03/ shell编程综合练习 自动化软件部署脚本 3.1 需求 1.需求描述 公司内有一个N个节点的集群,需要统一安装一些软件(jdk) 需要开发一个脚本,实现对集群中的N台节点批量自动下载.安装jdk 2.思路 1/ 编写一个启动脚本,用来发送一个软件安装脚本到每一台机器 2/ 然后启动每台机器上的软件安装脚本来执行软件下载和安装 3.expect的使用 痛点:使用scp命令远程拷贝文件时,会有人机交互的过程,如何让脚本完成人机交互? 妙药: expect 用法示例: 先观察  ssh lo

Hadoop编程实战——Mapreduce基本功能实现 此篇博客承接上一篇总结的HDFS编程实战,将会详细地对mapreduce的各种数据分析功能进行一个整理,由于实际工作中并不会过多地涉及原理,因此,掌握好mapreduce框架将会有助于了解sql语句在大数据场景下的底层实现原理,从而能够帮助开发人员优化sql语句,提高查询速度,废话不多说,现在正式开始吧! 1. Mapreduce入门——word count实现 一个基本的mapreduce程序一般要写三个类,Mapper类,Reducer

HDFS基本API的应用(包含IDEA的基本设置) 在上一篇博客中,本人详细地整理了如何从0搭建一个HA模式下的分布式Hadoop平台,那么,在上一篇的基础上,我们终于可以进行编程实操了,同样,在编程前需要做一些准备工作,好了,那我们就开始吧! 1. 编程准备 在后续的学习中,我们基本都是在用IntelliJ IDEA这款集成开发环境,所以在Windows端,我们首先需要准备以下这三款软件: 1)IntelliJ IDEA软件下载并安装,盗版即可,激活码自己上百度搜,本人使用的版本是Intell

一.查询目录下的文件 1.查询根目录下的文件 Hadoop fs -ls / 2.查询文件夹下的文件 Hadoop fs -ls /input 二.创建文件夹 hadoop fs -mkdir /文件名称 三. 上传本地文件到HDFS中 hadoop fs -put 文件名称 文件名称 /上传位置/ 四.删除文件 hadoop fs -rm /文件名称 五.删除文件夹 hadoop fs -rm -r 文件夹名称 六.从HDFS中复制文件到本地 hadoop fs -get 文件名称 七.查询文

1. HUE需要安装SASL 发现异常: Could not install table: Error creating table sample_07: Could not start SASL: Error in sasl_client_start (-4) SASL(-4): no mechanism available: No worthy mechs found (code THRIFTTRANSPORT): TTransportException('Could not start S

1.shell编程之为什么学.怎么学 为什么学shell编程 Linux系统批量管理 提升工作效率,减少重复工作 学好shell编程所需要的基础知识 熟悉使用vim编辑器 熟悉SSH终端 熟练掌握Linux常用命令 熟练掌握Linux正则表达式及三剑客命令(grep.sed.awk) 如何学shell编程 阅读.模仿.阅读.模仿 核心:多练---->多思考---->再练---->再思考,坚持循环即可 大忌:不可拿来主义,可以模仿,但是要自己嚼烂了再吃下去 本阶段学习要求 看懂简单脚本 尝

应届生小祖参加了个需求分析会回来后跟我说被产品怼了一句: "不就是写SQL吗,要那么久吗" 我去,欺负我小弟,这我肯定不能忍呀,于是我写了一篇文章发在了公司的wiki 贴出来给大家看看,省略了一些敏感的内容.当然内部版言辞也会温和一点,嘻嘻 在哪里写SQL? 这个问题高级点的问法是用哪种SQL引擎? SparkSQL.Hive.Phoenix.Drill.Impala.Presto.Druid.Kylin (这里的SQL引擎是广义的,大家不必钻牛角尖) 我用一句话概括下这几个东西,先不

本篇文章仅仅是起一个抛砖迎玉的作用,举一个如何修改源码的例子.文章的灵感来自 ZOOKEEPER-2784. 提一个问题先 之前的文章讲过zxid的设计,我们先复习下: zxid有64位,分成两部分: 高32位是Leader的epoch:选举时钟,每次选出新的Leader,epoch累加1 低32位是在这轮epoch内的事务id:对于用户的每一次更新操作集群都会累加1. 这么设计会存在什么问题? Zookeeper 的事务 ID 有可能会超过 32 位. epoch增长非常慢,超过32位需要非常

马哥Linux培训视频课程:http://pan.baidu.com/s/1pJwk7dp Oracle.大数据系列课程:http://pan.baidu.com/s/1bnng3yZ 天善智能BI培训视频课程:http://pan.baidu.com/s/1pJ7FPXp 老方块Oracle培训全套课程:http://pan.baidu.com/s/1gdkpHxL Mysql培训课程:http://pan.baidu.com/s/1c0vliMW Oracle数据库性能优化实务课程视频+源码

一.简单科普类 (文末附下载链接) 1.<人工智能:李开复谈AI如何重塑个人.商业与社会的未来图谱2> 作者:李开复,王咏刚 推荐理由:文章写得一般,但李开复和王永刚老师总结的还可以,算国内比较简单的一本AI科普作品 图书简介:人工智能被写入2017年政府工作报告,智能革命时代先行者李开复,人工智能工程院副院长王咏刚携手解读:人工智能时代,个人与企业如何找到人机协作的新位置!任何企业都需要尽早引入“AI+”的思维方式! 2.<人工智能>(精) 作者:腾讯研究院,中国信息通信研究院互

经过我个人的调查,发现,在今后的大数据道路上,集合.线程.网络编程变得尤为重要,为什么? 因为大数据大数据,我们必然要对数据进行处理,而这些数据往往是以集合形式存放,掌握对集合的操作非常重要. 在学习集合前,我们先看对象数组: 这是对象数组在创建到赋值到遍历的过程,其中我们遇到了一个数组的硬性问题:数组的大小是不可变的,而且数据类型也是不可变的,那么如果我们要插入一个新的元素该怎么办?很显然数组已经满足不了我们的需求. 此时我们将接触一个新的内容,集合. 集合 一.数组和集合的比较 数组不是面向

哎,怎么感觉自己变得懒了起来,更新博客的频率变得慢了起来,可能是因为最近得知识开始变得杂变得难了起来,之前在上课的时候,也没有好好听这一方面的知识,所以,现在可以说是在学的新的知识,要先去把新的知识思路屡了一遍,自己实现了代码,把整个过程以及规则搞懂了,我才会来总结博客. 说个有关这节知识的相关内容, 在学习网络编程之前,我们一定要先把I/O输入输出流给先学了,为什么这么说呢?仔细想想,我们学习网络编程,说到底还是数据之间的传输,文字,图片,音乐,视频等等也好,它们有的传输以及接收的方式不同,如

Java是目前使用广泛的编程语言之一,具有的众多特性,特别适合作为大数据应用的开发语言.Java语言功能强大和简单易用,不仅吸收了C++语言的各种优点还摒弃了C++里难以理解的多继承.指针等概念. Java跨平台应用能力,比C.C++更易用更容易上手.同时还具有简单性.面向对象.分布式.健壮性.安全性.平台独立与可移植性.多线程.动态性等特点.但Java语言也仅是大数据技术体系下的一个技术选型,Python.Scala.R.Go等编程语言也同样可以完成很多大数据的开发.分析和应用等任务. 当前大

0.前言 0.1  分布式运算框架的核心思想(此处以MR运行在yarn上为例)  提交job时,resourcemanager(图中写成了master)会根据数据的量以及工作的复杂度,解析工作量,从而产生任务(有多少个MapTask以及多少个ReduceTask),然后根据各个nodemanage节点资源情况进行任务划分.最后得到结果存入hdfs中或者是数据库中 注意:由图可知,map任务和reduce任务在不同的节点上,那么reduce是如何获取经过map处理的数据呢?======>shuff

公告 我们始终与所有创作者站在一起,为创作自由而战.我们还会提供一切必要的技术支持. 我们全力支持科研开源(DOCX)计划.希望大家了解这个倡议,把这个倡议与自己的兴趣点结合,做点力所能及的事情. 我们的部分文档已备份到 PYPI.NPM 和 Docker,详情请查看各个文档 README 中的"下载"一节. ApacheCN 项目的最终目标:五年内备份并翻译 Github 上的所有教程(其实快被我们啃完了,剩下的不多了). 警告各位培训班:对 ApacheCN 宣传文章的举报,也将视

公告 ApacheCN 项目的最终目标:五年内备份并翻译 Github 上的所有教程(其实快被我们啃完了,剩下的不多了). 警告各位培训班:对 ApacheCN 宣传文章的举报,也将视为对 ApacheCN 的挑衅.我们不像友社那么好欺负,自己看着办. CDNDrive 有适配 FB,Twi 和 Ins 的计划,时间未定. 我们的机器学习群(915394271)正式改名为"AI+财务提升"群,望悉知. 请关注我们的公众号"ApacheCN",回复"教程/路

11.2.4 大数据量网络图片列表的异步加载和内存优化 虚拟化技术可以让Windows Phone上的大数据量列表不必担心会一次性加载所有的数据,保证了UI的流程性.对于虚拟化的技术,我们不仅仅只是依赖其来给列表加载数据,还可以利用虚拟化的特性去做更多的事情.虚拟化技术有一个很重要的特性就是,它可以准确地判断出哪些列表项处于手机屏幕中,可以动态地去更新这些数据.基于这样的特性,我们可以给列表的功能做更多的优化. 那么下面我们基于一个例子来讲解利用虚拟化技术去做列表的性能优化.有这么一个需求,需要

Python/Numpy大数据编程经验 1.边处理边保存数据,不要处理完了一次性保存.不然程序跑了几小时甚至几天后挂了,就啥也没有了.即使部分结果不能实用,也可以分析程序流程的问题或者数据的特点.   2. 及时用 del 释放大块内存.Python缺省是在变量范围(variablescope)之外才释放一个变量,哪怕这个变量在后面的代码没有再被用到,所以需要手动释放大的array.    注意所有对数组的引用都del之后,数组才会被del.这些引用包括A[2:]这样的view,即使np.spl

经常有人问,我想学习开发,到底是学Java好还是学大数据好?或者是,学习大数据还有必要学Java吗?      依我说,这个提问的标准答案是:两者都学.      先来甩两张图.      一张是腾讯的大数据开发工程师的JD, 还有一张是我随意找的某个猎头职位, 可以看到,无论是哪个职位,都要求了Java的开发经验,并且,腾讯的大数据职位明显要求了需要有Java后台开发三年经验.      所以,我说一个武断点的结论:一个不会写Java程序的大数据工程师,不是一个好的老司机~~ 1:Java与大

c#中@标志的作用   参考微软官方文档-特殊字符@,地址 https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/csharp/language-reference/tokens/verbatim 1.在变量名前加@,可以告诉编译器,@后的就是变量名.主要用于变量名和C#关键字重复时使用. string[] @for = { "John", "James", "Joan", "Jamie" }; fo