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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系统运维工程师最基本的职责就是对服务的稳定性负责，保证服务能够为用户提供7 * 24小时不间断的服务。
在此基础上，运行维护工程师的主要职责如下：
1、质量：保证并不断提高服务的可用性，保证用户数据的安全，提升用户体验。
2、效率：使用自动化工具/平台来提高软件在R&D生命周期中的工程... ...
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2021-03-16 11:40:30
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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、修改配置文件 vim /etc/yum.repos.d/mongodb-org-4.2.repo [mongodb-org-4.2] name=MongoDB Repository baseurl=https://repo.mongodb.org/yum/redhat/$releasever/m ...
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2021-03-15 11:10:26
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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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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。 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。具有可靠、高效、可伸缩的特点。 Hadoop的核心是HDFS和MapReduce，hadoo ...
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2021-03-15 10:30:41
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?MongoDB教程 - Mongo知识体系详解? 本系列将给大家构建MongoDB全局知识体系。@pdai ?MongoDB教程 - Mongo知识体系详解? 知识体系 学习要点 学习资料 官网资料 入门系列 其它 知识体系 MongoDB学习引入 MongoDB生态 学习要点 1. MongoD ...
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2021-03-11 20:50:26
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机制 发现运行速度远慢于平均速度的任务，启动一个备份任务同时运行，采用先运行完的结果 前提 每个Task只能有一个备份任务 当前Job已完成的Task不少于5% 开启推测执行参数，默认打开 原理 estimatedRunTime=(currentTimestamp-taskStartTime)/pr ...
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2021-03-11 13:09:23
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Java的序列化框架Serializable， 对象被序列化后会附带额外信息， 不便于在网络中传输 自定义bean对象 实现Writable接口 必须有空参构造， 反序列化时， 需要反射调用空参构造函数 重写序列化和反序列化方法， 顺序要完全一致 若自定义bean要作为key， 需实现Compara ...
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2021-03-11 11:44:25
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