根据进程名，获取对应进程PID strace -o /sdcard/LogKit/output_wificond.txt -T -ttt -e trace=all -p `ps -A | grep wificond | awk '{print $2}'` strace -o /sdcard/LogK ...
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2021-03-18 14:14:50
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前言 接上文，复习整理大数据相关知识点，这章节从MapReduce开始... MapReduce介绍 MapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都曾接触过这种思想。MapReduce的思想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。 Map负责“分”，即把复杂的任务 ...
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2021-03-17 15:09:28
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cte可以使用在递归和非递归方式，在非递归方式时，优点可以提高性能，确定可能会有点难理解 1、非递归 有这么一张表，要查询当前菜单的信息以及父菜单的名称，也就是说要把pid换成pname 传统方式，使用子查询或自连接查询 select m.*, (select name from menu wher ...
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2021-03-16 14:10:00
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1、为什么要引入Yarn和Spark。 (1)现有的hadoop生态系统中存在的问题 1）使用mapreduce进行批量离线分析； 2）使用hive进行历史数据的分析； 3）使用hbase进行实时数据的查询； 4）使用storm进行实时的流处理； (2)选用spark的原因 1） 应用于流式计算的S ...
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2021-03-16 13:32:12
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1. 阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系，为什么要引入Yarn和Spark。 HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础，它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，在低成本的通用硬件上运行。 HBase构建在HDFS之上 ...
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2021-03-16 13:21:18
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以表的操作和单条记录的增删改查为基础。 批量操作，需要进行进一步封装。 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.*; import org.apache.hadoop.hbase.clie ...
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编程语言 时间：
2021-03-15 11:32:26
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1. 为什么要引入Yarn和Spark。 从开源角度看，YARN的提出，从一定程度上弱化了多计算框架的优劣之争。YARN是在Hadoop MapReduce基础上演化而来的，在MapReduce时代，很多人批评MapReduce不适合迭代计算和流失计算，于是出现了Spark和Storm等计算框架，而 ...
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2021-03-15 11:29:44
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树形数据 let list = [ { id: 1, pid: 0, path: '/home', title: '首页', name: 'Home' }, { id: 2, pid: 0, path: '/student', name: 'Student', title: '招生管理' }, { ...
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2021-03-15 10:59:22
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1. 阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系。 Hadoop对应于Google三驾马车：HDFS对应于GFS，即分布式文件系统，MapReduce即并行计算框架，HBase对应于BigTable，即分布式NoSQL列数据库，外加Zo ...
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2021-03-15 10:45:14
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1. 阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系，为什么要引入Yarn和Spark。 答: Hadoop对应于Google三驾马车：HDFS对应于GFS，即分布式文件系统，MapReduce即并行计算框架，HBase对应于BigTabl ...
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2021-03-15 10:30:53
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