Cassandra HBase 一致性 Quorum NRW策略 通过Gossip协议同步Merkle Tree，维护集群节点间的数据一致性 单节点，无复制，强一致性 可用性 1，基于Consistent Hash相邻节点复制数据，数据存在于多个节点，无单点故障。 2，某节点宕机，hash到该节点的新数据自动路由到下一节点做 h
近日来，家住北京市朝阳区的程序员诸葛建国非常郁闷。因为他的公司审时度势，附庸风雅牵强附会的上了一套大数据系统，可谓麻雀虽小五脏俱全，包括了： 分布式文件系统HDFS 分布式数据库hbase,mongodb,kudu 分布式内存文件系统alluxio 用于多维分析的druid 实时流计算系统storm 正所谓，覆巢之下，安有完卵。这些产品虽然好用，但是却给诸葛建国带来了很多烦恼。为了安装软件，他要重复重复再重复的登录一台又一台的服务器；为了修改某个参数，他又要重复重复再重复的登录一台又一台的服务器；为了监控服
HUE是一个开源的Apache Hadoop UI系统，早期由Cloudera开发，后来贡献给开源社区。该web应用的后台采用python编程语言编写的。通过使用Hue我们可以通过浏览器方式操纵Hadoop集群进行交互来分析处理数据。
本篇我们来讲讲非关系型数据库Elasticsearch，这个也是我最近在学习的内容，现在我把所学到的知识整合起来，希望能帮助到想了解这门技术的小伙伴。在开始之前我们先来了解下数据库模型。
首先，在数据结构中，图是一种由顶点（vertex）集合及顶点间关系集合组成的一种非线性数据结构。
补充: 为什么 在 Hadoop 2.x 中 HDFS 中有 ZKFC 进程，而 yarn 却没有？ 在 Hadoop 1.x 升级到 Hadoop 2.x 的过程中，考虑到向下兼容的问题， NameNode 进程没有嵌入 ZKFC 中的代码，而另外开辟一个进程 ZKFC 。 再者由于 Hadoop 1.x 中没有 yarn 组件，Hadoop 2.x 中才出现的 yarn 组件， 所以 yarn 不用考虑向下兼容的问题，即 ResourceManager 进程就直接嵌入 ZKFC 中的代码，只运行一个进程。
这篇博客文章是CDP中Cloudera的运营数据库（OpDB）系列文章的一部分。每篇文章都会详细介绍新功能。从该系列的开头开始，请参阅<CDP中的运营数据库>,<运营数据库系列之可访问性>。
HTML基础与CSS JavaScript DOM 与 jQuery XML与Tomcat HTTP协议 服务器端组件Servlet JSP EL表达式 JSTL 会话控制Cookie和Session 服务器端组件Filter 服务器端组件Listener 国际化 异步数据传输框架Ajax 文件的上传下载
问题导读： Hadoop数据采集框架都有哪些？ Hadoop数据采集框架异同及适用场景？
前言 随着Devops、云计算、微服务、容器等理念的逐步落地和大力发展，机器越来越多，应用越来越多，服务越来越微，应用运行基础环境越来多样化，容器、虚拟机、物理机不一而足。面对动辄几百上千个虚拟机、容器，数十种要监控的对象，现有的监控系统还能否支撑的住？来自于容器、虚拟机、物理机、网络设备、中间件的指标数据如何采用同一套方案快速、完整的收集和分析告警？怎样的架构、技术方案才更适合如此庞大繁杂的监控需求呢？ 上篇文章《建设DevOps统一运维监控平台，先从日志监控说起》主要从日志监控的方面进行了分享，本篇文章
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前言 监控hadoop的框架有不少，如CDH的CM组件和Ambari都可以监控他们自己的hadoop，但是它不能监控apache的hadoop，如果你是使用原生的Apache Hadoop，那么也没关系，原生的Hadoop天生就提供了非常详细的对接Ganglia的jmx接口，里面包含了各个核心组件metrics获取功能，这一点你可以查看hadoop和hbase包括spark的conf下面的metrics文件里面配置，就能得到验证。 （一）Ganglia是什么？ Ganglia 是 UC Berk
大数据本质也是数据，但是又有了新的特征，包括数据来源广、数据格式多样化（结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等）、数据量大（最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别）、数据增长速度快等。
DataX Web是在DataX之上开发的分布式数据同步工具，提供简单易用的 操作界面，降低用户使用DataX的学习成本，缩短任务配置时间，避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务，支持RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB等数据源，RDBMS数据源可批量创建数据同步任务，支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能，集成并二次开发xxl-job可根据时间、自增主键增量同步数据。
写在前面： 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一
特别说明：该专栏文章均来源自微信公众号《大数据实战演练》，欢迎关注！
近日来,家住北京市朝阳区的程序员诸葛建国非常郁闷,因为他的公司审时度势,附庸风雅,牵强附会的上了一套大数据系统,可谓麻雀虽小五脏俱全,包括了: 分布式文件系统HDFS 分布式数据库hbase,mongodb,kudu 分布式内存文件系统alluxio 用于多维分析的druid 实时流计算系统storm 正所谓,覆巢之下,安有完卵.这些产品虽然好用,但是却给诸葛建国带来了很多烦恼.为了安装软件,他要重复重复再重复的登录一台又一台的服务器,为了修改某个参数,他又要重复重复再重复的登录一台又一台的服务器,为了监控
技术最终为业务服务，没必要一定要追求先进性，各个企业应根据自己的实际情况去选择自己的技术路径。 它不一定具有通用性，但从一定程度讲，这个架构可能比BAT的架构更适应大多数企业的情况，毕竟，大多数企业，数据没到那个份上，也不可能完全自研，商业和开源的结合可能更好一点，权当抛砖引玉。 大数据平台架构的层次划分没啥标准，以前笔者曾经做过大数据应用规划，也是非常纠结，因为应用的分类也是横纵交错，后来还是觉得体现一个“能用”原则，清晰且容易理解，能指导建设，这里将大数据平台划分为“五横一纵”。
数据即资产的概念已被大多数人所接受，有效的数据治理是形成优质数据资产的必要条件，而元数据管理又是数据治理的基础。那么，元数据管理具体有哪些应用呢？本篇文章我们将通过一些具体场景来科普一波。
Hue是一个可快速开发和调试Hadoop生态系统各种应用的一个基于浏览器的图形化用户接口。
从10年前的数据仓库到当前的大数据平台，ETL也需要与时俱进，这里来谈谈个人的理解，如果你在考虑建设新的企业级ETL平台，可以作为参考：
说来有点惭愧，作为一个日常最爱闲逛 Github 的博主，我却有 3 个来月没有给大家推荐开源项目了。
随着“大数据”概念的火爆，各色（大）数据分析平台一时之间也是风气云涌，更兼与云计算结合，成为一个个cutting edge startup的营销热点。笔者碰巧在多年前就参与过2个数据分析平台的研发工作，对于数据分析业务、平台建设等问题有些感想和思考，在此与大家共享。 一、私有云数据分析平台：DAP_1 DAP_1是2010-2012年期间开发的一个基于私有云的可视化数据分析工具。 它的出现是基于明确的产品需求的，目标用户是就职于专业数据分析部门的数据科学家（datascientist）。 Data sc
图形化界面的Shell 幼儿园的小孩,可以面对图形化界面的电脑,手持鼠标,愉快的上网冲浪 字符型界面的Shell 计算机专业的新生面对的无界面的Linux,用vi编写一个简单的Hello Worl
Ubuntu系列弹性云服务器默认没有安装图形化界面，如果需要图形化界面，需要进行安装。
Elasticsearch（以下简称ES）是近年来炙手可热的开源分布式搜索分析引擎，通过简单部署，就可以轻松实现日志实时分析、全文检索、结构化数据分析等多重诉求，并大幅降低挖掘数据价值的成本。本文即将介绍腾讯云 Elasticsearch Service（以下简称腾讯云ES）在“腾讯防疫健康码”应用落地过程中，遇到的挑战、优化思路、优化成果，希望能为开发者们提供参考。
JavaEE课程概述 阶段 知识点概述 能解决的问题 市场价值 Java基础阶段 计算机基础知识编程基础面向对象 异常图形化界面 常用类介绍集合 IO多线程网络编程 数据存储 综合案例 学生具备javase 本地应用开发能力能够在本机开发一些应用软件例如：压缩软件、下载软件、聊天软件、模拟DOS系统、综合信息管理软件 ￥5000 JavaWeb+SSH框架阶段 HTML CSS JavaScript JQueryBootStarp响应式页面MySQL JDBC服务器端技术：WEB通信、T
在安装CentSO7时，如果选择“最小化安装“，那么系统只有命令行界面，没有图形化界面。有些小伙伴喜欢使用图形化界面，本文笔者带小伙伴们一起安装图形化界面。
在 Windows 中相信大家已经很熟悉使用 Xmanager(Xshell), MobaXterm, SecureCRT 通过 X11 实现 Linux 图形化界面显示，我的需求是在 macOS 下使用 iTerm2 作为 Terminal 实现 X11 图形化界面显示，网上大部分教程只提到安装 Xquartz 但并没有结合实际问题给出完整的解决步骤，我把实践过程做了详细的记录方便大家按照最简单的步骤实现 Linux 图形化显示效果。
最近需要在服务器上用Rstuido，奈何课题组的服务器尚未开通Rstudio server，经过曾老师和永和的指点，最终实现在Windows和MacOS双系统下打开基于服务器的Rstudio。
关系型数据库模型是把复杂的数据结构归结为简单的二元关系（即二维表格形式）。在关系型数据库中，对数据的操作几乎全部建立在一个或多个关系表格上，通过对这些关联的表格分类、合并、连接或选取等运算来实现数据库的管理。
在Cobalt Strike中，输入“help”命令会将Beacon的命令及相应的用法解释都列出来，输入“help 命令”会将此命令的帮助信息列出来，如图所示。
非常感谢Hadoop专业解决方案群：313702010，兄弟们的大力支持，在此说一声辛苦了，经过两周的努力，已经有啦初步的成果，目前第13章 Hadoop的发展趋势小组已经翻译完成，在此对：hbase-深圳-18361、旅人AQUARION表示感谢。
随着互联网的高速崛起，网站的用户群的增加，访问量的上升，传统(关系型)数据库上都开始出现了性能瓶颈，web程序不再仅仅专注在功能上，同时也在追求性能。所以NOSQL数据库应运而上，具体表现为对如下三高问题的解决：
我们在安装CentOS7时，如果选择 “最小化” 安装那么系统就只有命令行界面，但是没有图形化界面，如下图：
本文简单梳理下其中一个应用比较广的HBASE的生态，可能不全，有更多的请大家留言。具体HBASE的基本原理扫描大家可以自行百度下，另外，要系统掌握HBASE，推荐看下《HBASE权威指南》。 1 Kerberos 什么是Kerberos？ Kerberos is a network authentication protocol. It is designed to provide strong authentication for client/server applications by using s
低代码平台最大的一个特点就是可视化，将代码采用可视化的方式展示管理。一时间拥有图形化界面的各类系统都挂上了低代码的标签。但更多的代码从业者在使用中却发现，在众多的低代码平台中都是“别人家的代码”其可视化主要是别人家的代码图形化做的好。而自身如果想实现图形化还是得从图形化入手再重新学习别人家的代码。 这其实对于当前的低代码提出了一个新的挑战，图形化究竟是灌输给大家一种适合图形化展示的代码组合和撰写方法，让大家去学习以便于做出更好的支持图形化展示的代码软件，还是从根本上构建一种图形化的工具体系成为事实代码标准，彻底分离设计与代码从业者。Onion 图生代码系列博文，将从这个问题入手，从图形表现以及代码设计方面去探讨，图形（可视化）与代码涉及的一些基础关系，并视图从“图生代码”这个角度去考虑怎么去规范“图形可视化设计”以及如何逻辑成为严谨的设计代码。
AnLinux实际用处不大，如果文章指令不行才下载复制AnLinux内指令 文章直接提供指令，VNC viewer自己百度下载，废话不多说安装Termux之前文章提到过，直接安装吧
Cacti是一款功能完整的网络图形化解决方案，Cacti旨在利用RRDtool的数据存储以及图形化功能来给广大安全研究人员提供以下功能性帮助：
推荐系统架构，推荐系统由品类平台，素材、特征召回平台、模型计算打分服务，排序服务构成。 将请求封装成QueryInfo对象，通过对象来向下完成一步步数据召回。首先是通过Q
对于数据仓库，大数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成。ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多，以下对开源的Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSetst进行简单梳理比较。
数据可视化就是把枯燥的数据用图形化的方式展示出来，从而能够更好地理解数据背后的含义。数据可视化有广义和狭义两种理解，狭义的理解就是将数据用图表的形式表达出来，广义的理解则涵盖了信息图形化（Infographics）。广义和狭义的定义都是用图形来表达数据背后的逻辑，图形化后的数据所传达的含义更加直观，含义更加丰富。而且数据可视化提高了对数据差异化的敏感度。
我自己建的大数据学习交流群:199427210，群里都是学大数据开发的，如果你正在学习大数据 ，小编欢迎你加入,大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有大数据软件开发相关的），包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程，欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。
在当今软件开发的世界中，图形化界面是用户体验的重要组成部分。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，在图形化界面开发方面有许多优秀的库供开发者选择。本文将对几个常用的Python图形化库进行比较，以帮助开发者选择适合其项目的最佳库。
AWT是java最开始的图形化开发体系，awt的皮肤都是调用于操作系统的，依赖着操作系统。
我们知道对于 PaaS 类产品而言，产品的客户价值传递是非常重要的，它决定着产品的增长获客、销售收入等。然而视觉设计师有时候会对所能提供的价值而感到方法有限，在完成了基本的页面布局、层级、组件的构建之外还能做些什么帮助产品传递客户价值。我们尝试为大家介绍一个设计方法“场景图形化设计”。
本文简介：数据科学家的常用工具与基本思路，数据分析师和数据科学家使用的工具综合概述，包括开源的技术平台相关工具、挖掘分析处理工具、其它常见工具等几百种，几十个大类，部分网址。为数据科学教育和知识分享，提高数据科学人员素质。
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