webservice接口调用采用soapUI工具更加方便快捷,比使用storm更加高效和操作方便,值得推荐!对于rest接口我们一般在火狐中下载RESTClient即可调用!
2024/2/20 23:20:30
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最近在学习大数据方面的知识，整理了四套资源，分别为:1.尚硅谷,2、北风网大数据,3、传智播客,4、徐老师大数据视频，涵盖的只是包括hadoop,flume,spark,hive,storm,sqoop等。
2024/2/18 13:39:45
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使用log4j生成日志信息，使用flume对日志进行监控并采集，将采集到的数据放到kafka中使用storm对数据进行清洗和标准化，FilterBolt对error，warning等单词进行过滤，NotifyBolt触发规则之后，会往用户的邮箱发送邮件并发送短信通知用户。
2024/1/5 14:15:33
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stormcore.jar是一款综合编程类应用程序，提供ApacheKafka集成改进、StormSQL数据库、PMML（预测模型标记语言）支持、HDFS喷口等功能，是用户实现汇编语言的有效助手
2023/12/29 13:29:13
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本文档包括storm集群部署的整体过程:JDK部署，zookeeper集群部署，storm集群部署
2023/12/7 1:12:50
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ApacheSpark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。
最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。
与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。
首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。
Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍，甚至能够将应用在磁盘上的运行速度提升10倍。
Spark让开发者可以快速的用Java、Scala或Pyt
最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。
与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。
首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。
Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍，甚至能够将应用在磁盘上的运行速度提升10倍。
Spark让开发者可以快速的用Java、Scala或Pyt
2023/10/12 10:12:26
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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
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