从节点

[root@node2 ~]# hadoop namenode -bootstrapStandby

　　5.NameNode主节点向zookeeper提交初始化节点信息

[root@node1 ~]# hdfs zkfc -formatZK

　　5.1可以在zookeeper节点上使用zkCli.sh命令查看hdfs信息

[root@node6 ~]# /usr/zookeeper-3.4.6/bin/zkCli.sh
Connecting to localhost:2181
......
......
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /
[zookeeper]     #namenode还没提交信息的时候
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /
[zookeeper, hadoop-ha]     #执行了上面那个提交命令
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] ls /hadoop-ha/hadoop
[]

　　6.启动HDFS集群

[root@node1 ~]# start-dfs.sh
Starting namenodes on [node1 node2]
node2: starting namenode, logging to /usr/hadoop-2.9.2/logs/hadoop-root-namenode-node2.out
node1: namenode running as process 7225. Stop it first.
node8: starting datanode, logging to /usr/hadoop-2.9.2/logs/hadoop-root-datanode-node8.out
node6: starting datanode, logging to /usr/hadoop-2.9.2/logs/hadoop-root-datanode-node6.out
node7: starting datanode, logging to /usr/hadoop-2.9.2/logs/hadoop-root-datanode-node7.out
Starting journal nodes [node6 node7 node8]
node6: journalnode running as process 2904. Stop it first.
node7: journalnode running as process 2220. Stop it first.
node8: journalnode running as process 2153. Stop it first.
Starting ZK Failover Controllers on NN hosts [node1 node2]
node2: starting zkfc, logging to /usr/hadoop-2.9.2/logs/hadoop-root-zkfc-node2.out
node1: starting zkfc, logging to /usr/hadoop-2.9.2/logs/hadoop-root-zkfc-node1.out
 
[root@node1 ~]# jps
7857 DFSZKFailoverController
7924 Jps
7225 NameNode
 
[root@node2 ~]# jps
2788 Jps
2633 NameNode
2732 DFSZKFailoverController
 
[root@node6 ~]# jps
3235 Jps
3125 DataNode
2904 JournalNode
2779 QuorumPeerMain
 
[root@node7 ~]# jps
2119 QuorumPeerMain
2220 JournalNode
2572 Jps
2462 DataNode
 
[root@node8 ~]# jps
2483 Jps
2373 DataNode
2025 QuorumPeerMain
2153 JournalNode

　　7.此时zookeeper上就会有namenode的信息了，只存储主节点信息

以上HDFS高可用集群初始化完成，下面启动yarn集群

　　1.在namenode主节点上开启yarn集群，start-yarn.sh命令仅可以启动nodemanager，resourcemanager需要在对应节点上手动启动

[root@node1 ~]# start-yarn.sh
starting yarn daemons
starting resourcemanager, logging to /usr/hadoop-2.9.2/logs/yarn-root-resourcemanager-node1.out
node7: starting nodemanager, logging to /usr/hadoop-2.9.2/logs/yarn-root-nodemanager-node7.out
node8: starting nodemanager, logging to /usr/hadoop-2.9.2/logs/yarn-root-nodemanager-node8.out
node6: starting nodemanager, logging to /usr/hadoop-2.9.2/logs/yarn-root-nodemanager-node6.out
 
[root@node6 ~]# jps
3125 DataNode
3397 NodeManager
3509 Jps
2904 JournalNode
2779 QuorumPeerMain
 
[root@node7 ~]# jps
2736 NodeManager
2848 Jps
2119 QuorumPeerMain
2220 JournalNode
2462 DataNode
 
[root@node8 ~]# jps
2373 DataNode
2646 NodeManager
2758 Jps
2025 QuorumPeerMain
2153 JournalNode

　　2.在resourcemanager节点手动启动rm

[root@node4 ~]# yarn-daemon.sh start resourcemanager
starting resourcemanager, logging to /usr/hadoop-2.9.2/logs/yarn-root-resourcemanager-node4.out
[root@node4 ~]# jps
2840 ResourceManager
3103 Jps
 
[root@node5 ~]# yarn-daemon.sh start resourcemanager
starting resourcemanager, logging to /usr/hadoop-2.9.2/logs/yarn-root-resourcemanager-node5.out
[root@node5 ~]# jps
2994 Jps
2955 ResourceManager

以后在启动集群只需要

在namenode节点

start-dfs.sh
start-yarn.sh

在resourcemanager节点

yarn-daemon.sh start resourcemanager

Hadoop完全高可用集群安装的更多相关文章

Hadoop HA高可用集群搭建（Hadoop+Zookeeper+HBase）
声明:作者原创,转载注明出处. 作者:帅气陈吃苹果一.服务器环境主机名 IP 用户名密码安装目录 master188 192.168.29.188 hadoop hadoop /home/ha ...
ActiveMQ 高可用集群安装、配置（ZooKeeper + LevelDB）
ActiveMQ 高可用集群安装.配置(ZooKeeper + LevelDB) 1.ActiveMQ 集群部署规划: 环境: JDK7 版本:ActiveMQ 5.11.1 ZooKeeper 集群 ...
Neo4j 高可用集群安装
安装neo4j高可用集群,抓图安装过程 http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-neo4j/ Step1.下载neo4j商业版并解压,复制为neo ...
Redis Cluster 4.0高可用集群安装、在线迁移操作记录
之前介绍了redis cluster的结构及高可用集群部署过程,今天这里简单说下redis集群的迁移.由于之前的redis cluster集群环境部署的服务器性能有限,需要迁移到高配置的服务器上.考虑 ...
Zookeeper（四）Hadoop HA高可用集群搭建
一.高可就集群搭建 1.集群规划 2.集群服务器准备 (1) 修改主机名(2) 修改 IP 地址(3) 添加主机名和 IP 映射(4) 同步服务器时间(5) 关闭防火墙(6) 配置免密登录(7) 安装 ...
Hadoop HA 高可用集群搭建
一.首先配置集群信息 vi /etc/hosts 二.安装zookeeper 1.解压至/usr/hadoop/下 .tar.gz -C /usr/hadoop/ 2.进入/usr/hadoop/zo ...
Hadoop HA 高可用集群的搭建
hadoop部署服务器系统主机名 IP centos6.9 hadoop01 192.168.72.21 centos6.9 hadoop02 192.168.72.22 centos6.9 ha ...
Hadoop HA高可用集群搭建（2.7.2）
1.集群规划: 主机名 IP 安装的软件执行的进程 drguo1 192.168.80.149 j ...
基于zookeeper（集群）+LevelDB的ActiveMq高可用集群安装、配置、测试
一. zookeeper安装(集群):http://www.cnblogs.com/wangfajun/p/8692117.html √ 二. ActiveMq配置: 1. ActiveMq集群部署 ...

随机推荐

C语言中的变量和常量的区别和使用
变量定义一个变量:类型变量名=值; int a =0; // 变量,可以在赋值常量定义一个常量 const 常量类型常量名称 = 值 const int LENTHER = 521 // 定 ...
Outlook 2013 您的组织策略阻止我们为您完成此操作... 解决方法
问题:点击outlook超链接,弹出“您的组织策略阻止我们为您完成此操作”的提示,无法打开链接. 环境 OS: Win10 专业版x64bit Outlook: 2013 浏览器:搜狗浏览器解决办法 ...
redis之Set(无序)类型常用方法总结
redis之Set(无序)类型常用方法总结存--sadd key member [member ...] 取--SMEMBERS key sadd key member [member ...] 向 ...
吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL 安装
所有平台的 MySQL 下载地址为: MySQL 下载:https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 注意:安装过程我们需要通过开启管理员权限来安装,否则会由于权限不足 ...
Mp3下载
1552146271@qq.com
北京时间9月27日早间消息,美国外卖服务DoorDash周四宣布,一项安全漏洞暴露了该公司大约490万客户.商家和送货员的个人数据. 这家总部位于旧金山的公司在一份声明中说,此次泄露的信息可能包括大约 ...
洛谷 P1886 滑动窗口 /【模板】单调队列
纯板子题,入队时保证单调性,即单调栈,出队保证题目条件,本题即窗口长度k,在入队出队时都可以维护信息 ; int buf[maxm], maxq[maxm], minq[maxm], ans1[max ...
如何书写高效的MySQL查询？
How to write efficient MySQL query statements WHERE子句中的书写注意事项模糊查询(like)时需要注意的事项索引字段类型表连接时的注意事项其 ...
嵊州普及Day3T4
利内罗女士准备来到意大利进行修行.意大利由 n 个城市和 m 条道路构成,道路是双向的.到达第 i 个城市时,她可以取得该城市的全部信仰,并获得 ai 点能力提升,但因为在一个城市可以取得的信仰有 ...
Matplotlib 入门
章节 Matplotlib 安装 Matplotlib 入门 Matplotlib 基本概念 Matplotlib 图形绘制 Matplotlib 多个图形 Matplotlib 其他类型图形 Mat ...

Hadoop完全高可用集群安装

Hadoop完全高可用集群安装的更多相关文章

随机推荐

热门专题