在项目的pom.xm1文件中导入spring data redis的maven坐标:
Launchd plist Composer 1.0 is released, check it out, it’s free. Grab it while it’s hot ;)
好多人问我，这种「基于大数据平台的xxxx」的毕业设计要怎么做。这个可以参考之前写得关于我大数据毕业设计的文章大数据方向毕业设计，选题和实现思路。这篇文章是将对之前的毕设进行优化。
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
关键词：树莓派、找不到config.txt、显示器、HDMI热插拔、hdmi_force_hotplug 如果移动端访问不佳，请访问–> GithubPage 版
HADOOP DISTRIBUTED FILE SYSTEM，简称HDFS，是一个分布式文件系统。它是谷歌的GFS提出之后出现的另外一种文件系统。它有一定高度的容错性，而且提供了高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS 提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。
在java中发送邮件，是可以采用模板功能的。大概思路也就是定义好一个模板，然后再模板的对应位置打上标记，再用代码给这些标记赋值就行。
之前的文章也提到过，最近工作中需要对HBase进行二次开发（参照HBase的AES加密方法，为HBase增加SMS4数据加密类型）。研究了两天，终于将开发流程想清楚并搭建好了debug环境，所以就迫不及待地想写篇文章分享给大家。
传统意义上的数据集市主要处理T+1的数据。随着互联网的发展，当前越来越多的业务场景对于数据时效性提出了更高的要求，以便及时快速地进行数据分析和业务决策，比如依托实时数据情况开展实时推荐、实时风控、实时营销等。特别是各种新技术的出现、发展和日趋成熟，实时数据分析和处理也成为可能。实时的大规模数据处理成为企业数字化转型过程中需要破解的难题，也是企业当前面临的一个普遍需求。
静态路由是一种需要管理员手工配置的特殊路由。静态路由比动态路由使用更少的带宽，并且不占用CPU资源来计算和更新路由。但是当网络发生故障或者拓扑发生变化后，静态路由不会自动更新，必须手动重新配置。静态路由有5个主要的参数：目的地址和掩码、出接口和下一跳、优先级。
💘在校园网内使用SSH服务远程访问云服务器，结果连接不上，误以为是服务器被攻击了。结果是因为…💘 首先，远程连接不上云服务器，我就直接使用浏览器登陆到云服务器的后台管理界面，使用云平台提供的远程登陆方式可以进行正常访问。进入系统后，使用相关命令检查了一些配置信息以及相关日志情况。排查思路如下 排查思路： 1、关闭防火墙设置（首先排除防火墙的原因） [root@ecs-kunpeng ~]# systemctl stop firewalld 2、关闭selinux安全模式，将其关闭。（关闭SELINUX，减小
HDFS 集群是建立在 Hadoop 集群之上的，由于 HDFS 是 Hadoop 最主要的守护进程，所以 HDFS 集群的配置过程是 Hadoop 集群配置过程的代表。
今天使用ssh转发内网服务的时候，发现remote forward 转发到远程，监听的端口都是localhost。
部署配置 1）角色在哪里启动 NN： core-site.xml: fs.defaultFS hdfs://node01:9000 DN: slaves: node01 SNN: hdfs-site.xml: dfs.namenode.secondary.http.address node01:50090
名称：为了区分服务器，名字随便起协议：默认ssh就好主机：CentOS系统所在的机器的IP地址端口：默认22就可以重新连接：有需要可以勾选上，当连接意外断开后，xshell会自动重新进行连接
最近有很多人问我，大数据专业有什么好的毕设项目，我就简单的回复了一下。也有直接问我要源码的....
不知道大家在开发的过程中，有没有遇到这种场景，外部的项目想访问内部nexus私仓的jar，因为私仓不对外开放，导致外部的项目没法下载到私仓的jar，导致项目因缺少jar而无法运行。
广域网中经常会使用串行链路来提供远距离的数据数据传输，高级数据链路控制HDLC（High-level Data Link Control）和点对点协议PPP（Point to point Protocol）是两种典型的串口封装协议。
现实环境中，随着业务量的不断增加，web 服务器也有之前的一台变成了多台，但是问题是，在负载均衡下，不可能再次搭建一个站点，这样当用户访问的时候其站点内容绝对不是一致的，如何操作呢？ 实验机器： IP 地址 功能 192.168.230.150 WEB 1 (线上在使用中) 192.168.230.151 WEB 2 (新机器) 192.168.230.149 MYSQL 思路是：在WEB 1 上面安装NFS服务端，在WEB 2上面安装客户端，WEB 2 挂载WEB 1上面的站点目录。实现数据一致！ 一、
我们知道通过反向ssh可以借助有固定IP的外网服务器登陆没有外网IP的内网主机，但是我们在真正使用的时候可能不仅仅需要远程登陆，可能还会需要内网机器中其他端口提供的服务。比如现在我需要在远处利用Spark程序去操作内网机器里的分布式系统进行工作，这就至少需要调用内网机器的7077端口(默认的Spark调用端口)和9000端口(默认的hdfs端口)。那么这时候我们应当怎么处理呢？
如果读者使用的是 ubuntu 或者其他 linux 版本，思路和本文一样，只不过命令略有出入。
遇到问题： 在腾讯云上部署了Ubuntu系统，默认账户为ubuntu，将ubuntu修改为root用户组后便发现无法通过ssh进行登陆了。 问题分析： 初步分析ssh配置文件设置了不允许root用户登陆。 解决思路： 通过WebShell进行登陆，修改ssh配置文件，再利用ssh远程登陆。
近日新写完的spark任务放到yarn上面执行时，在yarn的slave节点中一直看到报错日志:连接不到0.0.0.0:8030 。 1 The logs are as below: 2 2014-08-11 20:10:59,795 INFO [main] org.apache.hadoop.yarn.client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at /0.0.0.0:8030 3 2014-08-11 20:11:01,838 INFO [main] or
wazuh 默认的规则包含以上几种的监控，但是对于我们千奇百怪的主机环境显然是不够的。
Hadoop总结 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 210
这篇文章主要介绍了利用Java连接Hadoop进行编程，文章围绕主题展开详细的内容介绍，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴可以参考一下！
前段时间在配置 jenkins publish over ssh 时发现 jenkins 无法连接某个服务器, 经测试 ssh 可以正常登录, 但是 scp 时报错 subsystem request failed on channel 0, 记录一下这个问题的排查思路
之前我们通过三篇文章初步分析了 MetaServer 的基本架构，MetaServer 这三篇文章为我们接下来的工作做了坚实的铺垫。
购物车是任何一个电商项目都会用到的功能，面试的时候也经常问到，今天我们就来谈谈Redis下购物车的实现。
以下，都是收集于网友、群友安装 ambari 或部署 hdp 集群时出现的问题，挤时间写了个疑难问题解答汇总，希望能够快速帮小伙伴们定位解决问题。觉得文章靠谱的小伙伴，希望能转发、点赞、在看三连走一波~
距离唯一一次搭建Hadoop集群，已是六年有余。那时候大数据的学习资料还是我从某宝25买来的，如今大数据已遍地开花。最近想写一些关于大数据的东西，例如Spark、flink等，想放在Yarn上跑，所以就从Hadoop的搭建开始写起。
文件系统是最常用的数据存储形式，所以，常用Linux操作系统的用户必然知道ext4、xfs等单机文件系统，用Windows操作系统的用户也都知道NTFS单机文件系统。各种业务场景下，不同的数据都存储于文件系统之上，大量业务逻辑就是基于文件系统而设计和开发的。提供最常用的存储访问方式，这是我们做文件系统的出发点之一。
这里记录如何通过 jenkins 打包发布 springboot 后台应用至 K8s 集群和 jenkins 打包发布 vue 前端应用至 K8s 集群，个人编写只供参考!
在 ssh 连接到服务器后，经常会有需要获取并展示服务器图像的需求，而 ssh 其实带有支持图形界面传输的功能，本文记录开启方法。 问题复现 通过 SSH 连接到服务器后，需要获取服务器弹出的界面，那么就需要开启服务器的 X11 此时登录时显示 X11 状态： 1 X11-forwarding : ✘ (disabled or not supported by server) 实现思路 实现图形传输需要打通 X11 服务，实现上分为两步 在服务器端安装 X11 并在 SSH 配置中开启
根据/opt/hdSpace/spark/bin/java: No such file or directory，问题定位大致是目录的原因，涉及到jdk的目录，这里将jdk目录解析到了spark目录下，而spark/bin/java中根本没有jdk。
Shell：Linux原生Shell脚本，命令功能全面丰富，主要用于实现自动化Linux指令，适合于Linux中简单的自动化任务开发
如图1所示，网络中的不同用户群组成N1和N2两个末梢网络。PIM网络中的SwitchA连接用户网段N1，SwitchB和SwitchC连接用户网段N2。该PIM网络中传播视频信息使用的组播组地址为225.1.1.1～225.1.1.5。
Sqoop的使用应该是Oozie里面最常用的了，因为很多BI数据分析都是基于业务数据库来做的，因此需要把mysql或者oracle的数据导入到hdfs中再利用mapreduce或者spark进行ETL，生成报表信息。 因此本篇的Sqoop Action其实就是运行一个sqoop的任务而已。 同样action会等到sqoop执行成功后，才会执行下一个action。为了运行sqoop action，需要提供job-tracker,name-node,command或者arg元素。 sqoop action
目标 在3台服务器上搭建 Hadoop2.7.3 集群，然后测试验证，要能够向 HDFS 上传文件，并成功运行 mapreduce 示例程序 搭建思路 （1）准备基础设施 准备3台服务器，分别命名为 master、slave1、slave2 互相配置为 SSH 免密码登录，并都安装好 JAVA 环境 （2）安装配置 hadoop 在 master 上下载解压 hadoop，修改相应配置文件，包括： core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-s
在启用了HDFS HA的集群，2个NameNode节点上一般都会部署三个角色：NameNode，JournalNode和Failover Controller。在实际生产中，我们有时会碰到一个情况，你不小心删掉了某个NameNode节点上的所有角色包括NameNode，JournalNode和Failover Controller，或者你不小心通过Cloudera Manager直接从主机管理列表里移除了该NameNode节点，然后你想再把这个节点加回去的时候，发现无论如何HDFS服务都没办法正常使用了。本文Fayson会在一个HDFS HA的CDH集群中模拟这种情况，然后尝试去解决，即先删除一个NameNode，然后这时HDFS会故障，我们来看看如何恢复故障。有兴趣的读者可以注意本文的处理方式与上篇文章《0526-6.1-如果你不小心删了一个NameNode1》的区别，上篇文章是比较健康的将删掉的NameNode再加回去，本文提供的是手动将HDFS HA回退，最后只会保留一个NameNode，也算另一种思路，万一你使用《0526-6.1-如果你不小心删了一个NameNode1》中的方法没办法恢复呢，是吧。
之前一直比较抵触用 Python ，很大一部分原因是觉得 Python 项目的环境管理比较混乱。Node.js 有 Npm 包管理工具，通过 package.json 配置项目依赖，最多再通过 nvm 来进行环境切换；Java 有 Maven Gradle 来进行包管理和项目依赖配置，并体现在 pom.xml 和 build.gradle 等中。而 Python 相比编程语言有时更体现了脚本语言的特性，系统化和标准化程度都不太高。很多 Python 项目上来就是怼代码，没有声明依赖、配置环境的文件。这样的好处是简单项目堆砌起来非常快，但是一旦代码量上了规模，依赖管理、环境配置、项目启动等就到处都是坑。
在CTF中，内存取证一般指对计算机及相关智能设备运行时的物理内存中存储的临时数据进行获取与分析，提取flag或者与flag相关重要信息。
Spark 从2.3开始支持 Native 的 K8S 作为 resourceManager 了，官网内容很多，就不赘述了，这里主要参考2018年的 Spark Submit 一个 Share，来尝试搭建一套做大数据计算时候经常碰到的一种场景: K8S 化的 Spark Job 和 HDFS 交互。
白话解释SSH免秘钥 如果A 想 免密的登陆到B： A：ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa B：cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
Hadoop生态技术体系下，负责大数据存储管理的组件，涉及到HDFS、Hive、Hbase等。Hive作为数据仓库工具，最初的存储还是落地到HDFS上，这其中就有一个关键的环节，是小文件的处理。今天的大数据培训分享，我们就主要来讲讲，Hive小文件合并。
一、安装 Zlib 1、下载最新版本 Zlib Zlib 官方网站：http://www.zlib.net/ # cd /usr/local/src # wget -c http://www.zlib.net/zlib-1.2.3.tar.gz 2、编译安装 Zlib # tar xzvf zlib-1.2.3.tar.gz # cd zlib-1.2.3 # ./configure --prefix=/usr/local/zlib # make # make install 这样，就把 zlib 编译安装在 /usr/local/zilib 中了。 二、安装 OpenSSL 1、下载最新版本 OpenSSL OpenSSL 的官方网站：http://www.openssl.org # cd /usr/local/src # wget -c http://www.openssl.org/source/openssl-0.9.8d.tar.gz 2、编译安装 OpenSSL # tar xzvf openssl-0.9.8d.tar.gz # cd openssl-0.9.8d # ./Configure --prefix=/usr/local/openssl # make # make test(这一步很重要哦！是进行 SSL加密协议的完整测试，如果出现错误就要一定先找出哪里的原因，否则一味继续可能导致最终 SSH 不能使用，后果很严重哦!) # make install 三、安装 OpenSSH 1、下载最新版本 OpenSSH OpenSSH 的官方网站：http://www.openssh.com # cd /usr/local/src # wget -c ftp://ftp.it.net.au/mirrors/OpenBSD/OpenSSH/portable/openssh-4.5p1.tar.gz 2、编译安装 OpenSSH # tar xzvf openssh-4.5p1.tar.gz # cd openssh-4.5p1 # ./configure --prefix=/usr --sysconfdir=/etc/ssh --with-pam --with-zlib=/usr/local/zlib --with-ssl-dir=/usr/local/openssl --with-md5-passwords (注意，如果 configure 时提示 PAM 有错误，那一般是因为系统中没有安装 pam-devel RPM 包，找到安装光盘，安装 pam-devel 就可以解决啦) # make # make install 这样就完成了整个安装 SSH 的工作，在安装完成后，我们还需要修改一下 OpenSSH 的配置文件进一步提升安全性。通过以上步骤完成的安装工作，OpenSSH 的配置文件在 /etc/ssh 下，其中 SSH Server 的配置文件是 sshd_config。 # vi /etc/ssh/sshd_config 找到： CODE: #Protocol 2,1修改为： Protocol 2这样就禁用了 ssh v1 协议，只使用更安全的 ssh v2 协议。 X11Forwarding yes修改为： X11Forwarding no禁用 X11 转发。 修改后保存退出。 ● 生成ssh服务管理脚本 进入ssh解压目录 #cd /contrib/redhat #cp sshd.init /etc/init.d/sshd #chmod +x /etc/init.d/sshd #chkconfig --add sshd 最后，启动 SSH 服务使修改生效： # /etc/init.d/sshd restart 重启后确认一下当前的 OpenSSH 和 OpenSSL是否正确： # ssh -v 如果看到了新的版本号就没问题啦！
Spark通过Spark-SQL使用hive 语句,操作hive,底层运行的还是 spark rdd。
查看源码，删除代码就一个 copyFromLocalFile方法，为啥写这么复杂呢？？
由于昨天是用了之前配置了主从的机器去测试，各种失败，最后不得不使用两个新建的虚拟机去测试，正好模拟新建一个环境，我就完完整整的搭建一遍~ 需求： 在企业中，数据库高可用一直是企业的重中之重，中小企业很多都是使用mysql主从方案，一主多从，读写分离等，但是单主存在单点故障，从库切换成主库需要作改动。因此，如果是双主或者多主，就会增加mysql入口，增加高可用。不过多主需要考虑自增长ID问题，这个需要特别设置配置文件，比如双主，可以使用奇偶，总之，主之间设置自增长ID相互不冲突就能完美解决自增长ID冲突问题。
最近浪尖在纠结一个现在看起来很简单的问题。 现象描述 建集群的时候，datanode的节点数据磁盘总共是四块磁盘做矩阵成了一个7.2TB的sdb1(data1)，两块通过矩阵做了一个3.6TB的sdc1(data2)磁盘，运维做的，历史原因。刚开始没有发现，然后集群过了一段时间，随着数据量的增加，发现集群有很多磁盘超过使用率90%告警，浪尖设置磁盘告警阈值是90%，超过阈值就会发短信或者微信告警，提醒我们磁盘将要满了进行预处理，但是通过hadoop的监控指标获取的磁盘利用率维持在55%+，这种情况下不应该
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