一、大数据的特征大数据主要具有四个方面的典型特征，即大量（Volume）、多样（Variety）、高速（Velocity）和价值（Value），即“4V“。大量（Volume）：数据量的存储单位从过去的GB到TB、甚至达到PB、EB多样（Variety）：数据类型复杂多样，包括结构型数据、非结构型数据、源数据、处理数据等高速（Velocity）：大数据采集、处理计算速度较快、能满足实时数据分析需求价值（Value）：将原始数据经过采集、清洗、深度挖掘、数据分析后具有较高的商业价值二、结构化数据和非结构化数据结构化数据：结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据

springboot中引入相关依赖software.amazon.awssdkregions2.22.13software.amazon.awssdkeksauth2.22.13software.amazon.awssdks32.22.12testsoftware.amazon.awssdks32.22.12compile然后java代码，一些相关注意的事项都在代码里有标出。importjava.net.URI;importjava.net.URISyntaxException;importjava.nio.ByteBuffer;importjava.nio.file.Paths;import

一、RBAC概述1，k8s集群的交互逻辑（简单了解）    我们通过k8s各组件架构，知道各个组件之间是使用https进行数据加密及交互的，那么同理，我们作为“使用”k8s的各种资源的使用者，也是通过https进行数据加密的；    k8s通过我们家目录下的证书来判断我们是谁？通过证书内容来认定我们的权限；用户证书的位置[root@k8s231~]#ll-a.kube/config -rw-------1rootroot5634Jan 119:40.kube/config2，k8s的安全架构（简单了解）3，RBAC用户授权的逻辑（重要）用户/主题Topic    1,User    2,Ser

目录涉及内容:一、CICD服务器环境搭建1、docker环境安装（1）、拉取镜像，启动并设置开机自启（2）、配置docker加速器2、安装并配置GitLab（1）、创建共享卷目录（2）、创建gitlab容器(3)、关闭容器修改配置文件（4）、修改完配置文件之后。直接启动容器（5）、相关的git命令（针对已存在的文件夹）3、安装配置远程镜像仓库harbor（1）、首先需要设置selinux、防火墙（2）、安装并启动docker并安装docker-compose，关于docker-compose，这里不用了解太多，一个轻量的docker编排工具（3）、解压harbor安装包：harbor-offl

大数据开发（Hadoop面试真题）1、请解释以下Hadoop中NameNode和DataNode的作用。2、如何在Hadoop集群中实现数据的排序？3、请解释以下HadoopMapReduce的工作原理？4、请解释一下MapReduce模型中Map和Reduce阶段各自的作用？5、MapReduce工作原理？6、简要解释Hadoop与Spark之间的区别和优缺点？7、在Hadoop中，什么是输入分片（InputSplits）？它的作用是什么？8、什么是数据倾斜（DataSkew）？如何解决在MapReduce任务中的数据倾斜问题？9、简要介绍HDFS和HBase，并描述它们适用的场景。10、如

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目录一、Redis模式二、Redis主从复制2.1主从复制概述2.2主从复制2.3Redis主从复制过程2.4搭建Redis主从复制2.4-1环境部署2.4-2安装Redis2.4-3修改Redis配置文件（Master节点操作）2.4-4修改Redis配置文件（Slave节点操作）2.4-5验证主从效果三、Redis哨兵模式3.1哨兵模式的作用3.2故障转移机制3.3主节点的选举3.4搭建Redis哨兵模式3.4-1验证主从效果修改Redis哨兵模式的配置文件（所有节点操作）3.4-2启动哨兵模式3.4-3查看哨兵信息3.4-4故障模拟四、Redis群集模式4.1集群的作用4.2Redis集

目录一、主机规划二、环境准备1.启动NTP时钟同步2.修改hosts文件3.配置所有主机间ssh免密4.修改用户可打开文件数与进程数（可选）三、安装JDK四、安装部署 Zookeeper集群1.解压、配置环境变量2.创建配置文件3.创建新的空ZooKeeper数据目录和事务日志目录4.添加myid配置5.设置Zookeeper使用的JVM堆内存6.启动ZooKeeper7.查看ZooKeeper状态8.简单测试ZooKeeper命令五、安装配置HadoopHA集群1.解压、配置环境变量（node1执行）2.HDFS高可用配置（1）创建存储目录（2）修改核心模块配置（3）修改hdfs文件系统模块

Meta日前推出两个功能强大的GPU集群，用于支持下一代生成式AI模型的训练，包括即将推出的Llama3。据悉，这两个数据中心的GPU数量均高达24,576块，专为支持比之前发布的更大、更复杂的生成式AI模型而构建。作为一种流行的开源算法模型，Meta的Llama能与OpenAI的GPT和Google的Gemini相媲美。Meta刷新AI集群规模 极客网了解到，这两个GPU集群都采用了英伟达当前功能最强大的H100GPU，并且比Meta之前推出的大型集群规模要大得多。此前Meta的集群约有16,000块NvidiaA100GPU。据报道，Meta为此抢购了数千块英伟达最新推出的GPU。调研机构

在大数据面试中，深刻理解Hadoop是取得成功的关键之一。以下是一些关于Hadoop的HDFS存储系统的高频面试题目以及解答思路和经验分享：一、HDFS读流程发起下载请求：客户端创建分布式文件系统，向NameNode请求下载 user/warehouse/ss.avi 文件；获取文件元数据：NameNode返回目标文件的元数据，包括文件块的位置；请求读取第一个块：客户端向 data1 请求读取第一个块；数据传输：data1 通过 FSDataInputStream 将数据返回给客户端；继续请求读取：重复步骤3-4直到所有文件块都读取完毕，然后关闭 FSDataInputStream。二、HDF