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本文详细介绍如何离线安装Cloudera Manager (CM) 插件，并通过Grafana监控CDH集群的健康状况和资源使用情况。该插件利用CM提供的API接口进行数据获取和展示。 ... [详细]

本文详细介绍了Hadoop的三大核心组件：分布式文件系统HDFS、资源管理器YARN和分布式计算框架MapReduce。通过分析这些组件的工作机制，帮助读者更好地理解Hadoop的架构及其在大数据处理中的应用。 ... [详细]

本文详细探讨了Spark的核心架构，包括其运行机制、任务调度和内存管理等方面，以及四种主要的部署模式：Standalone、Apache Mesos、Hadoop YARN和Kubernetes。通过本文，读者可以深入了解Spark的工作原理及其在不同环境下的部署方式。 ... [详细]

本文探讨了前端包管理器的核心功能，包括注册机制、文件存储、上传下载、以及依赖分析等关键特性，并介绍了几种流行的前端包管理工具。 ... [详细]

本文详细介绍了如何配置Apache Flume与Spark Streaming，实现高效的数据传输。文中提供了两种集成方案，旨在帮助用户根据具体需求选择最合适的配置方法。 ... [详细]

这是一个基于 React 构建的掘金移动版应用，主要模仿了掘金的 UI 设计，并进行了部分自定义调整。项目专注于移动端体验，同时支持服务端渲染和渐进式网络应用（PWA）功能。 ... [详细]

今天呢，给大家带来一篇干货满满的electron-vue自动升级的教程，话不多说，开始我的表演!配置文件package.jsonbu ... [详细]

Hadoop作为大数据处理的核心技术，包含了一系列组件如HDFS（分布式文件系统）、YARN（资源管理框架）和MapReduce（并行计算模型）。本文将通过实例解析Hadoop的工作原理及其优势。 ... [详细]

本文深入探讨了《Hadoop》第一章的内容，重点介绍了Hadoop的基本概念及其如何解决大数据处理中的关键挑战。 ... [详细]

本文详细介绍了Apache Spark 2.2.0版本中集群模式的基本概念和工作流程，包括如何通过集群管理器分配资源，以及Spark应用程序在集群中的运行机制。链接：http://spark.apache.org/docs/2.2.0/cluster-overview.html ... [详细]

本文通过一个具体的Hadoop MapReduce案例，详细介绍了如何利用MapReduce框架来统计和分析手机用户的流量使用情况，包括上行和下行流量的计算以及总流量的汇总。 ... [详细]

本文探讨了在流处理中进行计数的各种技术和挑战，并基于作者在2016年圣何塞举行的Hadoop World大会上的演讲进行了深入分析。文章不仅介绍了传统批处理和Lambda架构的局限性，还详细探讨了流处理架构的优势及其在现代大数据应用中的重要作用。 ... [详细]

本文详细介绍了如何利用Express、Create React App和MongoDB构建一个高效的React应用开发环境，旨在为开发者提供一套完整的解决方案，包括环境搭建、数据模拟及前后端交互。 ... [详细]

本文介绍了Hadoop的核心组件，包括高可靠性和高吞吐量的分布式文件系统HDFS、分布式的离线并行计算框架MapReduce、作业调度与集群资源管理框架YARN以及支持其他模块的工具模块Common。 ... [详细]

本文将深入探讨大数据领域的各种职业和工作角色，帮助读者全面了解大数据行业的需求、市场趋势，以及从入门到高级专业人士的职业发展路径。文章还将详细介绍不同公司对大数据人才的需求，并解析各岗位的具体职责、所需技能和经验。 ... [详细]