引言虽然网上和知乎上有好多文章写npm和yarn的区别。并且我写的文章中借鉴他人的，但还是希望发出来，自己想看的时候，就立马可以找到。引用的文章也会在底部写出来了。yarn介绍yarn是由Facebook、Google、Exponent和Tilde联合推出了一个新的JS包管理工具，yarn是为了弥补npm的一些缺陷而出现的。npm的缺陷：npminstall下载速度慢，重新install时速度依旧慢同一个项目，安装的无法保持一致性。原因是因为package.json文件中版本号的特点导致的，下面三个版本号在安装的时候代表不同的含义。"5.0.3"#表示安装指定的5.0.3版本"~5.0.3"#
引言虽然网上和知乎上有好多文章写npm和yarn的区别。并且我写的文章中借鉴他人的，但还是希望发出来，自己想看的时候，就立马可以找到。引用的文章也会在底部写出来了。yarn介绍yarn是由Facebook、Google、Exponent和Tilde联合推出了一个新的JS包管理工具，yarn是为了弥补npm的一些缺陷而出现的。npm的缺陷：npminstall下载速度慢，重新install时速度依旧慢同一个项目，安装的无法保持一致性。原因是因为package.json文件中版本号的特点导致的，下面三个版本号在安装的时候代表不同的含义。"5.0.3"#表示安装指定的5.0.3版本"~5.0.3"#
前言：vite是vue3推荐的打包工具，相较于webpack，Vite是基于nativeESmodule——现代浏览器基本已经全部支持了import/export语法。在Vite中,启动本地服务器,是不需要提交编译文件的,而是在浏览器请求对应URL时,再提供文件,实现了真正的路由懒加载,这个比起Webpack节省了不少时间。打包和响应速度提升10倍以上安装项目全局安装vitenpminit@vitejs/app//或yarncreate@vitejs/app检查您的vue-cli版本vue-V若您的版本低于4.0请使用vueupgrade命令更新clivueupgrade我的环境：yarn-v
前言：vite是vue3推荐的打包工具，相较于webpack，Vite是基于nativeESmodule——现代浏览器基本已经全部支持了import/export语法。在Vite中,启动本地服务器,是不需要提交编译文件的,而是在浏览器请求对应URL时,再提供文件,实现了真正的路由懒加载,这个比起Webpack节省了不少时间。打包和响应速度提升10倍以上安装项目全局安装vitenpminit@vitejs/app//或yarncreate@vitejs/app检查您的vue-cli版本vue-V若您的版本低于4.0请使用vueupgrade命令更新clivueupgrade我的环境：yarn-v
1场景在实际过程中，遇到这样的场景：日志数据打到HDFS中，运维人员将HDFS的数据做ETL之后加载到hive中，之后需要使用Spark来对日志做分析处理，Spark的部署方式是SparkonYarn的方式。从场景来看，需要在我们的Spark程序中通过HiveContext来加载hive中的数据。如果希望自己做测试，环境的配置可以参考我之前的文章，主要有下面的需要配置：1.Hadoop环境Hadoop环境的配置可以参考之前写的文章；2.Spark环境Spark环境只需要在提交job的节点上进行配置即可，因为使用的是SparkonYarn的方式；3.Hive环境需要配置好Hive环境，因为在提交
1场景在实际过程中，遇到这样的场景：日志数据打到HDFS中，运维人员将HDFS的数据做ETL之后加载到hive中，之后需要使用Spark来对日志做分析处理，Spark的部署方式是SparkonYarn的方式。从场景来看，需要在我们的Spark程序中通过HiveContext来加载hive中的数据。如果希望自己做测试，环境的配置可以参考我之前的文章，主要有下面的需要配置：1.Hadoop环境Hadoop环境的配置可以参考之前写的文章；2.Spark环境Spark环境只需要在提交job的节点上进行配置即可，因为使用的是SparkonYarn的方式；3.Hive环境需要配置好Hive环境，因为在提交
源码见：https://github.com/hiszm/hadoop-trainYARN产生背景ApacheYARN(YetAnotherResourceNegotiator)是hadoop2.0引入的集群资源管理系统。用户可以将各种服务框架部署在YARN上，由YARN进行统一地管理和资源分配。ThefundamentalideaofMRv2istosplitupthetwomajorfunctionalitiesoftheJobTracker,resourcemanagementandjobscheduling/monitoring,intoseparatedaemons.Theideai
