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在上一篇文章中，提到的Nginx的Memcached模块应用场景，主要是作为文件缓存。然后就发现了一个问题，当以字节数组方式缓存较大的文件时，缓存数据会被压缩，从而
https://www.u72.net/daima/e1b2.html - 2024-07-28 16:44:22 - 代码库一、应用场景1最近在一个项目中，用到了Nginx的Memcached模块，所以就在这个系列教程中提前把Memcached模块拿出来写了。另外发现最近我的 博客文章频频被
https://www.u72.net/daima/e1cs.html - 2024-07-28 16:47:51 - 代码库7,在SparkWorker1和SparkWorker2上完毕和SparkMaster相同的Hadoop 2.2.0操作，建议使用SCP命令把SparkMaster上安装和配置的Hadoop的各项内容复制到Sp
https://www.u72.net/daima/ew95.html - 2024-09-15 09:16:03 - 代码库第四步修改配置文件slaves，如下所示：我们设置Hadoop集群中的从节点为SparkWorker1和SparkWorker2，把slaves文件的内容修改为：第五步修改配置文件core-site.
https://www.u72.net/daima/8ur5.html - 2024-07-26 10:01:17 - 代码库把下载下来的“hadoop-2.2.0.tar.gz”拷贝到“/usr/local/hadoop/”目录下并解压： 修改系统配置文件，修改~/.bashrc文件配置“HADOOP_HOME”并把“H
https://www.u72.net/daima/8d9r.html - 2024-07-26 04:53:22 - 代码库从控制台我们可以看见有两个DataNode，此时我们点击“Live Nodes”查看一下其信息：从控制台中看到了我们的两个Datanode节点SparkWorker1和Spar
https://www.u72.net/daima/efh3.html - 2024-07-28 08:25:02 - 代码库从控制台我们可以看见有两个DataNode，此时我们点击“Live Nodes”查看一下其信息：从控制台中看到了我们的两个Datanode节点SparkWorker1和SparkWorker2
https://www.u72.net/daima/effn.html - 2024-07-28 08:32:09 - 代码库从控制台我们可以看见有两个DataNode，此时我们点击“Live Nodes”查看一下其信息：从控制台中看到了我们的两个Datanode节点SparkWorker1和SparkWorker2，这
https://www.u72.net/daima/efcs.html - 2024-07-28 08:34:47 - 代码库从控制台我们可以看见有两个DataNode，此时我们点击“Live Nodes”查看一下其信息： 从控制台中看到了我们的两个Datanode节点SparkWorker1和SparkWorke
https://www.u72.net/daima/efrh.html - 2024-07-28 08:36:57 - 代码库也可以查看一下SparkWorker2上的运行情况： 我们点击具体的Container查看其信息： 程序运行结束后我们可以执行一下命令查看运行结果： 也可通过HDF
https://www.u72.net/daima/nz57d.html - 2024-08-02 03:00:51 - 代码库第二步：构造分布式的Spark1.0.2集群1,下载Scala 2.10.4，具体下载地址：http://www.scala-lang.org/download/2.10.4.html 在Ubuntu机器上Scala会帮助我们自
https://www.u72.net/daima/nz754.html - 2024-08-02 04:45:20 - 代码库结束historyserver的命令如下所示：第四步：验证Hadoop分布式集群首先在hdfs文件系统上创建两个目录，创建过程如下所示：Hdfs中的/data/wordcount用来存放Hado
https://www.u72.net/daima/na3wd.html - 2024-07-30 22:19:12 - 代码库结束historyserver的命令如下所示：第四步：验证Hadoop分布式集群首先在hdfs文件系统上创建两个目录，创建过程如下所示：Hdfs中的/data/wordcount用来存放Ha
https://www.u72.net/daima/na3e0.html - 2024-07-30 22:46:48 - 代码库结束historyserver的命令如下所示：第四步：验证Hadoop分布式集群首先在hdfs文件系统上创建两个目录，创建过程如下所示：Hdfs中的/data/wordcount用来存放Hado
https://www.u72.net/daima/na3m8.html - 2024-07-30 22:49:47 - 代码库结束historyserver的命令如下所示： 第四步：验证Hadoop分布式集群 首先在hdfs文件系统上创建两个目录，创建过程如下所示： Hdfs中的/data/wordcount用
https://www.u72.net/daima/na4a2.html - 2024-07-30 22:51:10 - 代码库从控制台可以看到我们的程序成功在集群上运行：Detail for stage 1：Detail for Stage 0:查看一下Executors的信息： 上述信息表明程序成功在Spark集群上运行
https://www.u72.net/daima/nh54d.html - 2024-08-03 07:36:06 - 代码库从控制台可以看到我们的程序成功在集群上运行： Detail for stage 1： Detail for Stage 0: 查看一下Executors的信息： 上述信息表明程序成
https://www.u72.net/daima/nh6fh.html - 2024-08-03 08:06:27 - 代码库当我们在运行作业的过程中也可以查看Web控制台的信息：此时发现了一个作业ID，点击进入可以查看作业进一步的信息：进一步看通过Web控制台看SparkWorker1中的
https://www.u72.net/daima/nzvfr.html - 2024-08-01 18:57:07 - 代码库在SparkWorker1 和SparkWorker2上使用jps会看到如下进程信息： 第二步：启动Spark集群 在Hadoop集群成功启动的基础上，启动Spark集群需要使用Spark的s
https://www.u72.net/daima/nhchv.html - 2024-08-02 19:56:54 - 代码库第二步：构造分布式的Spark1.0.2集群 1,下载Scala 2.10.4，具体下载地址：http://www.scala-lang.org/download/2.10.4.html 在Ubuntu机器上Scala会帮助我们
https://www.u72.net/daima/nhcc9.html - 2024-08-02 20:07:15 - 代码库