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    • Watch機(jī)制特點(diǎn)有哪些？Watch簡介

      在ZooKeeper中，引入了Watch機(jī)制來實(shí)現(xiàn)這種分布式的通知功能。ZooKeeper允許客戶端向服務(wù)端注冊一個(gè)Watch監(jiān)聽，當(dāng)服務(wù)端的一些事件觸發(fā)了這個(gè)Watch，那么就會(huì)向指定客戶端發(fā)送一個(gè)事件通知，來實(shí)現(xiàn)分布式的通知功能。Watch機(jī)制在事件中有以下4個(gè)特點(diǎn)：查看全文>>

      技術(shù)文章2020-11-03 |黑馬程序員 |Watch機(jī)制的特點(diǎn),Watch簡介

    • Znode儲(chǔ)存結(jié)構(gòu)是怎樣的？節(jié)點(diǎn)類型有哪幾種？

      Zookeeper的底層是一套數(shù)據(jù)儲(chǔ)存結(jié)構(gòu)，其中的節(jié)點(diǎn)，我們稱之為znode。Zookeeper中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)和標(biāo)準(zhǔn)文件系統(tǒng)非常類似，擁有一個(gè)層次的命名空間，也是使用斜杠(/)進(jìn)行分割，兩者都是采用樹形層次結(jié)構(gòu)。不同的是，標(biāo)準(zhǔn)文件系統(tǒng)是由文件夾和文件來組成的樹，而Zookeeper是由什么來組成的樹呢?下面我們來看一下Zookeeper數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)查看全文>>

      技術(shù)文章2020-11-03 |黑馬程序員 |Znode的儲(chǔ)存結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)類型

    • YARN資源管理框架的體系結(jié)構(gòu)【大數(shù)據(jù)文章】

      YARN是一個(gè)通用的資源管理系統(tǒng)和調(diào)度平臺(tái)，它的基本設(shè)計(jì)思想是將MRv1(Hadoop1.0中的MapReduce)中的JobTracker拆分為兩個(gè)獨(dú)立的任務(wù)，這兩個(gè)任務(wù)分別是全局的資源管理器ResourceManager和每個(gè)應(yīng)用程序特有的ApplicationMaster。其中，ResourceManager負(fù)責(zé)整個(gè)系統(tǒng)的資源管理和分配，而ApplicationMaster負(fù)責(zé)單個(gè)應(yīng)用程序的管理。接下來，我們通過一張圖來描述YARN的體系結(jié)構(gòu)，具體如圖1所示。查看全文>>

      技術(shù)文章2020-11-03 |黑馬程序員 |YARN資源管理框架的體系結(jié)構(gòu)

    • Zookeeper集群中的三種角色簡單介紹

      Zookeeper對外提供一個(gè)類似于文件系統(tǒng)的層次化的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)，為了保證整個(gè)Zookeeper集群的容錯(cuò)性和高性能，每一個(gè)Zookeeper集群都是由多臺(tái)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)(Server)組成，這些節(jié)點(diǎn)通過復(fù)制保證各個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)一致。只要當(dāng)這些服務(wù)器節(jié)點(diǎn)過半數(shù)節(jié)點(diǎn)可用，那么整個(gè)Zookeeper集群就可用。下面我們來學(xué)習(xí)Zookeeper的集群架構(gòu)，如圖1所示。查看全文>>

      技術(shù)文章2020-11-03 |黑馬程序員 |Zookeeper集群的三種角色

    • Spark的集群安裝部署【大數(shù)據(jù)技術(shù)文章】

      我們要規(guī)劃的Spark集群包含一臺(tái)Master節(jié)點(diǎn)和兩臺(tái)Slave節(jié)點(diǎn)。其中，主機(jī)名hadoop01是Master節(jié)點(diǎn)，hadoop02和hadoop03是Slave節(jié)點(diǎn)。 　　接下來，分步驟演示Spark集群的安裝與配置，具體如下。查看全文>>

      技術(shù)文章2020-10-29 |黑馬程序員 |Spark的集群安裝部署

    • Spark有哪些特點(diǎn)，Spark的生態(tài)系統(tǒng)包含哪些組件？

      目前，Spark生態(tài)系統(tǒng)已經(jīng)發(fā)展成為一個(gè)可應(yīng)用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)一分析引擎，它是基于內(nèi)存計(jì)算的大數(shù)據(jù)并行計(jì)算框架，適用于各種各樣的分布式平臺(tái)的系統(tǒng)。在Spark生態(tài)圈中包含了Spark SQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等組件，這些組件可以非常容易地把各種處理流程整合在一起，而這樣的整合，在實(shí)際的數(shù)據(jù)分析過程中是很有意義的。不僅如此，Spark的這種特性還大大減輕了原先需要對各種平臺(tái)分別管理的依賴負(fù)擔(dān)。下面，通過一張圖描述Spark的生態(tài)系統(tǒng)查看全文>>

      技術(shù)文章2020-10-28 |黑馬程序員 |Spark概述,Spar有哪些特點(diǎn)
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