节制2013年12月23日最新的hadoop和hbase兼容版本搭建hadoop-2.2.0hbase-0.96.1.1javaHbasejavaDBHelperCRUD等通用方法花了两天时间整理的，含有lib包&源码
2025/7/21 21:17:58
12.07MB
1
大数据最基本就是数据以及用于计算的资源，需要将相应的数据和资源开放给对应的用户使用，以防被窃取、被破坏造成损失，这个就涉及大数据安全。
主流的大数据安全组件Kerberos由于使用临时的用户验证机制不适用用户多的情况、Sentry只适用少部分的Hadoop生态组件应用场景少。
ApacheRanger作为标准化的访问控制层，引入统一的权限模型与管理界面，极大地简化了数据权限的管理，统一的权限管理降低了学习成本，非常易于使用。
ApacheRanger：一个用于在整个Hadoop平台上使用，用来监视和管理全面的数据安全性的框架。
主要是提供一个集中式安全管理框架,并解决授权和审计问题。
特点：集中式安全管
主流的大数据安全组件Kerberos由于使用临时的用户验证机制不适用用户多的情况、Sentry只适用少部分的Hadoop生态组件应用场景少。
ApacheRanger作为标准化的访问控制层，引入统一的权限模型与管理界面，极大地简化了数据权限的管理，统一的权限管理降低了学习成本，非常易于使用。
ApacheRanger：一个用于在整个Hadoop平台上使用，用来监视和管理全面的数据安全性的框架。
主要是提供一个集中式安全管理框架,并解决授权和审计问题。
特点：集中式安全管
2025/7/14 4:49:52
214KB
1
hadoop2.7.x都可以使用，在windows环境下运行hadoop、hbase、spark需要winutils.exe，否则会报错Couldnotlocateexecutablenull\bin\winutils.exeintheHadoopbinaries。
2025/7/7 16:25:48
1.09MB
1
Hadoop是大数据领域最流行的技术，但并非唯一。
还有很多其他技术可用于解决大数据问题。
除了ApacheHadoop外，另外9个大数据技术也是必须要了解的。
1.ApacheFlink2.ApacheSamza3.GoogleCloudDataFlow4.StreamSets5.TensorFlow6.ApacheNiFi7.Druid8.LinkedInWhereHows9.MicrosoftCognitiveServices：是一个高效、分布式、基于Java实现的通用大数据分析引擎，它具有分布式MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案，它支持批量和基于流的
还有很多其他技术可用于解决大数据问题。
除了ApacheHadoop外，另外9个大数据技术也是必须要了解的。
1.ApacheFlink2.ApacheSamza3.GoogleCloudDataFlow4.StreamSets5.TensorFlow6.ApacheNiFi7.Druid8.LinkedInWhereHows9.MicrosoftCognitiveServices：是一个高效、分布式、基于Java实现的通用大数据分析引擎，它具有分布式MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案，它支持批量和基于流的
2025/7/5 16:47:06
464KB
1
综合利用Nagios、Ganglia和Splunk搭建起的云计算平台监控体系，具备错误报警、性能调优、问题追踪和自动生成运维报表的功能。
有了这套系统，就可轻松管理Hadoop/HBase云计算平台。
云计算早已不是停留在概念阶段了，各大公司都购买了大量的机器，开始正式的部署和运营。
而动辄上百台的性能强劲的服务器，为运营管理带来了巨大的挑战。
朋友们，当我们管理起公司寄予厚望的云计算平台时，当我们面对如此多充满挑战的实际问题时，该怎么办？我们在搭建趋势云计算平台时，遇到了很多的问题和挑战。
开始搭建时，第一次来了那么多性能强劲的机器，我们在感到兴奋的同时，也不免有些顾虑。
大家坐在一起讨论，问题就列了满
有了这套系统，就可轻松管理Hadoop/HBase云计算平台。
云计算早已不是停留在概念阶段了，各大公司都购买了大量的机器，开始正式的部署和运营。
而动辄上百台的性能强劲的服务器，为运营管理带来了巨大的挑战。
朋友们，当我们管理起公司寄予厚望的云计算平台时，当我们面对如此多充满挑战的实际问题时，该怎么办？我们在搭建趋势云计算平台时，遇到了很多的问题和挑战。
开始搭建时，第一次来了那么多性能强劲的机器，我们在感到兴奋的同时，也不免有些顾虑。
大家坐在一起讨论，问题就列了满
2025/7/5 7:02:50
550KB
1
编译好的flink依赖包。
放在flink的lib目录下即可。
此版本是Flink1.9.0基于cdh5.13.3进行的编译。
放在flink的lib目录下即可。
此版本是Flink1.9.0基于cdh5.13.3进行的编译。
2025/6/16 20:47:05
44.11MB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB