个人小纪

最近看到微博上有很多人推荐耗子叔的专栏,听了他的前言介绍和专题后,感受确实很多。近2年都在被动的学习、工作,在遇到了才会突击去查资料解决问题,源码和底层实现以及比较新的技术都选择性的不去关注,天天就是跟着公司的乱七八糟的需求,反复修改沦为一个码农。目前的状态:上班在公司为了讨生活,哎,工作的内容只有自己知道也不便多说,下班的学习才是为了更好的弥补自己技术、知识的缺陷。

左耳听风:
会挣钱的人一定是会投资的人——最宝贵的财富并不是钱,而是你的时间,时间比钱更宝贵,因为钱你不用还在那里,
而时间你不用就浪费掉了。你把你的时间投资在哪些地方,就意味着你未来会走什么样的路。所以,利用好你的时间,投到一些有意义的地方。

如果你想一直都做一个程序员,那就深入的了解技术知识吧,不要管什么CRUD,什么业务逻辑,那些不可能帮助你提升技术水平的。
1. 这个技术解决什么问题?为什么别的同类技术做不到?2. 为什么是这样解决的?有没有更好的方式?

内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台搭建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的搭建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
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