1.Spark概述 Apache Spark是一个闪电般快速的实时处理框架。它进行内存计算以实时分析数据。由于 Apache Hadoop MapReduce 仅执行批处理并且缺乏实时处理功能，因此它开始出现。因此，引入了Apache Spark，因为它可以实时执行流处理，也可以处理批处理。 除了实 ...
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2021-04-06 15:01:09
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1.1 MapReduce定义 MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于 Hadoop 的数据分析 应用”的核心框架。 MapReduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个 Hadoop 集群上。 1.2 Ma ...
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2021-04-05 12:32:51
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(JAVA中过滤器（Filter）与拦截器（Interceptor）) 概述 过滤器（Filter） 过滤器实际上就是对web资源进行拦截，做一些处理后再交给下一个过滤器或servlet处理 通常都是用来拦截request进行处理的，也可以对返回的response进行拦截处理。 拦截器（Interc ...
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2021-04-02 12:57:04
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Servlet程序的创建（Idea版本） servlet是Javaee的规范之一。是Javaweb的三大组件之一（servlet程序、filter过滤器、listener监听器）。可以用来接收客户端的请求，并响应数据给客户端。 1.如何创建一个servlet程序 1.创建一个Javaweb工程（具体 ...
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2021-04-01 13:33:21
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servlet是javaEE的规范之一，就是一个接口；是javaweb三大组件（servlet程序、Filter过滤器，Listener监听器）之一；它可以接受客户端上发来的请求，并响应数据给客户端 实现servlet程序的步骤 1，src包下，编写一个类去实现servlet接口 2，实现servl ...
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2021-03-30 13:37:30
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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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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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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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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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