yarn global add`后找不到安装的可执行文件在哪

我引用别处:)

yarn删除 yarn删除包命令yarn删除 yarn删除包命令


yarn删除 yarn删除包命令


许Microsoft编程语言Visual Basic、VBScriptJscript都提供(collection)想象数组使用其内建函数完存储纵数据等基本任务须担数据哪些行列使用唯键进行访问

VBScriptJscript都提供类似象通称Scripting.Dictionary象或Dictionary象类似于二维数组键相关条目数据存放起真面向象应直接访问数据条目必须使用Dictionary象支持属性实现

本章提供些示例页面允许试验脚本运行期象属性些实例载文件文件Chaper05目录

5.3.1 创建使用Dictionary象

创建Dictionary象示例:

‘In VBScript:

Dim objMyData

Set objMyData = .CreateObject(Scripting.Dictionary)

//In Jscript:

var objMyData = .CreateObject(‘Scripting.Dictionary’);

PROGID=Scripting.Dictionary>

Dictionary象用于客户端IE

表5-2表5-3列Dictionary象属性及相应说明

增加键/条目该键已存;或者删除键/条目该关键字/条目存或改变已包含数据Dictionary象CompareMode都产错误

表5-2 Dictionary象属性说明

属 性 说 明

CompareMode (仅用于VBScript)设定或返键字符串比较模式

Count 读返Dictionary键/条目数量

Item(key) 设定或返指定键条目值

Key(key) 设定键值

表5-3 Dictionary象说明

说 明

Add(key,) 增加键/条目Dictionary

Exists(key) 指定键存返True否则返False

Items() 返包含Dictionary象所条目数组

Keys() 返包含Dictionary象所键数组

Remove(key) 删除指定键/条目

RemoveAll() 删除全部键/条目

2. Dictionary增加删除条目

‘ In VBScript:

objMyData.Add MyKey, MyItem ‘Add Value MyItem with key MyKey

objMyData.Add YourKey, YourItem ‘Add value YourItem with key YourKey

blnIsThere = objMyData.Exists(MyKey) ‘Returns True because the exists

strItem = objMyData.Item(YourKey) ‘Retri value of YourKey

strItem = objMyData.Remove(MyKey) ‘Retri and remove YourKey

objMyData.RemoveAll ‘Remove all the s

JScript等价代码:

strItemValue = Request.Form("txtAddItem") 'New value from text box// In JScript;

objMyData.Add (‘MyKey’, ‘MyItem’); //Add Value MyItem with key MyKey

objMyData.Add (‘YourKey’, ‘YourItem’); //Add value YourItem with key YourKey

var blnIsThere = objMyData.Exists(‘MyKey’); //Returns True because the exists

var strItem = objMyData.Item(‘YourKey’); //Retri value of YourKey

var strItem = objMyData.Remove(‘MyKey’); //Retri and remove YourKey

objMyData.RemoveAll(); //Remove all the s

3. 修改键或条目值

通修改键值或通修改与特定键关联条目数据改变存储Dictionary内数据面代码改变键MyKey条目数据

ObjMyData.Item(MyKey) = NewValue ‘ In VBScript

ObjMyData.Item(‘MyKey’) = ‘NewValue’; // In JScript

使用Key属性仅改变键值改变与应条目数据已存键MyKey改变MyNewKey用:

objMyData.Key(MyKey) = MyNewValue ‘ In VBScript

objMyData.Item(‘MyKey’) = ‘MyNewValue’; // In JScript

指定键未找则产运行期错误

4. 设置比较模式

DictionaryCompareMode属性仅适用于VBScript能JScript使用比较字符串键允许指定比较式两允许值BinaryCompare(0)TextCompare(1)BinaryCompare(0)二进制数照(即区写);TextCompare(1)文本照(即区写)

5. 遍历Dictionary

研究Dictionary两属性需要特别注意允许我遍历存储Dictionary所键/条目Items用维数组形式返Dictionary所条目数据keys用维数组返所已存键值使用Count属性键或条目数量

例使用列代码名称objMyDataDictionary所键条目值注意虽Count属性保存Dictionary键/条目数量VBScriptJScript数组总标0始数组标应0Count-1

‘In VBScript:

arrKeys = objMyData.Keys ‘Get all the keys into an array

arrItems = objMyData.Items ‘Get all the s into an array

For intLoop = 0 To objMyData.Count –1 ‘Iterate through the array

StrThisKey = arrKeys(intLoop) ‘This is the key value

StrThisItem = arrItems(intLoop) ‘This is the (data) value

Next

// In JScript

// Get VB-style arrays using the Keys() and Items() mods

var arrKeys = new VBArray(objMyData.Keys()).toArray();

var arrItems = new VBArray(objMyData.Items()).toArray();

for (intLoop = 0; intLoop < objMyData.Count; intLoop++) {

// Iterate through the arrays

strThisKey = arrKeys[intLoop]; // This is the key value

strThisItem = arrItems[intLoop]; // This is the (data) value

}VBScript使用For Each … Next语句完同功能:

‘ Iterate the dictionary as a collection in VBScript

For Each objItem in arrItems

Response.Write objItem & = & arrItems(objItem) &

Next

5.3.2 Dictionary象示例

本书提供系列示例文件用试验脚本运行间库各种属性

本章代码缺省页面提供系列使用VBScript示例链接些示例JScript同效些示例存放Chapter05目录相应目录显示界面图5-2所示:

要查看Dictionary象运行菜单页面点击第链接打名叫show_dictionary.asp页面页面显示我提供Dictionary象内容允许试验其属性屏幕图5-3所示:

1. Dictionaryglobal.asa文件

随Dictionary象示例页面提供文件global.asa创建并预先填充层作用域Dictionary象其内容页面请求间丢失般说(考虑扩展性)理想做例看Dictionary属性效

自载并安装示例必须创建基于global.asa文件虚拟应用程序或者其内容添加缺省站点根文件夹global.asa文件第3章讲述何用向导创建虚拟应用程序于本示例创建虚拟应用程序简单Chapter05示例文件夹内右击dictionary文件夹Properties框Home Directory选项卡点击Create按钮图5-4所示:

global.asa文件代码使用元素创建层作用域Scripting.Dictionary象实例Session_onStart处理程序系列值用Add放入Dictionary并Dictionary象引用指定给ASP变量MyDictionary:

PROGID="Scripting.Dictionary">

2. Dictionary示例页面

Scripting.Dictionary Object主页面首要任务层作用域Dictionary象实例引用注意引用象变量必须VBScript使用Set关键字

检查否象(习惯)没确建立包含global.asa文件虚拟应用程序检查问题哪看我自消息代替ASP错误消息(注意于作必须关闭缺省错误处理)

<%

on error resume next ' turn off error handling to test if object exists

'retri Dictionary object from user's session

Set objMyData = Session("MyDictionary")

If IsObject(objMyData) Then 'found Dictionary object in Session

…%>

Iterating the Dictionary with Arrays

<%

arrKeysArray = objMyData.Keys 'get all the keys into an array

arrItemsArray = objMyData.Items 'get all the s into an array

For intLoop = 0 To objMyData.Count - 1 'iterate through the array

Response.Write "Key: " & arrKeysArray(intLoop) & " Value: " _

& arrItemsArray(intLoop)& "

"Next

%>

…<%

Els总之,零基础小白学习JAVA要懂得一个道理,学习和掌握ja相关技术也非一朝一夕之事,不可能一蹴而就,除了知识理论的学习,还需要后续更深入的学习和大量的实践,所以需要你一个良好的学习规划。e

'could not find Dictionary object in the session

Response.Write "Dictionary object not ailable in global.asa for session"

End If

%>

显示页面Dictionary内容列表使用Dictionary象KeyItems创建两数组使用前面代码遍历

3. Dictionary页面控件

Dictionary内容列表系列HTML控件用于设定Dictionary象某些属性执行各种些控件全部内其ACTION属性值本页面所窗体内容提交本页面前面章节示例使用同技术

段改变属性或执行通按钮(没标题)实现用于属性值放入按钮旁文本框或列表框

该页第按钮用于设定Dictionary条目Key属性使用拉列表选择已经存Key值面代码创建页面内该部控件填充列表使用另外遍历Dictionary象技术即For Each … Next语句代码:

The Dictionary Properties

Dictionary.Key ("

<%

For Each objItem in objMyData

Response.Write "" & objItem

Next

%>

") = "

"…

… Other controls go here …

4. 使用Dictionary属性

Scription.Dictionary Object页面点击用检查并改变条目Key属性按钮图5-5所示:

…'look for a command sent from the FORM section buttons

If Len(Req窗体再提交给页面该页面包含脚本段检查点击按钮值通Resquest.Form查找按钮名字断定单击哪按钮发现应于cmdChangKey值则列表或文本框相应值并用改变Key属性:uest.Form("cmdChangeKey")) Then

strKeyName = Request.Form("lstChangeKey") 'Existing key from list box

strNewKey = Request.Form("txtChangeKey") 'New key value from text box

objMyData.Key(strKeyName) = strNewKey 'Set key property of this

End If

…页面重新载入Dictionary内容列表能看相应结图5-6所示:

页面其余代码用设定条目Item属性或者执行Dictionary象面些作代码每段代码与演示Key属性代码非类似每都结显示Dictionary内容列表:

…If Len(Request.Form("cmdChangeItem")) Then

strKeyName = Request.Form("lstChangeItem") 'Existing key from list box

strNewValue = Request.Form("txtChangeItem") 'New value from text box

objMyData.Item(strKeyName) = strNewValue 'Set the Item property

End If

If Len(Request.Form("cmdAdd")) Then

strKeyName = Request.Form("txtAddKey") 'New key value from text box

objMyData.Add strKeyName, strItemValue 'Execute the Add mod

End If

If Len(Request.Form("cmdRemove")) Then

strKeyName = Request.Form("lstRemove") 'Existion key from list box

objMyData.Remove strKeyName 'Execute the Remove mod

End If

If Len(Request.Form("cmdRemoveAll")) Then

objMyData.RemoveAll 'Execute the RemoveAll mod

End If

…例现点击Add按钮Dictionary内容列表增加新条目图5-7所示:

结图5-8所示:

页面试验Dictionary象属性发现素及环境能引起Dictionary象错误例尝试用与已经存条目相同键值增加条目看看现结

Flink 原理详解

这个用法创建一个eraszing zone(空间),然后放在这个空间的数据,创建目录,把需要纠删码技术存储的把这个文件放到这个路径即可

Flink 是一个流处理框架,支持流处理和批处理,特点是流处理有限,可容错,可扩展,高吞吐,低延迟。

引入husky

流处理是处理一条,立马下一个会从缓存中取出,在下一个进行计算

示例

批处理是只有处理一批完成后,才会经过网络传输到下一个

流处理的优点是低延迟 批处理的优点是高吞吐

flink同时支持两种,flink的网络传输是设计固定的缓存块为单位,用户可以设置缓存块的超时值来决定换存块什么时候进行传输。 数据大于0 进行处理就是流式处理。

如果设置为无限大就是批处理模型。

Flink 集群包括 JobMar 和 TaskMar .

JobMar 主要负责调度 Job 并协调 Task 做 checkpoint,职责上很像 Storm 的 Nimbus。从 处接收到 Job 和 JAR 包 等资源后,会生成优化后的执行,并以 Task 的单元调度到各个 TaskMar 去执行。

TaskMar 在启动的时候就设置好了槽位数(Slot),每个 slot 能启动一个 Task,Task 为线程。从 JobMar 处接收需要 部署的 Task,部署启动后,与自己的上游建立 Netty 连接,接收数据并处理。

flink on yarn 是由client 提交 app到 RM 上, 然后RM 分配一个 AppMaster负责运行 Flink JobMar 和 Yarn AppMaster, 然后 AppMaster 分配 容器去运行 Flink TaskManger

SparkStreaming 是将流处理分成微批处理的作业, 的处理引擎是spark job

JobScheduler, 负责 Job的调度通过定时器每隔一段时间根据Dstream的依赖关系生一个一个DAG图

ReceiverTracker负责数据的接收,管理和分配

ReceiverTracker在启动Receiver的时候他有ReceiverSupervisor,其实现是ReceiverSupervisorImpl, ReceiverSupervisor本身启 动的时候会启动Receiver,Receiver不断的接收数据,通过BlockGenerator将数据转换成Block。定时器会不断的把Block数据通会不断的把Block数据通过BlockMar或者WAL进行存储,数据存储之后ReceiverSupervisorlmpl会把存储后的数据的元数据Metadate汇报给ReceiverTracker,其实是汇报给ReceiverTracker中的RPC实体ReceiverTrackerEndpoin

spark on yarn 的cluster模式, Spark client 向RM提交job请求, RM会分配一个 AppMaster, driver 和 运行在AppMAster里, AM然后把Receiver作为一个Task提交给Spark Executor , Receive启动接受数据,生成数据块,并通知Spark App, AM会根据数据块生成相应的Job, 并把Job 提交给空闲的 Executor 去执行。

1:需要关注流数据是否需要进行状态管理

2:At-least-once或者Exectly-once消息投递模式是否有特殊要求

3:对于小型的项目,并且需要低延迟的场景,建议使用storm

4:如果你的项目已经使用了spark,并且秒级别的实时处理可以满足需求的话,建议使用sparkStreaming

5:要求消息投递语义为 Exactly Once 的场景;数据量较大,要求高吞吐低延迟的场景;需要进行状态管理或窗口统计的场景,建议使用flink

Flink 提供的Api右 DataStream 和 DataSet ,他们都是不可变的数据,不可以增加删除中的元素, 通过 Source 创建 DataStream 和 DataSet

在创建运行时有:

Flink的每一个Operator称为一个任务, Operator 的每一个实例称为子任务,每一个任务在JVM线程中执行。可以将多个子任务链接成一个任务,减少上下文切换的开销,降低延迟。

source 和 算子map 如果是 one by one 的关系,他们的数据交换可以通过缓存而不是网络通信

TaskMar 为控制执行任务的数量,将计算资源划分多个slot,每个slot独享计算资源,这种静态分配利于任务资源隔离。

同一个任务可以共享一个slot, 不同作业不可以。

这里因为 Source 和 Map 并行度都是4 采用直连方式,他们的数据通信采用缓存形式

所以一共需要两个TaskMar source,Map 一个,reduce一个, 每个TaskMar 要3个slot

JobMar 将 JobGraph 部署 ExecutionGraph

设置的并行度,可以让一个ExecJobVertex 对应 多个并行的ExecVertex 实例。

Flink通过状态机管理 ExecGraph的作业执行进度。

Flink TaskMar 是由几个内部组件组成的:actor 系统(负责与 Flink 协调)、IOMar(负责将数据溢出到磁盘并将其读取回来)、MemoryMar(负责协调内存使用。

数据源:

Sink:

时间:

处理时间:取自Operator的机器系统时间

时间: 由数据源产生

进入时间: 被Source观察时的系统时间

如果数据源没有自己正确创建水印,程序必须自己生成水印来确保基于的时间窗口可以正常工作。。

DataStream 提供了 周期性水印,间歇式水印,和递增式水印

Hadoop,MapReduce,YARN和Spark的区别与联系

commitizen是一个撰写合格commit message的工具,用于代替git commit 指令,而cz-conventional-changelog适配器提供conventional-changelog标准(约定式提交标准)。基于不同需求,也可以使用不同适配器。

(1) Hadoop 1.0

任何git commit指令的option都能用在 git cz指令上, 例如git cz -a

代Hadoop,由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成,其中,HDFS由一个NameNode和多个DataNode组成,MapReduce由一个JobTracker和多个TaskTracker组成,对应Hadoop版本为Hadoop 1.x和0.21.X,0.22.x。

(2) Hadoop 2.0

第二代Hadoop,为克服Hadoop 1.0中HDFS和MapReduce存在的各种问题而提出的。针对Hadoop 1.0中的单NameNode制约HDFS的扩展性问题,提出了HDFS Federation,它让多个NameNode分管不同的目录进而实现访问隔离和横向扩展;针对Hadoop 1.0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(Yet Another Resource Negotiator),它将JobTracker中的资源管理和作业控制功能分开,分别由组件ResourceMar和ApplicationMaster实现,其中,ResourceMar负责所有应用程序的资源分配,而ApplicationMaster仅负责管理一个应用程序。对应Hadoop版本为Hadoop 0.23.x和2.x。

(3) MapReduce 1.0或者MRv1(MapReducrsion 1)

代MapReduce计算框架,它由两部分组成:编程模型(programming model)和运行时环境(runtime environment)。它的基本编程模型是将问题抽象成Map和Reduce两个阶段,其中Map阶段将输入数据解析成key/value,迭代调用map()函数处理后,再以key/value的形式输出到本地目录,而Reduce阶段则将key相同的value进行规约处理,并将最终结果写到HDFS上。它的运行时环境由两类服务组成:JobTracker和TaskTracker,其中,JobTracker负责资源管理和所有作业的控制,而TaskTracker负责接收来自JobTracker的命令并执行它。

(4)MapReduce 2.0或者MRv2(MapReduce version 2)或者NextGen MapReduc

MapReduce 2.0或者MRv2具有与MRv1相同的编程模型,不同的是运行时环境。MRv2是在MRv1基础上经加工之后,运行于资源管理框架YARN之上的MRv1,它不再由JobTracker和TaskTracker组成,而是变为一个作业控制进程ApplicationMaster,且ApplicationMaster仅负责一个作业的管理,至于资源的管理,则由YARN完成。

简而言之,MRv1是一个的离线计算框架,而MRv2则是运行于YARN之上的MRv1。

(5)Hadoop-MapReduce(一个离线计算框架)

Hadoop是google分布式计算框架MapReduce与分布式存储系统GFS的开源实现,由分布式计算框架MapReduce和分布式存储系统HDFS(Hadoop Distributed File System)组成,具有高容错性,高扩展性和编程接口简单等特点,现已被大部分互联网公司采用。

(6)Hadoop-YARN(Hadoop 2.0的一个分支,实际上是一个资源管理系统)

YARN是Hadoop的一个子项目(与MapReduce并列),它实际上是一个资源统一管理系统,可以在上面运行各种计算框架(包括MapReduce、Spark、Storm、MPI等)。

当前Hadoop版本比较混乱,让很多用户不知所措。实际上,当前Hadoop只有两个版本:Hadoop 1.0和Hadoop 2.0,其中,Hadoop 1.0由一个分布式文件系统HDFS和一个离线计算框架MapReduce组成,而Hadoop 2.0则包含一个支持NameNode横向扩展的HDFS,一个资源管理系统YARN和一个运行在YARN上的离线计算框架MapReduce。相比于Hadoop 1.0,Hadoop 2.0功能更加强大,且具有更好的扩展性、性能,并支持多种计算框架。

Borg/YARN/Mesos/Torca/Corona一类系统可以为公司构建一个内部的生态系统,所有应用程序和服务可以“和平而友好”地运行在该生态系统上。有了这类系统之后,你不必忧愁使用Hadoop的哪个版本,是Hadoop 0.20.2还是 Hadoop 1.0,你也不必为选择何种计算模型而苦恼,因此各种软件版本,各种计算模型可以一起运行在一台“超级计算机”上了。

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,而这些系统的开发者则在自己的网站上或者论文里与MapReduce对比,鼓吹自己的系统多么先进高效,而出现了YARN之后,则形势变得明朗:MapReduce只是运行在YARN之上的一类应用程序抽象,Spark和Storm本质上也是,他们只是针对不同类型的应用开发的,没有优劣之别,各有所长,合并共处,而且,今后所有计算框架的开发,不出意外的话,也应是在YARN之上。这样,一个以YARN为底层资源管理平台,多种计算框架运行于其上的生态系统诞生了。

目前spark是一个非常流行的内存计算(或者迭代式计算,DAG计算)框架,在MapReduce因效率低下而被广为诟病的今天,spark的出现不禁让大家眼前一亮。

FrameWork On YARN

运行在YARN上的框架,包括MapReduce-On-YARN, Spark-On-YARN, Storm-On-YARNcommitlint只能做格式规范,无法触及内容。对于内容质量的把控只能靠我们自己。和Tez-On-YARN。

(1)MapReduce-On-YARN:YARN上的离线计算;

(2)Spark-On-YARN:YARN上的内存计算;

(3)Storm-On-YARN:YARN上的实时/流式计算;

(4)Tez-On-YARN:YARN上的DAG计算

ja学习作为一名ja初学者,如何快速学习j

先介绍一下主要学习哪些内容吧!

1、Ja语法

通过任何一本ja入门书籍,都可以学会ja的基本语法。千万不要认为,你把书上的例子程序都能写出来就算是学会ja语法了。想要真正掌握,还需要做大量的测试题。对语法不准确的理解,会是你写的代码出现逻辑错误。而这些错误会使你在真正的项目开发中吃尽苦头:你认为正确才会写上去。而在几十万代码中找出几行有逻辑错误的代码,非常困难。因为你几乎不会怀疑你认为正确的代码存在错误。

1. Dictionary象员概要2、常用类

永远不要写别人已经实现的代码。有很多功能,用JDK中现有的类就可以完成。你需要熟悉JDK,可以通过研究JDK帮助文档和JDK源代码的方式,逐渐了解,你需要的类都在什么地方。一方面,要熟悉有哪些可以直接使用的资源;另一方面,学习一下,SUN公司的工程是怎样写代码的。

3、IDE集成开发环境

现在企业最常用的是IBM公司的eclipse,类似的还有JBuilder、Idea、NetBeans等等。毕竟,只有5%的高手在使用简单的文本编辑器在写ja代码。多数程序员都是在使用这些东西。

4、 数据库

MySql,Oracle,DB2。小项目多数使用MySql这样的免费数据库。大一些的项目会考虑使用Oracle或者DB2。 Ja项目很少使用Sql。因此,你还需要学习数据库方面的一些知识。可以从SQL语言开始。这些数据库都支持标准SQL,学会基本的SQL,参考具体的数据库手册,就可以完成一般的项目开发了。当然,要想使你的程序运行的效率更高,需要更深入的学习。大部分的程序优化,都是从这部分开始的。

5、 JDBC Ja数据库连接

使用Ja程序作数据库。这部分非常重要,几乎所有的企业项目都会用到。

6、 HTML CSS Jascript

HTM…… Other code and controls go here …L-- 超文本标记语言。

CSS --层叠样式表。

JaScript--是一种由Netscape的LiveScript发展而来的脚本语言。

准确的说,这些东西和Ja语言本身关系不大。但是,现在的企业项目,以B/S结构的居多。因此,我们的Ja程序,会有大量的机会和它们打交道。需要提前准备一下。

7、你需要学习如何使用及管理WEB,例如tomcat,并且知道如何在其基础上扩展和维护WEB程序,如何使用它的附加服务,如连接池。

8、 JSP Servlet

这两个是初级Ja程序员必须掌握的基本技能,是所有B/S结构框架的基础。相应的,还需要学习EL以及JSTL(StandardTagLibraries)和可以选择的第三方TagLibraries,以提高表示层的处理能力。

9、企业流行框架 Struts、Spring、Hibernate等

10、Ja设计模式

有一些特殊的功能,只有按照特定的设计模式才能实现。如果你有了5万行以上的代码经验,可以开始研究一下设计模式。

11、你还要跟上技术发展的步伐,了解在Ja项目中使用的新技术。如Ajax等。

还有很多要学习的内容。先介绍这么多吧,自己学习这些内容,估计需要2年左右。如果有个好的指导老师,在培训学校进行系统学习,则需要4-5个月。

如果选择培训,一定要选择拥有多年JAVA项目开发经验、测试经验、及项目管理经验,采用“教”“练”结合,用真实项目案例进行训练的教学方式。让学员掌握实用的技能,在毕业后就有着实战项目开发经验,立刻上岗,成为诸多企业抢手的人才。

随着信息的发展,Ja技术已经无处不在,无论是手机软件、手机Ja游戏还是电脑软件等,只要你使用到电子产品就会碰到和Ja有关的东西,更多的企业正采用Ja语言开发网站,而在所有程序员中,Ja开发工程师就占据20%的比例,不可否认,Ja语言有着广泛的行业发展前景,它在行业中的影响力已是不可避免的。

ja学习作为一名ja初学者,如何快速学习?学ja无非就是自学和报班这两种方式,至于ja自学还是报班好,这个还是需要根据您自身的条件来判断的。如果您自控能力、自学能力且有基础那自学好。反之报班好。下面跟您说一下ja自学与报ja培训班学的不同之处,供您参考。

Ja自学:好的地方是省钱,不太好的就是学习时间不确定,学习周期很容易拉长,学习不够系统,对于没有基础的或者自控力不强的人来说,也容易导致半途而废。遇到不懂的问题没有人解答,难以往下进行学习,而且容易学的半知半解。

Ja培训:学习时间相对较短,整体学习比较全面,学习内容也比较集中。专业老师按照大纲进行系统授课,在学习中遇到技术问题能够快速得到解决,同时还有专项的练习相对于自学,学习气氛更加浓厚,跟同期学员对问题的探讨,对拓展思路有很大的帮助。并且像一些专业的培训机构,培训完后有相应的就业课程和就业指导,比起自学来说求职胜算更大。

如果您学Ja是因为单纯的兴趣爱好,自学是一个很不错的选择。但如果您想通过学Ja技术转行的话,那么是选择参加Ja培训班。当然,可能现在的您感觉参加Ja培训班学费很贵,但是对于可以通过学习找到工作,还是比较值得的。

另外,所有语言的知识体系分为三大块:

数据存储 (内存,文件,数据库,分布式,集群, 关系型 ,非关系型 。。)

业务逻辑 (业务需求,语言语法,算法,类库框架,性能优化等)

信息交互(展示)(多端,app,小程序,公众号,移动端,pc端,web开发等。。)

这三块知识作为学习来说,可以有侧重,但是不能有某一块完全不懂。

随着信息的发展,Ja技术已经无处不在,无论是手机软件、手机Ja游戏还是电脑软件等,只要你使用到电子产品就会碰到和Ja有关的东西,更多的企业正采用Ja语言开发网站,而在所有程序员中,Ja开发工程师就占据20%的比例,不可否认,Ja语言有着广泛的行业发展前景,它在行业中的影响力已是不可避免的。

那ja初学者,如何快速学习ja呢?学ja无非就是自学和报班这两种方式,至于ja自学还是报班好,这个还是需要根据您自身的条件来判断的。如果您自控能力、自学能力且有基础那自学好。反之报班好。下面跟您说一下ja自学与报ja培训班学的不同之处,供您参考。

Ja自学:好的地方是省钱,不太好的就是学习时间不确定,学习周期很容易拉长,学习不够系统,对于没有基础的或者自控力不强的人来说,也容易导致半途而废。遇到不懂的问题没有人解答,难以往下进行学习,而且容易学的半知半解。

Ja培训:好的地方是学习课程系统、跟着老师走少走弯路、学习周期比较短、方便找工作。不太好的地方就是要花钱。

如果您学Ja是因为单纯的兴趣爱好,自学是一个很不错的选择。但如果您想通过学Ja技术转行的话,那么是选择参加Ja培训班。当然,可能现在的您感觉参加Ja培训班学费很贵,但是对于可以通过学习找到工作,还是比较值得的。

如果,决定了要学习Ja技术就不要犹豫,要行动起来,时间可不等人。不管是自学也好还是参加Ja培训也罢,都要进行实际了解才行。

ja初学者学习路线:

个人的学习方法是:先学ja前端,也就是HTML,css,js,因为学习ja以后肯定是往ja ee方向发展的,学习完前端,在学习后端很多东西比计较容易理解!

其中J2SE是关键,如果学好了ja se 部分,基础扎实了,后面进阶学习也比较轻松!

补充说明一下:我觉得学习ja比较合适的方法是先把所有的知识点过一遍,然后把所有的知识点串起来,边做开发边补充,就像写文章一样,先写好框架,然后再去润色填充。因为前期在学习的时候你不知道用在哪里,不知道用途,没有学习的目的,所以很多概念就很难理解,时间久了也容易遗忘。但是如果你直接从实践开始学习,很多知识点都充串联起来了,而且会印象深刻,当然前提条件是你已经入门,已经能写一些简单的程序,我个人现在也是按照这个方式在学习了,感觉很有效。

①基础语法。也就是我们常说,各种编程语言都有的部分,数据类型,数组,for循环,do-while,switch……等等,是学习任何编程语言的基础,很关键。

②面对对象:①类和对象;在项目中引入commit message规范已是迫在眉睫。②Ja的三大特性(封装、继承、多态);

③工具类:①异常和异常处理;②框架(主要是List和Map);

④常用的流(stream):①输入流;②输出流;③缓冲流;

⑤网络与线程:①Socket ; ②多线程(Thread,Runnable);

⑥数据作:①Mysql、Oracle; ②JDBC;

⑦web基础:①Html/css;②Jascript;③JQuery;

⑧框架。

只要学会上面的前7条,基本上从前台到后台开发常见的应用还是没太大问题的,当然学习了框架以后,那就了,但关键还是要学好基础

想要快速学习Ja建议去【达内教育】学习,该机构26大课程体系紧跟企业需求,企业级项目,课程穿插大厂真实项目讲解,对标企业人才标准,制定专业学习,囊括主流热点技术。

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如何快速学习Ja?

Ja编程语言,可以算是近些年大家的编程语言,也是各种转行考虑的行业之一,ja语言用独特的方式在市场站稳了脚。想自己学习,但是确实不知道如何学习。自学Ja如何入门?

学习Ja的步是安装好JDK,写一个HelloWorld,?其实JDK的学习没有那么简单,关于JDK有两个问题是很容易一直困扰Ja程序员的地方:一个是CLASSPATH的问题,其实从原理上来说,是要搞清楚JRE的ClassLoader是如何加载Class的;另一个问题是package和import问题,如何来寻找类的路径问题。把这两个问题摸索清楚了,就扫除了学习Ja和使用JDK的障碍。看一下王森的《Ja深度历险》,对这两个问题进行了深入的探讨。

第二步是学习Ja的语法。Ja的语法是类C++的,基本上主流的编程语言不是类C,就是类C++的,没有什么新东西,所以语法的学习,大概就是半天的时间足够了。需要注意的是有几个不容易搞清楚的关键字的用法,public,protected,private,static,什么时候用,为什么要用,怎么用,这可能需要有人来指点一下,我当初是完全自己琢磨出来的,花了很久的时间。不过后来我看到《ThinkinginJa》这本书上面是讲了这些概念的。

第三步是学习Ja的面向对象的编程语言的特性的地方。比如继承,构造器,抽象类,接口,方法的多态,重载,覆盖,Ja的异常处理机制。对于一个没有面向对象语言背景的人来说,我觉得这个过程需要花很长很长时间,因为学习Ja之前没有C++的经验,只有C的经验,我是大概花了一个月左右吧,才把这些概念都搞清楚,把书上面的例子反复的揣摩,修改,尝试,把那几章内容反复的看过来,看过去,看了不下5遍,才领悟了。不过我想如果有C++经验的话,应该一两天时间足够了。那么在这个过程中,可以多看看《ThinkinginJa》这本书,对面向对象的讲解非常透彻。可惜的是我学习的时候,并没有看到这本书,所以自己花了大量的时间,通过自己的尝试和揣摩来学会的。

第四步就是开始熟悉Ja的类库。Ja的基础类库其实就是JDK安装目录下面jrelib t.jar这个包。学习基础类库就是学习rt.jar。基础类库里面的类非常非常多。据说有3000多个,我没有统计过。

第五步,通过上面的学习,如果学的比较扎实的话,就打好了Ja的基础了,剩下要做的工作是扫清Documentation里面除了上面4个包之外的其他一些比较有用处的类。相信进展到这一步,Ja的自学能力已经被培养出来了,可以到了直接学习Documentation的水平了。

第六步,JaWeb编程,Web编程的核心是HTTP协议,HTTP协议和Ja无关,如果不熟悉HTTP协议的话,虽然也可以学好Servlet/JSP编程,但是达不到举一反三,一通百通的境界。所以HTTP协议的学习是必备的。如果熟悉了HTTP协议的话,又有了Ja编程的良好的基础,学习Servlet/JSP简直易如反掌,我学习Servlet/JSP就用了不到一周的时间,然后就开始用JSP来做项目了。

俗话说,师傅领进门。修行在个人自己需要多动手,程序员的世界中能力远远大于学历,关键的学习还是靠自己坚持不懈的努力下去。

首先,很明显,语言基础的掌握是必经的步。若大家不了解一些基础的知识,那就不可能知道自己是否做错了或者接下来该怎么做。当然,这并没有要求你必须把所有的基础知识都掌握,例如:所有的 Ja关键字、核心概念或者基本编码技术等。千锋教育就有Ja培训公开课,

很多开始学习Ja编程的人,很容易被前所未有的概念、定义,搞得一头雾水。当类、对象、接口、构造函数、方法、继承、多态、各种修饰符等概念扑面而来的时候,脑子里顿时变成了一片浆糊,并直接导致了畏难心理,这些现象在初学的时候是最常见。针对Ja编程初学者存在的这些困惑,给大家以下几点建议:

运用基本的j2seAPI

除了Ja语言本身的语法之外,懂得运用j2se的API也是一个必要的课题,然而在这么多的API下,你必然想知道哪些API是必要或常用的。我的建议是先掌握字符串处理、异常处理、容器(Container)、输入/输出(I/O)、线程(Thread)这几个主题。

API的内容庞大,没有任何一本是可以详细讲解每个API如何运用,你也不需要将API背诵下来,你要懂得查询API文件说明,虽然API文件都是英文的,但基本上只要有基本的英文阅读能力就足以应付查询需求。

奠定Ja的语法基础

学习Ja的步,就是学会使用Ja这个程序语言来编写程序,而学习程序语言的步就是熟悉其语法的使用。程序语言就是一门语言,所不同的是这种语言是用来与计算机沟通的,所以若要熟悉语言,使用的方法莫过于多看别人写的程序,了解别人是如何使用Ja来解决问题的,然后针对同样的程序进行练习,并从实例中测试自己是否真正了解到如何解决问题。

加入参与讨论

在学习的过程中,如果有人可以共同讨论,将会加速学习的速度。你可以找一个讨论区并摸索当中的资源,这可以省去不少的学习时间。在中文讨论区中,建议多参与Ja技术,在上有相当丰富的资源。

使用搜索引擎

作为一个软件开发人员,懂得使用搜索引擎,来寻找问题的,是一项必要的能力。使用Google(Google),几个简单的通常就可以为你找到问题的。

学习地图

在学习完基本的j2se之后,你会想要实际应用Ja来编写程序,如果民需要编写窗口程序,可以学习Swing窗口设计;如果你要编写数据库相关软件,可以学习JDBC;如果你想要朝Web程序发展,可以学习JSP/Servlet;如果你想要学习手机程序开发,可以朝j2me方向学习。

首先,很明显,语言基础的掌握是必经的步。若大家不了解一些基础的知识,那就不可能知道自己是否做错了或者接下来该怎么做。当然,这并没有要求你必须把所有的基础知识都掌握,例如:所有的 Ja关键字、核心概念或者基本编码技术等。千锋教育就有Ja培训公开课,"

关于 Git 提交这些规范,你都遵守了吗?

Flink 将对象序列化为固定数量的预先分配的内存段,而不是直接把对象放在堆内存上。

git是现在市面上的版本控制工具,书写良好的commit message能大大提高代码维护的效率。但是在日常开发中由于缺少对commit message的约束,导致填写内容随意、质量参不齐,可读性低亦难以维护。

旦新(空)Dictionary其添加条目获取条目及删除条目:

用什么规范?

……

现在市面上比较流行的方案是约定式提交规范(Conventional Commits),它受到了Angular提交准则的启发,并在很大程度上以其为依据。约定式提交规范是一种基于提交消息的轻量级约定。

它提供了一组用于创建清晰的提交 历史 的简单规则;这使得编写基于规范的自动化工具变得更容易。这个约定与SemVer相吻合,在提交信息中描述新特性、bug 修复和破坏性变更。它的 message 格式如下:

1. 全局安装commitizen & cz-conventional-changelog

安装完毕后,可直接使用git cz来取代git commit。

全局模式下,需要 ~/.czrc 配置文件, 为commitizen指定Adapter。

2. 项目内安装commitlint & husky

commitlint负责用于对commit message进行格式校验,husky负责提供更易用的git hook。

Use npm

Use yarn

3. 添加相应配置

创建commitlint.config.js

4. 使用

执行git cz进入interactive模式,根据提示依次填写

生成的commit message格式如下:

填写完毕后,husky会调用commitlint对message进行格式校验,默认规定type及subject为必填项。

Commit message规范在rrd-fe落地使用情况

针对团队目前使用的情况,我们讨论后拟定了commit message每一部分的填写规则。

1. type

type为必填项,用于指定commit的类型,约定了feat、fix两个主要type,以及docs、style、build、refactor、rrt五个特殊type,其余type暂不使用。

当一次改动包括主要type与特殊type时,统一采用主要type。

2. scope

scope也为必填项,用于描述改动的范围,格式为项目名/模块名,例如:

node-pc/common rrd-h5/activity,而we-sdk不需指定模块名。如果一次commit修改多个模块,建议拆分成多次commit,以便更好和维护。

3. body

body填写详细描述,主要描述改动之前的情况及修改动机,对于小的修改不作要求,但是重大需求、更新等必须添加body来作说明。

4. break changes

break changes指明是否产生了破坏性修改,涉及break changes的改动必须指明该项,类似版本升级、接口参数减少、接口删除、迁移等。

5. affect issues

affect issues指明是否影响了某个问题。例如我们使用jira时,我们在commit message中可以填写其影响的JIRA_ID,若要开启该功能需要先打通jira与gitlab。

参考文档:

填写方式例如:

扩展阅读

conventional commits 必读 介绍约定式提交标准。

Angular规范 必读 介绍Angular标准每个部分该写什么、该怎么写。

@commitlint/config-conventional 必读 介绍commitlint的校验规则config-conventional,以及一些常见passes/fails情况。

hadoop3.0新特性

下图简单看一下hadoop的发展史

x1,x2,x3就相当于是原始数据,

思想: 通过引用数据校验块,使其和原始数据校验块编码产生关联关系,然后听过关联关系恢复,这个技术依赖于线性代数一些姿势.

用处: 用于数据的恢复,可以提高磁盘的利用率

缺点: 时间换空间产物,因为编码解码会浪费时间

纠删码技术原理解释:

x1=1;

x3=3

x1+2 x2+4 x3=17

x1+2 x2+3 x3=14

根据上面一组方程求x1,x2,x3的值,其实虽然有5个方程,其实最少只需要有三个方程就能求出来另外两个方程

把上面这个原理对应到数据里面就是

x1+2 x2+4 x3=17

x1+2 x2+3 x3=14

这两个方程结果为校验值,

如果一个数据是被是3个原始的数据块:

备份机制中:采用2复本机制,至少需要6个数据但是我觉得吧,比如hadoop以后可以在这个基础上优化一下块才能够保证数据的可靠性,即每个各备份一个即可,

如果是数据块的这种,最少需要4个,他可以容许你的一个数据块的丢失,比如把1丢了,剩下的2和3剩下,通过一个方程就能求出来1的内容,就可以允许一个数据块丢失

之前数据丢失了,直接从别的位置拷贝一个过来就行,hadoop3用纠删码就需要号计算,还需要拿到另外块的数据和计算公式,因为他是要计算的,比如1,2,3三块数据块,比如采用纠删码存储技术,就可以把1号数据丢失,但是某天需要用到1号,数据,就需要从新计算恢复,所以这个就需要耗费时间.

比如说三台,一个文件被切割成了1,2,3三份,具体存储如下

上面三个为纠删码存储方式

下面三个为正常存储方式

hadoop正在往这个方向优化

即先从其他找这个数据块,找不到再用纠删码计算

所以纠删码用于存储冷数据,冷数据指的是平时很少用到的数据

比如之前的数据时热门的,但是之前并不是存储在这个eraszing zone里面,但是现在就是冷数据,食之无味,弃之可惜,鸡肋也,所以就可以在这个数据拷贝到这个eraszing zone里面,然后把那旧数据原位置删除就行,hadoop也在做一种简单的办法,通过一个命令,修改这个冷数据的存储方式,hadoop正在做,

所以3.0的冷数据还是建议使用这种备份机制,冷门数据是用纠删码(时间换空间)

namenode的HA升级了,支持两个以上的namemode,

例如,通过配置三个NameNode和五个JournalNode,群集能够容忍两个的故障,而不是一个故障。

但是Active的NameNode始终只有1个,余下的都是Standby。 Standby NN会不断与JN同步,保证自己获取的editlog,并将edits同步到自己维护的image中去,这样便可以实现热备,在发生failover的时候,立马切换成active状态,对外提供服务。同时,JN只允许一个active状态的NN写入

以前是支持亚马逊的,现在3.0支持了更多的,尤其是阿里云,说明阿里云正在走向壮大

增加DataNode的 内部 负载均衡,之前是DataNode之间的负载均衡,现在是DataNode内部的负载均衡,比如DataNode这台机器有三块磁盘,然后发现只有一块磁盘写满了,另外两块磁盘都没怎么用,这时候输入一个命令,他就可以帮你重新分配一下

现在可以通过hdfs diskbalancer命令,进行内部硬盘间的数据平衡。该功能默认是关闭的,需要手动设置参数dfs.disk.balancer.enabled为true来开启。

yarn timeline serv做了升级,yarn timeline serv是yarn是资源管理和任务调度,这timeline serv就是这个任务的,什么时候启动的,用到了哪些资源,可以用时间序列这个结构来存储这个结构,hadoop的2.5之前,通过jobhistory server来提供任务信息的收集,但是他有缺点,底层扩展性和可靠性不高,因为做这个数据量也挺大的,所以在3.0作了相应的修改.

支持opportunistic(机会主义的) containers(容器)和distributed(分布式) scheng(调度)

在hadoop上面的跑的任务,对资源都是争抢的状态,但是有时候需要协调人物的优先级,在hadoop3.0跑的时候,比如MapReduce任务,hive任务过来,对底层资源都是争抢状态,所以就需要协调人物的优先级,hadoop3.0的yarn就是比较灵活,比如任务在跑的时候,指定了优先级也好,指定了比如2核,8G的固定资源也好,有时候某个时间点根本用不到这么多资源,那个时间段可能只用了一半,释放了一半,这个opportunistic(机会主义的) containers(容器)就可以让不这么重要的任务临时用一下这个临时的资源

yarn配置资源可以配置的更加细化,比如原先是只支持线级别,现在支持点级别

比如这个hive依赖hadoopclient,但是还依赖某一个jar包的1.0版本,但是呢,这个hadoopclient依赖这个jar包的2.0版本,然后这两个jar包放到一起,肯定报错,因为名字一样,版本不一样,使用就会紊乱

优化,将这个hadoop client的jar包放到另外一个空间,隔离起来,这样就不会乱了

以上内容纯手敲,如有疑问或者错误请留言或者私信

以上内容纯手敲,如有疑问或者错误请留言或者私信

以上内容纯手敲,如有疑问或者错误请留言或者私信

关于 Git 提交这些规范,你都遵守了吗?

从架构和应用角度上看,spark是一个仅包含计算逻辑的开发库(尽管它提供个运行的/sle服务,但考虑到稳定后以及与其他类型作业的继承性,通常不会被采用),而不包含任何资源管理和调度相关的实现,这使得spark可以灵活运行在目前比较主流的资源管理系统上,典型的代表是mesos和yarn,我们称之为“spark on mesos”和“spark on yarn”。将spark运行在资源管理系统上将带来非常多的收益,包括:与其他计算框架共享集群资源;资源按需分配,进而提高集群资源利用率等。

git是现在市面上的版本控制工具,书写良好的commit message能大大提高代码维护的效率。但是在日常开发中由于缺少对commit message的约束,导致填写内容随意、质量参不齐,可读性低亦难以维护。

指定键Dictionary未找Dictionary创建MyKey键New Value其条目值新键/条目意思使用存键检索条目仅空字符串(想)且Dictionary添加新键/条目键即指定键条目数据空

用什么规范?

现在市面上比较流行的方案是约定式提交规范(Conventional Commits),它受到了Angular提交准则的启发,并在很大程度上以其为依据。约定式提交规范是一种基于提交消息的轻量级约定。

它提供了一组用于创建清晰的提交 历史 的简单规则;这使得编写基于规范的自动化工具变得更容易。这个约定与SemVer相吻合,在提交信息中描述新特性、bug 修复和破坏性变更。它的 message 格式如下:

1. 全局安装commitizen & cz-conventional-changelog

安装完毕后,可直接使用git cz来取代git commit。

全局模式下,需要 ~/.czrc 配置文件, 为commitizen指定Adapter。

2. 项目内就是如只有x1这个数据块,但是有下面连个方程,是不是就可以求出对应的x2,和x3了,安装commitlint & husky

commitlint负责用于对commit message进行格式校验,husky负责提供更易用的git hook。

Use npm

Use yarn

3. 添加相应配置

创建commitlint.config.js

4. 使用

执行git cz进入interactive模式,根据提示依次填写

生成的commit message格式如下:

填写完毕后,husky会调用commitlint对message进行格式校验,默认规定type及subject为必填项。

Commit message规范在rrd-fe落地使用情况

针对团队目前使用的情况,我们讨论后拟定了commit message每一部分的填写规则。

1. type

type为必填项,用于指定commit的类型,约定了feat、fix两个主要type,以及docs、style、build、refactor、rrt五个特殊type,其余type暂不使用。

当一次改动包括主要type与特殊type时,统一采用主要type。

2. scope

scope也为必填项,用于描述改动的范围,格式为项目名/模块名,例如:

node-pc/common rrd-h5/activity,而we-sdk不需指定模块名。如果一次commit修改多个模块,建议拆分成多次commit,以便更好和维护。

3. body

body填写详细描述,主要描述改动之前的情况及修改动机,对于小的修改不作要求,但是重大需求、更新等必须添加body来作说明。

4. break changes

break changes指明是否产生了破坏性修改,涉及break changes的改动必须指明该项,类似版本升级、接口参数减少、接口删除、迁移等。

5. affect issues

affect issues指明是否影响了某个问题。例如我们使用jira时,我们在commit message中可以填写其影响的JIRA_ID,若要开启该功能需要先打通jira与gitlab。

参考文档:

填写方式例如:

扩展阅读

conventional commits 必读 介绍约定式提交标准。

Angular规范 必读 介绍Angular标准每个部分该写什么、该怎么写。

@commitlint/config-conventional 必读 介绍commitlint的校验规则config-conventional,以及一些常见passes/fails情况。

hadoop3.0新特性

x2=2;

下图简单看一下hadoop的发展史

Spark Streaming把实时输入数据流以时间片Δt (如1秒)为单位切分成块,Spark Streaming会把每块数据作为一个RDD,并使用RDD作处理每一小块数据。每个块都会生成一个Spark Job处理,然后分批次提交job到集群中去运行,运行每个 job的过程和真正的spark 任务没有任何区别。

思想: 通过引用数据校验块,使其和原始数据校验块编码产生关联关系,然后听过关联关系恢复,这个技术依赖于线性代数一些姿势.

用处: 用于数据的恢复,可以提高磁盘的利用率

缺点: 时间换空间产物,因为编码解码会浪费时间

纠删码技术原理解释:

x1=1;

x3=3

x1+2 x2+4 x3=17

x1+2 x2+3 x3=14

根据上面一组方程求x1,x2,x3的值,其实虽然有5个方程,其实最少只需要有三个方程就能求出来另外两个方程

把上面这个原理对应到数据里面就是

x1+2 x2+4 x3=17

x1+2 x2+3 x3=14

这两个方程结果为校验值,

如果一个数据是被是3个原始的数据块:

备份机制中:采用2复本机制,至少需要6个数据块才能够保证数据的可靠性,即每个各备份一个即可,

如果是数据块的这种,最少需要4个,他可以容许你的一个数据块的丢失,比如把1丢了,剩下的2和3剩下,通过一个方程就能求出来1的内容,就可以允许一个数据块丢失

之前数据丢失了,直接从别的位置拷贝一个过来就行,hadoop3用纠删码就需要号计算,还需要拿到另外块的数据和计算公式,因为他是要计算的,比如1,2,3三块数据块,比如采用纠删码存储技术,就可以把1号数据丢失,但是某天需要用到1号,数据,就需要从新计算恢复,所以这个就需要耗费时间.

比如说三台,一个文件被切割成了1,2,3三份,具体存储如下

上面三个为纠删码存储方式

下面三个为正常存储方式

hadoop正在往这个方Quick Start向优化

即先从其他找这个数据块,找不到再用纠删码计算

所以纠删码用于存储冷数据,冷数据指的是平时很少用到的数据

比如之前的数据时热门的,但是之前并不是存储在这个eraszing zone里面,但是现在就是冷数据,食之无味,弃之可惜,鸡肋也,所以就可以在这个数据拷贝到这个eraszing zone里面,然后把那旧数据原位置删除就行,hadoop也在做一种简单的办法,通过一个命令,修改这个冷数据的存储方式,hadoop正在做,

所以3.0的冷数据还是建议使用这种备份机制,冷门数据是用纠删码(时间换空间)

namenode的HA升级了,支持两个以上的namemode,

例如,通过配置三个NameNode和五个JournalNode,群集能够容忍两个的故障,而不是一个故障。

但是Active的NameNode始终只有1个,余下的都是Standby。 Standby NN会不断与JN同步,保证自己获取的editlog,并将edits同步到自己维护的image中去,这样便可以实现热备,在发生failover的时候,立马切换成active状态,对外提供服务。同时,JN只允许一个active状态的NN写入

以前是支持亚马逊的,现在3.0支持了更多的,尤其是阿里云,说明阿里云正在走向壮大

增加DataNode的 内部 负载均衡,之前是DataNode之间的负载均衡,现在是DataNode内部的负载均衡,比如DataNode这台机器有三块磁盘,然后发现只有一块磁盘写满了,另外两块磁盘都没怎么用,这时候输入一个命令,他就可以帮你重新分配一下

现在可以通过hdfs diskbalancer命令,进行内部硬盘间的数据平衡。该功能默认是关闭的,需要手动设置参数dfs.disk.balancer.enabled为true来开启。

yarn timeline serv做了升级,yarn timeline serv是yarn是资源管理和任务调度,这timeline serv就是这个任务的,什么时候启动的,用到了哪些资源,可以用时间序列这个结构来存储这个结构,hadoop的2.5之前,通过jobhistory server来提供任务信息的收集,但是他有缺点,底层扩展性和可靠性不高,因为做这个数据量也挺大的,所以在3.0作了相应的修改.

支持opportunistic(机会主义的) containers(容器)和distributed(分布式) scheng(调度)

在hadoop上面的跑的任务,对资源都是争抢的状态,但是有时候需要协调人物的优先级,在hadoop3.0跑的时候,比如MapReduce任务,hive任务过来,对底层资源都是争抢状态,所以就需要协调人物的优先级,hadoop3.0的yarn就是比较灵活,比如任务在跑的时候,指定了优先级也好,指定了比如2核,8G的固定资源也好,有时候某个时间点根本用不到这么多资源,那个时间段可能只用了一半,释放了一半,这个opportunistic(机会主义的) containers(容器)就可以让不这么重要的任务临时用一下这个临时的资源

yarn配置资源可以配置的更加细化,比如原先是只支持线级别,现在支持点级别

比如这个hive依赖hadoopclient,但是还依赖某一个jar包的1.0版本,但是呢,这个hadoopclient依赖这个jar包的2.0版本,然后这两个jar包放到一起,肯定报错,因为名字一样,版本不一样,使用就会紊乱

优化,将这个hadoop client的jar包放到另外一个空间,隔离起来,这样就不会乱了

以上内容纯手敲,如有疑问或者错误请留言或者私信

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