1.1.1 YARN的介绍 为克服Hadoop1.0中HDFS和MapReduce存在的各种问题⽽提出的，针对Hadoop1.0中的MapReduce在扩展性和多框架⽀持⽅⾯的不⾜，提出了全新的资源管理框架YARN. ApacheYARN（YetanotherResourceNegotiator的缩写）是Hadoop集群的资源管理系统，负责为计算程序提供服务器计算资源，相当于⼀个分布式的操作系统平台，⽽MapReduce等计算程序则相当于运⾏于操作系统之上的应⽤程序。 YARN被引⼊Hadoop2,最初是为了改善MapReduce的实现，但是因为具有⾜够的通⽤性，同样可以⽀持其他的分布式计算模
开门见山|拉取镜像dockerpullelasticsearch:7.16.1|配置存放的目录#存放配置文件的文件夹mkdir-p/opt/docker/elasticsearch/node-1/config#存放数据的文件夹mkdir-p/opt/docker/elasticsearch/node-1/data#存放运行日志的文件夹mkdir-p/opt/docker/elasticsearch/node-1/log#存放IK分词插件的文件夹mkdir-p/opt/docker/elasticsearch/node-1/plugins若你使用了moba，直接右键新建即可如上图所示依次类推创建
目录：一、简介二、HQL的执行流程三、索引四、索引案例五、Hive常用DDL操作六、Hive常用DML操作七、查询结果插入到表八、更新和删除操作九、查询结果写出到文件系统十、HiveCLI和Beeline命令行的基本使用十一、Hive配置一、简介Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库，它可以将结构化的数据文件映射成表，并提供类SQL查询功能，用于查询的SQL语句会被转化为MapReduce作业，然后提交到Hadoop上运行。特点：简单、容易上手(提供了类似sql的查询语言hql)，使得精通sql但是不了解Java编程的人也能很好地进行大数据分析；灵活性高，可以自定义用户函数(UDF)和
文章目录查看ES信息查看节点信息查看分片信息实际场景下ES分片及副本数量应该怎么分关于ES的灵活使用查看ES信息查看版本kibana：GET/查看节点信息GET/_cat/nodes?v解释：ip：集群中节点的ip地址；heap.percent：堆内存的占用百分比；ram.percent：总内存的占用百分比，其实这个不是很准确，因为buff/cache和available也被当作使用内存；cpu：cpu占用百分比；load_1m：1分钟内cpu负载；load_5m：5分钟内cpu负载；load_15m：15分钟内cpu负载；node.role：上图的dilmrt代表全部权限master：*代表
elasticsearch查看当前集群中的master节点是哪个需要使用_cat监控命令，具体如下。查看方法es主节点确定命令，以kibana上查看示例如下：GET_cat/nodesv返回结果示例如下：ipheap.percentram.percentcpuload_1mload_5mload_15mnode.rolemastername172.16.16.188529952.591.701.45mdi-elastic3172.16.16.187329950.990.991.19mdi-elastic2172.16.16.231699940.871.001.03mdi-elastic4172
（二十二）-框架主入口main.py设计&log日志调用和生成1测试目的2测试需求3需求分析4详细设计4.1新建存放日志目录log4.1.1配置config.py中写入log的目录4.2`baseInfo.py`中加入日志4.3`test_gedit.py`中加入日志4.4主函数入口main.py中调用日志5调用日志主函数main.py源码6`baseInfo.py`源码7`test_gedit.py`源码8运行效果9目前框架结构1测试目的组织运行所有的测试用例，并调用日志模块，便于问题定位。
（1）为什么写这个话题（Why）读万卷书不如行千里路。这次搭建MQTT服务，遇到了一些误解，特此记录备忘。主要包括：（1）服务（Broker）的账户管理与网页管理平台的账户（2）与web应用的集成（Spring系）（2）ActiveMQ版本选择因为JAVA环境是JDK8，所以按兼容性考虑选择了ActiveMQ5.15的最后版本5.15.15。如果你是JDK11则可考虑ActiveMQ的最新版本5.17或5.18。ActiveMQ支持MQTTv3.1.1andv3.1。（3）ActiveMQ与web应用的集成主要介绍与Spring系的webapp集成（SpringBoot和SpringMVC）。
Kubernetes（K8s）是一个用于管理容器化应用程序的开源平台，可以帮助开发人员更轻松地部署、管理和扩展应用程序。在Kubernetes中，集群划分是一种重要的概念，可以帮助我们更好地组织和管理集群中的节点和资源。本文将介绍如何使用Kubernetes对集群进行划分，并提供详细的操作示例，希望能够帮助读者更好地了解和使用Kubernetes平台。Node划分Node划分是将集群中的节点按照一定的规则进行划分。在Kubernetes中，可以使用NodeSelector和Affinity机制来实现Node划分。NodeSelectorNodeSelector是一种将Pod调度到符合特定节点标
这篇文章，主要介绍如何使用SpringCloud微服务组件从0到1搭建一个微服务工程。目录一、从0到1搭建微服务工程1.1、基础环境说明（1）使用组件（2）微服务依赖1.2、搭建注册中心（1）引入依赖（2）配置文件（3）启动类1.3、搭建配置中心（1）引入依赖（2）配置文件（3）启动类1.4、搭建API网关（1）引入依赖（2）配置文件（3）启动类1.5、搭建服务提供者（1）引入依赖（2）配置文件（3）启动类1.6、搭建服务消费者（1）引入依赖（2）配置文件（3）启动类1.7、运行测试一、从0到1搭建微服务工程1.1、基础环境说明（1）使用组件这里主要是使用的SpringCloudNetflix
云计算实验中要求我们在Linux系统安装Hadoop，故来做一个简单的记录。· 注：我的操作系统环境是Ubuntu-20.04.3，安装的JDK版本为jdk1.8.0_301，安装的Hadoop版本为hadoop2.7.1。（不确定其他版本是否会出现版本兼容问题）Hadoop安装步骤如下： 一、更新apt和安装vim编辑器 二、配置本机无密码登录SSH 三、安装JAVA环境 四、下载安装Hadoop 五、伪分布式搭建一、更新apt和安装vim编辑器1、更新aptsudoapt-getupdate2、安装vim
