大数据体系知识学习（一）：PySpark和Hadoop环境的搭建与测试
1. 相关知识学习 1.1 Spark的基本介绍 Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，使用内存计算方式加速大数据处理。Spark的主要优点包括高速批量处理、交互式查询、实时流处理以及机器学习等功能。**Spark由Scala语言实现，是一种面向对象、函数式编程语言，支持多种编程语言，如Scala、Java、Python和R等，可以运行在Hadoop集群上或者独立运行。**Spar....
一脸懵逼学习Hadoop-HA机制（以及HA机制的配置文件，测试）
1：能否让两个NameNode都正常影响客户端请求？ 应该让两个NameNode节点在某个时间只能有一个节点正常影响客户端请求，相应请求的必须为Active状态的那一台。 2：standBy状态的节点必须能够快速无缝的切换为active状态： 意味着两个NameNode必须时刻保持元数据的一致； 3：HA机制，元数据共享存储，数据同步的问题： 分布式应用：管理edits(同步数据) ....
Spark学习之Hadoop安装与测试
Spark是跑在Hadoop上（依赖YARN和HDFS）的内存计算引擎，内置了多种丰富组件如Spark SQL、Spark Stream等，是大数据分析挖掘的一种技术趋势。本文为学习Spark技术的第一篇日志，主要记录了Hadoop环境的搭建、安装与测试。 资源准备 操作系统：CentOS 7 ；JDK：1.7；Hadoop版本：hadoop-2.6.0.tar.gz（使用编译好的，而非源码） ....
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