http://blog.51cto.com/yixianwei/2047886 为什么使用SpringBoot 1.web工程分层设计,表现层.业务逻辑层.持久层,按照技术职能分为这几个内聚的部分,从而促进技术人员的分工2.需要各种XML配置,还需要搭建Tomcat或者jetty作为容器来运行,每次构建项目,都需要经历此流程3.一个整合良好的项目框架不仅仅能实现技术.业务的分离,还应该关注并满足开发人员的“隔离”springBoot是什么Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架

大数据时代,TB级甚至PB级数据已经超过单机尺度的数据处理,分布式处理系统应运而生. 知识预热 「专治不明觉厉」之“大数据”: 大数据生态圈及其技术栈: 关于大数据的四大特征(4V) 海量的数据规模(Volume):Quantifiable(可量化) 高速的数据流转和动态的数据体系(Velocity):Measurable(可衡量) 多样的数据类型(Variety):Comparable(可对比) 巨大的数据价值(Value):Evaluable(可评估) 关于大数据应用场景: 数据挖掘 智能推

YARN之上的大数据框架REEF:微软出品,是否值得期待?   摘要:微软即将开源大数据框架REEF,REEF运行于Hadoop新一代资源管理器YARN的上层.对于机器学习等在数据传输.任务监控和结果集迭代等方面有特殊要求的作业,YARN并不理想,REEF可以解决这些问题. 微软开发了一个名为REEF(Retainable Evaluator Execution Framework)的大数据框架,并计划在一个月左右将其开源.YARN作为新一代Hadoop资源管理器,尤其适合构建机器学习的作业,R

老李分享:大数据框架Hadoop和Spark的异同   poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标.如果对课程感兴趣,请大家咨询qq:908821478,咨询电话010-84505200. 谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生.但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同. 解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Ap

poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标.如果对课程感兴趣,请大家咨询qq:908821478,咨询电话010-84505200. 谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生.但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同. 解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,但是各自存在的目

转载自https://www.oschina.net/news/73939/hadoop-spark-%20difference 谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生.但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同. 解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,但是各自存在的目的不尽相同.Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730329.html 今天看到一篇讲得比较清晰的框架对比,这几个框架的选择对于初学分布式运算的人来说确实有点迷茫,相信看完这篇文章之后应该能有所收获. 简介 大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730313.html 谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生.但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同. 解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,但是各自存在的目的不尽相同.Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的

SpringBoot整合Druid数据连接池 Druid是什么? Druid是Alibaba开源的的数据库连接池.Druid能够提供强大的监控和扩展功能. 在哪里下载druid maven中央仓库: http://central.maven.org/maven2/com/alibaba/druid/ 怎么获取Druid的源码 Druid是一个开源项目,源码托管在github上,源代码仓库地址是 https://github.com/alibaba/druid.同时每次Druid发布正式版本和快照

简介 大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.处理过程,以及各种专门术语,本文将介绍大数据系统一个最基本的组件:处理框架.处理框架负责对系统中的数据进行计算,例如处理从非易失存储中读取的数据,或处理刚刚摄入到系统中的数据.数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解

最近在学习Springboot,在这个过程中遇到了很多之前都没有技术知识,学习了一阵子,稍微总结一些. ---- Shiro框架 shiro框架,是一个相对比较简便的安全框架,它可以干净利落地处理身份验证.授权.企业会话管理和加密. 在此引入网上众多资料,归总shiro大致框架如下: Subject:   主体,代表了当前“用户”,这个用户不一定是一个具体的人,与当前应用交互的任何东西都是Subject,如网络爬虫,机器人等:即一个抽象概念:所有Subject都绑定到SecurityManage

作者:java妞妞 blog.csdn.net/javaniuniu/article/details/71250316 当今IT开发人员面对的最大挑战就是复杂性,硬件越来越复杂,OS越来越复杂,编程语言和API越来越复杂,我们构建的应用也越来越复杂.根据外媒的一项调查报告,列出了Java程序员在过去12个月内一直使用的一些工具或框架,或许会对你有意义. 先来看看大数据的概念.根据维基百科,大数据是庞大或复杂的数据集的广义术语,因此传统的数据处理程序不足以支持如此庞大的体量. 在许多情况下,使用S

什么是ACL和RBAC ACL Access Control list:访问控制列表 优点:简单易用,开发便捷 缺点:用户和权限直接挂钩,导致在授予时的复杂性,比较分散,不便于管理 例子:常见的文件系统权限设计,直接给用户加权限 RBAC Role Based Access Control:基于角色的访问控制 权限与角色相关联,用户通过成为适当角色的成员而得到这些角色的权限 优点:简化了用户与权限的管理,通过对用户进行分类,使得角色与权限关联起来 缺点:开发比ACL相对复杂 例子:基于RBAC模

分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理.聚合和分析.它跟MapReduce一样是一种通用计算,但我们期望延迟在毫秒或者秒级别.这类系统一般采用有向无环图(DAG). DAG是任务链的图形化表示,我们用它来描述流处理作业的拓扑.如下图,数据从sources流经处理任务链到sinks.单机可以运行DAG,但本篇文章主要聚焦在多台机器上运行DAG的情况. 关注点 当选择不同的流处理系统时,有以下几点需要注意的: 运行时和编程模型:平台框架提供的编程模型决定了许多特色功能,编程模型要足够处理各种

翻了一下最近一段时间写的分享,DKHadoop发行版本下载.安装.运行环境部署等相关内容几乎都已经写了一遍了.虽然有的地方可能写的不是很详细,个人理解水平有限还请见谅吧!我记得在写DKHadoop运行环境部署的时候,遗漏了hadoop服务角色的内容,本篇特地补上这部分内容吧,不然总觉得不舒服. 要在集群中运行DKHadoop服务,需要指定集群中的一个或多个节点执行该服务的特定功能,角色分配是必须的,没有角色集群将无法正常工作,在分配角色前,需要了解这些角色的含义. Hadoop服务角色: 1. 

Spring Boot源码剖析 一.Spring Boot 项目的启动入口流程分析 Spring Boot项目的启动入口main线程上有一个@SpringBootApplication( @Configuration + @EnableAutoConfiguration + @ComponentScan )注解, 表明是主配置类, 让程序自动识别并进行必要的配置 项目启动后, 首先进行自动配置, 源码如下: ---在org.springframework.boot.autoconfigure 包

废话少说,按SpringBoot的老套路来. [step1]:添加依赖 <!-- 数据库连接池 --> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid</artifactId> <version>1.0.25</version> </dependency> [step2]:application.yml中添加对应配置 spr

1.Shuffle [从mapTask到reduceTask: Mapper -> Partitioner ->Combiner -> Sort ->Reducer] mapper对job任务进行键值对构建并写入环形内存缓冲区[缓冲区满了,map停止直到全写入磁盘],大小100MB(io.sort.mb),一旦达到0.8(io.sort.spill.percent)读入量,即将内存内容经过partitioner分区和sort排序,和combiner合并写入到磁盘一个溢写出文件目录下

Zookeeper是Hadoop分布式调度服务,用来构建分布式应用系统.构建一个分布式应用是一个很复杂的事情,主要的原因是我们需要合理有效的处理分布式集群中的部分失败的问题.例如,集群中的节点在相互通信时,A节点向B节点发送消息.A节点如果想知道消息是否发送成功,只能由B节点告诉A节点.那么如果B节点关机或者由于其他的原因脱离集群网络,问题就出现了.A节点不断的向B发送消息,并且无法获得B的响应.B也没有办法通知A节点已经离线或者关机.集群中其他的节点完全不知道B发生了什么情况,还在不断的向B发

Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. Sqoop的基本认知 原理 将导入或导出命令翻译成mapreduce程序来实现. 在翻译出的mapreduce中主要是对inputformat和outputformat进行定制. 安装 Sqoo