hadoop框架1.hdfs的读写基本不问,但是还是要知道2.mapjoin的原理3.hadoop的shuffle原理也没问,也要知道4.你在工作中的hadoop的小文件处理,结合项目进行说明5.ha

我这里通过ggsci的info all来判断Status状态是否正常，如果状态是STOPPED、ABEND则触发钉钉告警，然后让zabbix自动拉起服务，当然此处可结合自身需求进行设置，例如：不包含R

1 简介 前面已经写了很多亿级流量的文章, 中间讲了各种处理思路, 这儿将这些思路与业务综合起来, 情形一就是秒杀, 提到秒杀, 很多人都会觉得这是一件技术要求很高的事情, 因为这涉及

我们都知道在启动tomcat或直接执行java命令的时候可以通过参数-XX等来配置虚拟机的大小，同样，也应该留意到java -Dkey=value的参数。那么这个参数是什么作用呢？使用案例其实，在不知

大数据： Storm+Kafka简单应用这几天工作需要使用storm+kafka，基本场景是应用出现错误，发送日志到kafka的某个topic，storm订阅该topic，然后进行后续处理。场景非常简

大数据:storm基本概念本文主要介绍storm中的基本概念，从基础上了解strom的体系结构，便于后续编程过程中作为基础指导。主要的概念包括：topology（拓扑）stream（数据流）spout

大数据：storm集群Strom集群结构是有一个主节点（nimbus）和多个工作节点（supervisor）组成的主从结构，主节点通过配置静态指定（还有一种主从结构是在运行时动态选举，比如zookee

伴随着各大互联网公司开源自己的大数据框架，大数据处理领域的框架已经比较完善。到现在所谓大数据的框架已经用过habase（后来换成了elasticsearch）、zookeeper、kafka、stor

在 “Hadoop 是否已失宠?” 的选题调研中，笔者调查了银行、Hadoop 发行商、Hadoop 企业用户以及部分工程师的意见，所处环境、业务需求以及看问题角度的不同让这些组织或个人有着不同的意见

一.常见模式与工具学习Java技术体系，设计模式，流行的框架与组件—— 常见的设计模式，编码必备， Spring5，做应用必不可少的最新框架，MyBatis，玩数据库必不可少的组件。从源码级别掌握它们