wangjunji34478的专栏

Apache hudi 第一代流式数据湖平台本次课程分为：Hudi基础入门、Hudi集成进阶篇和Hudi实战案例篇hudi基础入门篇主要讲解hudi框架概述、快速使用hudi及基础概念学习收获：了解什么是数据湖、为什么使用hudi，及hudi的如何管理数据和基本概念理解。hudi应用进阶篇：主要讲解hudi与spark整合与flink整合，数据流式存储分析。学习收获：如何在企业中使用hudi,尤其与spark和flink集成，无论是流式存储还是离线分析计算。hudi实战案例：主要讲解实际案

gis数据gis坐标系gis空间分析gis制图（一）学习体系：1、arcmap基础：arcgis软件体系介绍：arcmap,arccatalog,arcscene,arcglobe功能arcmap介绍：内容窗口，目录窗口，工具，数据视图，布局视图arccatalog介绍：组织管理数据arcscene，arcglobe介绍：三维数据浏览arcgis初次使用注意事项（二）arcgis数据处理1、gis数据基础gis数据基础与数据入库：shapefile文件介绍，地理数据库介..

节点数很多，采用spark-cluster，这样可以资源均衡。appmanager和nodemanger不在同一网段，采用spark-cluster模式，减少网络延迟。节点数少，又在同一网段，client模式和cluster模式，都是可以的。就算正式环境采用了spark-cluster模式，在刚上线时也要采用spark-client模式，这样可以获取信息，都没有问题了，稳定了，在切换到spark-cluster模式。...

Mastering Hadoop 3Big Data Analytics with Hadoop 3Apache Hadoop 3 Quick Start GuideHands-On-Beginner-s-Guide-on-Big-Data-and-Hadoop-3Hands-on-Big-Data-Processing-with-Hadoop-3pro-apache-hadooppro-hadoop-data-analyticspro-hadooppractical-hadoop-mig.

apache hadoop 3.2.1Apache Hadoop 3.2.1在以前的主要发行版本（hadoop-3.2）上进行了许多重大改进。该版本普遍可用（GA），这意味着它代表了我们认为已经可以投入生产的API稳定性和质量。总览鼓励用户阅读全套发行说明。此页面概述了主要更改。YARN中的节点属性支持节点属性有助于根据节点的属性在节点上标记多个标签，并支持基于这些标签的表达来放置容器。YARN上的HadoopSubmarineHadoop Submarine使数据工程师可以在..

目的本文档介绍了如何设置和配置单节点Hadoop安装，以便您可以使用Hadoop MapReduce和Hadoop分布式文件系统（HDFS）快速执行简单的操作。先决条件支持平台支持GNU / Linux作为开发和生产平台。 Hadoop在具有2000个节点的GNU / Linux集群上得到了证明。Windows也是受支持的平台，但是以下步骤仅适用于Linux。 要在Windows上设置Hadoop，请参见Wiki页面https://cwiki.apache.org/confluence

目前：大家玩大数据一般都是从 cdh或 hdp开始玩的，从集成环境好处多多，但是真正要掌握集群环境。手动整一把是必须的。本栏将从hadoop的官方文档开始为大家剖析hadoop ,及一个hadoop平台管理员应该掌握什么东西做一一解析。hadoop 的官方文档主要包括以下内容：总览-----------------------------------------------------------------------单节点设置集群设置命令参考文件系统外壳兼容性要求下游开发...

Spring Security快速上手1Spring Security介绍Spring Security是一个能够为基于Spring的企业应用系统提供声明式的安全访问控制解决方案的安全框架，由于它是spring生态系统的一员，因此它伴随着整个spring生态系统不断修正，升级，在springboot项目中加入spring security更是十分简单，使用spring security...

本章的目的是演示如何将数据从其原始格式加载到不同的模式，从而使各种不同类型的下游分析能够在同一数据上运行。 在编写分析甚至更好地构建可重用软件的库时，通常必须使用固定输入类型的接口。 因此，根据目的，灵活地在模式之间转换数据的方式可以带来可观的下游价值，既可以扩展可能的分析类型，又可以重新使用现有代码。我们的主要目标是学习Spark随附的数据格式功能，尽管我们还将通过引入行之有效的方法来深入研...

作为数据科学家，最重要的任务之一就是将数据加载到数据科学平台中。 本章将说明如何构建Spark中的常规数据提取管道，该管道可作为跨许多输入数据的可重用组件，而不是使用不受控制的临时过程。 我们将逐步进行配置，并演示如何在各种运行条件下提供重要的Feed管理信息。读者将学习如何构造内容寄存器，并使用它来跟踪加载到系统的所有输入并在摄取管道上传递度量，以便可以可靠地将这些流作为自动的熄灯过程运行。...

Spark对数据科学世界的影响令人震惊。 自从Spark 1.0发布至今还不到3年，但Spark已经被公认是任何大数据架构的全能内核。 大约在此期间，我们在巴克莱银行采用了Spark作为我们的核心技术，这被认为是一个大胆的举动。 现在可以肯定，Spark是任何大数据科学项目的起点。第1章，大数据科学生态系统，本章介绍了通过大规模数据获得成功的方法和随附的生态系统。它着重于将在后面的章节中使用的...

Tomcat绑定IPV4端口使用下面的方法可以绑定到IPV4，在<tomcat>/bin目录下新建setenv.sh，如果没有话，然后添加如下内容：JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -Djava.net.preferIPv4Stack=true -Djava.net.preferIPv4Addresses=true "...

设计，实施和管理软件定义的，可大规模扩展的Ceph存储系统的实用指南一、Ceph存储简介 在本章中，我们将介绍以下主题： •Ceph概述 •Ceph的历史和演变 •Ceph和存储的未来 •兼容性组合 •Ceph与其他存储解决方案二、Ceph即时部署 在本章中，我们将介绍以下主题： •使用VirtualBox创建沙盒环境...