简介：
Hadoop是大数据处理的核心框架，尤其在互联网行业中广泛应用于海量数据的存储和计算。
以下是Hadoop相关的重要知识点的详细说明：1. 分布式文件系统（HDFS）：HDFS是Hadoop的基础，它是一种分布式文件系统，设计目标是处理大规模的数据集。
它将大文件分割成块并分布在多台机器上，保证数据的冗余和容错性。
HDFS遵循ACID特性，确保原子性、一致性、隔离性和持久性。
2. HBase：HBase是一个基于HDFS的分布式NoSQL数据库，提供实时访问和随机写入。
它的Shell工具提供了规范化的输入规则，包括名称参数、数值、参数分割和关键字-值输入规则。
HBase的管理命令涵盖表管理、数据管理、工具、复制和其他功能，用于优化性能的策略包括参数配置、表设计、更新操作、读取操作、数据压缩、JVM垃圾收集（GC）优化和负载均衡。
3. Hive：Hive作为Hadoop上的数据仓库工具，允许使用类似SQL的语言（HQL）来查询和管理存储在HDFS中的大数据。
Hive架构包含用户接口、Hive服务器、驱动程序和元数据库。
数据在Hive中按库、表、分区和桶进行组织，有行格式和文件存储格式两种数据存储方式，支持多种基本和复杂数据类型。
4. Sqoop：Sqoop是数据迁移工具，它使得在Hadoop和传统数据库之间传输数据变得更加便捷。
它可以将RDBMS中的数据导入HDFS，利用MapReduce或Hive等工具进行处理，处理后的结果还能再导回关系型数据库。
5. ZooKeeper：ZooKeeper是Hadoop生态系统中的关键组件，提供高可用的集中配置管理和命名服务。
它帮助集群中的节点进行协调，实现分布式锁、选举和分组服务，确保集群稳定运行。
这些知识点涵盖了Hadoop生态系统中的主要组件及其功能，对于理解和应用Hadoop平台至关重要。
通过深入理解这些概念，可以有效地管理和优化Hadoop环境，以适应大数据处理的需求。

自己学习C语言时写的一个小有规模的程序，请大家看看，提提意见。

SHEPWM特定消除脉宽调制

借用外存空闲分区管理中位示图的方法来表示主存分配情况，实现主存空间的分配和回收。

SystemInformationGathererAndReporter，系统信息收集和报表工具。
一个开源的工具，提供了跨平台的系统信息收集的API，通过它可以获取包括：1.操作系统的信息，包括：dataModel、cpuEndian、name、version、arch、machine、description、patchLevel、vendor、vendorVersion、vendorName、vendorCodeName2.CPU信息，包括：基本信息（vendor、model、mhz、cacheSize）和统计信息（user、sys、idle、nice、wait）3.内存信息，物理内存和交换内存的总数、使用数、剩余数；
RAM的大小4.进程信息，包括每个进程的内存、CPU占用数、状态、参数、句柄等。
5.文件系统信息，包括名称、容量、剩余数、使用数、分区类型等6.网络接口信息，包括基本信息和统计信息。
7.网络路由和链接表信息。
支持多种操作系统，底层接口用C编写。

操作系统实验，动态分区存储管理，使用最佳适应算法，内存的分配和回收

硬盘分区全部丢失只剩C盘的恢复方法硬盘分区全部丢失只剩C盘的恢复方法硬盘分区全部丢失只剩C盘的恢复方法硬盘分区全部丢失只剩C盘的恢复方法硬盘分区全部丢失只剩C盘的恢复方法

动态磁盘分区工具，可以有效的增加系统盘的容量，或者增加新盘

可以使用文件中的clover全部文件替换EFI分区下的文件,屏蔽独立显卡并启动集成显卡.

iometer主要用于测试硬盘的IO，其工作方式不收分区格式的影响，另外建立一个和分区一样大小的文件，对文件进行读写。

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。