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   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

2. 大数据之Hadoop数据仓库Hive - 2

   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

3. Ruby 惯用法短路返回第一个非零使用每个和映射 - 2

   这是我正在尝试做的事情的本质，但“中断”不正确:needle=nilhaystacks.eachdo|haystack|needle=haystack.look_for_needle()breakifneedleend这更短，但它会遍历每个干草堆(至少不看)，即使它不需要:needle=nilhaystacks.eachdo|haystack|needle||=haystack.look_for_needle()end这是一个单行代码，但(我相信)它并不懒惰，所以它做了不必要的工作:needle=hackstacks.map{|h|h.look_for_needle()}.detect

4. Ubuntu下Hadoop的单机安装 - 2

           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

5. MAC系统安装Hadoop - 2

   一、设置免密登录1、系统偏好设置-----共享----勾选远程登录，所有用户2、打开终端，输入命令ssh-keygen-trsa，一直回车即可2.查看生成的公钥和私钥    cd~/.ssh    ls会看到~/.ssh目录下有两个文件：①私钥：id_rsa②公钥：id_rsa.pub3.将公钥内容写入到~/.ssh/authorized_keys中    cat~/.ssh/id_rsa.pub>>~/.ssh/authorized_keys4.测试在terminal终端输入 sshlocalhost如果出现以下询问输入yes，不需要输入密码就能登录，说明配置成功Areyousureyouw

6. HDFS+ MapReduce 数据处理与存储实验 - 2

   文章目录实验二：HDFS+MapReduce数据处理与存储实验1.实验目的2.实验环境3.实验内容3.1HDFS部分3.1.1上传文件3.1.2下载文件3.1.3显示文件信息3.1.4显示目录信息3.1.5删除文件3.1.6移动文件3.2MapReduce部分3.2.0Mapreduce原理3.2.1合并和去重3.2.1.1编写Merge.java代码3.2.1.2编译执行3.2.2文件的排序3.2.2.1编写Sort.java代码3.2.2.2编译执行4.踩坑记录5.心得体会6.源码附录6.1Merge.java完整代码6.2Sort.java完整代码实验二：HDFS+MapReduce数据

7. javascript - 使用短路运算符抛出错误 - javascript - 2

   我知道jslint/jshint不喜欢它，但我想知道做类似的事情是否有任何真正的问题。varerr=function(msg){thrownewError(msg);};示例1:赋值varfoo=bar.foo||baz.foo||err('missingfooproperty');示例2:验证typeoffoo['bar']!=='string'&&err('barhastobeastring');有什么我应该注意的问题吗？ 最佳答案 据我所知，这与PHP中的或die()一样错误。运算符的短路性是明确定义的，因此只有在达到最后一种

8. javascript - 如何避免 JavaScript 中的短路求值？ - 2

   我需要执行&&语句的两边，但如果第一部分返回false则不会发生这种情况。示例:functiondoSomething(x){console.log(x);}functioncheckSomething(x){varnot1=x!==1;if(not1)doSomething(x);returnnot1;}functioncheckAll(){returncheckSomething(1)&&checkSomething(3)&&checkSomething(6)}varallValid=checkAll();//Logsnothing,returnsfalse这里的问题是doSome

9. javascript - 为什么当运算符优先级表明短路评估不应该时短路评估会起作用？ - 2

   在JavaScript和Java，等于运算符(==或===)的优先级高于OR运算符(||)。然而，这两种语言(JS、Java)都支持if语句中的短路:当我们有if(true||anything())时，不会评估anything()。您还可以使用以下表达式:true||foo==getValue())-例如在诸如console.log(...);之类的输出语句中，或在赋值中。现在，根据运算符优先级，短路不应该发生，因为======>||在优先条款。(换句话说，应该首先进行比较，为此应该调用getValue()，因为相等性检查的优先级高于OR比较。)但确实如此。getValue()未被调用

10. Yarn增加新队列-----hive向Yarn提交任务后，Hadoop再次向Yarn提交任务阻塞 - 2

    博学之，审问之，慎思之，明辨之，笃行之🏂hiveonspark搭建好后，任务提交会有问题，因为通过hive会话提交的任务一直存在且不会结束（除非关掉这个hive会话），根本原因是这些任务提交到了Yarn的同一个队列中，前面的任务没有执行完毕后面的任务不会执行，所以解决办法是增加一个Yarn队列，指定任务提交的队列，这样就不会出现任务的阻塞。目录一、情景复现二、原因三、Yarn队列配置—增加队列1.情景复现：搭建好hiveonspark后，在命令行直接进入hive会话，提交任务后，在ResourceManager上jps查看进程可以看到有个进程ApplicationMaster一直存在，打开Re

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