大数据开发（Hadoop面试真题）1、Map的分片有多大？2、MapReduce的map进程和reducer进程的ivm垃圾回收器怎么选择可以提高吞吐量？3、MapReduce作业执行的过程中，中间的数据会存在什么地方？不会存在内存中吗？4、Mapper端进行combiner之后，除了速度会提升，那从Mapper端到Reduce端的数据量会怎么变？5、MapReducemap输出的数据超出它的文件内存之后，是落地到磁盘还是落地到HDFS中？6、MapReduceMap到Reduce默认的分区机制是什么？7、MapReduceMapJoin为什么能解决数据倾斜？、8、MapReduce运行过程中
1.Hadoop生态圈1.Hadoop概念Hadoop是一个分布式系统基础架构，主要是为了解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。2.Hadoop特性三点： 高扩展性 高效性 高容错性2.认识Spark1.Spark故事Spark支持多种运行方式，包括在Hadoop和Mesos上，也支持Standalone的独立运行模式，同时也可以运行在云Kubernets（Spark2.3开始支持）上对于数据源而言，Spark支持从HDFS、HBase、Cassandra及Kafka等多种途径获取和数据2.Spark生态圈 ##(具有可靠、高效、可伸缩的特点)3.Spark概述 Spark在201
Docker服务的启动命令主要涉及DockerDaemon的启动和管理。DockerDaemon是在后台运行的服务进程，负责管理Docker容器的创建、运行、停止等操作。根据你使用的操作系统，启动Docker服务的命令可能有所不同。对于Linux系统使用systemctl(适用于大多数基于systemd的系统，如Ubuntu16.04+,CentOS7+,Debian8+等)：sudosystemctlstartdocker这个命令会启动Docker服务。开机自启动Docker服务：sudosystemctlenabledocker这个命令会设置Docker服务在系统启动时自动运行。查看Doc
文章目录spark框架概述什么是spark起源sparkVShadoop(mapreduce)spark特点spark框架模块spark运行模式spark架构角色yarn角色saprk角色小结：解决问题模块特点运行模式运行角色spark环境搭建-local实验服务器环境基本原理本质角色分布搭建安装anaconda安装spark、hadoop、spark配置环境变量启动sparklocal模式小结运行原理bin/pyspark是什么程序spark的4040端口spark环境搭建-standalonestandalone架构主要3类进程standalone部署测试pysparkspark-subm
一、服务器配置1.BIOS配置： 关闭smmu/关闭cpu预取/performance策略2. 硬盘优化 raid0 打卡cache /jbod scheduler/sector_size/read_ahead_kb3. 网卡优化 rx_buff/ring_buffer/lro/中断绑核/驱动升级4. 内存插法：要用均衡插法，内存配对插。5. 占用通道：先把每个通道都插满，再去插对应通道。（内存通道分布请查看机箱背板示意图）6. Rank数：内存条硬件参数，1R和2R的区别，得用2R的7. 频率：内存条主频，要选择主频高的。 8.Scheduler策略：ssd硬盘得用noop策
我已经使用maven(mvncleancompileassembly:single)和以下pom文件从我的spark应用程序构建了一个jar文件:4.0.0mgm.tp.bigdatama-spark0.0.1-SNAPSHOTjarma-sparkhttp://maven.apache.orgUTF-8clouderahttps://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/junitjunit3.8.1testorg.apache.sparkspark-core_2.101.1.0-cdh5.2.5mgm.tp.bigda
一、镜像标签与版本管理1.1标签的作用与命名规范标签在Docker镜像中具有标识和版本控制的作用，可以帮助用户识别和管理不同版本的镜像。以下是一些关于Docker镜像标签的常见作用和命名规范：标识不同版本:标签通常用于区分不同版本的镜像。例如，可以使用标签来区分主要版本、次要版本和修订版本，或者使用日期、gitcommitID等来标识不同的构建版本。提供语义化版本号:标签可以遵循语义化版本规范（SemanticVersioning），使用户能够清楚地了解镜像的功能更新、修复或向后不兼容的变化。指定特定用途或环境:可以使用标签来指定镜像适用的特定用途或环境，例如"dev"、“test”、"pro
文章目录[前置]：搭建ELasticsearch相关[零]：虚拟机开放SkyingWalking和ES相关端口[一]：拉取SkyWalking-oap和SkyWalking-ui镜像[二]：运行SkyWalking的oap和ui容器2.1-运行Skywalking-oap容器----注意oap运行参数异常noproviderfoundformodulestorage2.2-运行SkyWalking-UI容器>2.2.1注意如果异常-eSW_OAP_ADDRESS=192.168.56.101:12800改为-eSW_OAP_ADDRESS=http://192.168.56.101:12800
本文将详细介绍如何在Centos7系统下使用docker-compose部署ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）的过程。其实部署很简单，重要的是要学会怎么使用，用在哪里，学习是一种过程，如果你看到这篇文章，请耐心的跟着我操作步骤一起做下去，这样你就能大概的入门到了ELK，当然我也是刚学习ELK，有什么不对的请多多指教~本篇文章从实际使用角度出发，先部署，后应用，再收集，再分析（这一块后面我做出来了再完善进去）先对ELK三剑客进行一个用途简介：ELK三剑客是指Elasticsearch、Logstash和Kibana。它们是一组广泛使用的开源工具，主要用于处理和分
目录一、Docker容器网络通信的基本原理1、查看Docker容器网络（1）新建一个Dockerfile文件，内容如下：（2）使用以下命令创建镜像（3）基于debian的镜像创建一个容器，并进入该容器中。（4）在宿主机上打开一个命令窗口，执行以下命令查看宿主机的docker0网桥信息。（5）在容器内执行以下命令查看容器网络信息。如图所示：2、宿主机与Docker容器建立网络通信的过程二、使用命令查看Docker的网络配置信息1、利用以下命令查看Docker的网络通信模式，如图所示：2、查看bridge模式的额详细信息，如图所示：三、Docker的4种网络通信模式1、bridge模式（1）使用b
