早在4年前我曾发表过一篇关于《Android开发之反编译与防止反编译》的文章，我在该文章中对如何在Windows平台反编译APK做了讲解，如今用Mac系统的同学越来越多，也有很多朋友问我能否出一篇关于
2、Spark Standalone 即独立模式 2.1、解压安装包到你安装的目录。 2.2、拷贝 conf 目录下的 slaves 文件，将 slave 节点的 hostname 写在文件中，每行一个。 2.3、拷贝 conf 目录下的 spark-env.sh 文件，将 SPARK_MASTER_HOST 和 SPARK_MASTER_PORT 指定。 2.4、分发你的 spark 安装目录到其他节点。 2.5、在 master 节点上执行 /opt/module/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/sbin/start-all.sh 来启动整个 spark 集群。 2.6、在浏览器中访问 http://hadoop102:8080 来访问你的 spark 集群 注意：如果在启动的时候出现 JAVA_HOME not set 那么可以在 sbin 目录下的 spark-config.sh 文件中输入 export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144 然后分发到其他节点，这样问题即可解决。
Spark运行在YARN上是有2个模式的， 1个叫 Client模式 一个叫Cluster模式
本文描述在CentOS 7.2上安装和运行Kettle 8.3的步骤。
本文主要是讲解flink on yarn的部署过程，然后yarn-session的基本原理，如何启动多个yarn-session的话如何部署应用到指定的yarn-session上，然后是用户jar的管理配置及故障恢复相关的参数。
Flink On Standalone 即Flink任务运行在Standalone集群中，Standlone集群部署时采用Session模式来构建集群，即：首先构建一个Flink集群，Flink集群资源就固定了，所有提交到该集群的Flink作业都运行在这一个集群中，如果集群中提交的任务多资源不够时，需要手动增加节点，所以Flink 基于Standalone运行任务一般用在开发测试或者企业实时业务较少的场景下。
在实际开发中，使用Flink时，更多的使用方式是Flink On Yarn模式，原因如下：
homebrew安装： brew install apktool brew install dex2jar JD-GUI去http://jd.benow.ca/下载 dmg可能不支持最新版本的mac用不了，打开就报错
在微服务时代，服务数量及规模越来越大，服务的部署及运维的模式如果仍然采用传统方式就会大大增加运维成本。所以微服务时代的运维方式一定是Devops模式，通过构建自动化运维发布平台来打通产品、开发、测试及运维流程，从而整体上提升研发效能，而这也是目前大部分公司正在做的事情。
2）文档查看地址：https://spark.apache.org/docs/3.1.3/
Flink作为新一代的大数据处理引擎，不仅是业内公认的最好的流处理引擎，而且具备机器学习等多种强大计算功能，用户只需根据业务逻辑开发一套代码，无论是全量数据还是增量数据，亦或者实时处理，一套方案即可全部解决。K8S是业内最流行的容器编排工具，与docker容器技术结合，可以提供比Yarn与Mesos更强大的集群资源管理功能，成为容器云的主要解决方案之一。如果能将两者结合，无疑是双剑合璧，对生产效能有着巨大的提升。本文将介绍目前为止，Flink On K8S的最前沿实现方案。
Flink的安装和部署主要分为本地（单机）模式和集群模式，其中本地模式只需直接解压就可以使用，不用修改任何参数，一般在做一些简单测试的时候使用。本地模式在这里不再赘述。集群部署模式主要包含Standalone、Hadoop Yarn 、Kubernetes等，Flink可以借助以上资源管理器来实现分布式计算，目前企业使用最多的是Flink 基于Hadoop Yarn资源管理器模式，下面我们重点讲解Flink 基于Standalone集群、Yarn资源管理器以及Kubernetes集群部署方式。
学习命令的正确方式，其实是先手动操作一个简单的命令，然后了解命令的基本含义，然后再看命令的相关文章。
上一节我们讲了单机模式如何部署启动，这节我们基于CentOS 7虚拟机搭建一个3个节点的集群：
用 VOLUME 声明了卷，那么以后对于卷内容的修改会被丢弃，所以， 一定在volume声明之前修改内容 ；
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一、简介 YUI Compressor，专用于压缩js和css文件，可以有效降低js和css文件占用的空间； 如，将使用YUI Compressor压缩过的js和css文件部署到网站的生产环境，有效降低浏览器下载相关资源的时延，提升用户体验。
需要注意的是：在集群环境下，application-jar 必须能被集群中所有节点都能访问，可以是 HDFS 上的路径；也可以是本地文件系统路径，如果是本地文件系统路径，则要求集群中每一个机器节点上的相同路径都存在该 Jar 包。
到了后期完善阶段，恰巧自己在阿里云领取了半年的服务器，配置还算不错。那么有想法把自己的系统上传到服务器上去。
我们将编写的应用程序打包为Jar可执行文件后，如果在Linux服务器环境下，可直接使用java -jar xxx.jar命令运行应用程序，不过当我们关闭命令窗口后启动中的应用程序也会停止，那我们需要通过什么方式才可以成为后台服务方式运行呢？
上一篇博客博主已经为大家介绍了 Flink的简介与架构体系，本篇博客，我们来学习如何搭建Flink集群。
spark-submit 提交圆周率的计算代码 */examples/src/main/python/pi.py*
千里之行始于足下,学习大数据我们首先就要先接触Hadoop,上节介绍到Hadoop分为Hadoop-HDFS,Hadoop-YARN,Hadoop-Mapreduce组成,分别负责分布式文件存储,任务调度,计算处理,本机我们在单机模式下把Hadoop运行起来并且简单的使用接触Hadoop相关的机制. 附上: Hadoop的官网:hadoop.apache.org 喵了个咪的博客:w-blog.cn 1.环境准备 这里所有的系统统一使用Centos7.X 64位系统 其他系统未经过测试 创建install
在Linux系统中，有时候我们需要将Java程序以后台进程的方式运行，以便在关闭终端或退出登录时仍然保持程序的运行状态。本文将介绍如何在Linux中后台运行一个Java的jar程序。
jd-gui 查看jar包的java代码 使用jd-gui打开classes-dex2jar.jar就可以看到源代码了
根据apktool网站提示的下载方法，右击wrapper script，链接存储为apktool，不要带拓展名
本文介绍了如何在Ubuntu 14.04 / 14.10上搭建自己的Minecraft服务器，搭建一个让我们可以与朋友远程开黑的私服，甚至是搭建一个几百人的公共服务器。
Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式计算框架，可以处理海量数据。它包括两个核心组件：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架。
Dlink 是一个基于 Apache Flink 开发的 FlinkSQL Studio，可以连接多个 Flink 集群实例，并在线开发、执行、提交 FlinkSQL 语句以及预览其运行结果，支持 Flink 官方所有语法并进行了些许增强。
Spark 是一种通用的大数据计算框架,是基于RDD(弹性分布式数据集)的一种计算模型。那到底是什么呢？可能很多人还不是太理解，通俗讲就是可以分布式处理大量集数据的，将大量集数据先拆分，分别进行计算，然后再将计算后的结果进行合并。
工作流（Workflow），指“业务过程的部分或整体在计算机应用环境下的自动化”。是对工作流程及其各操作步骤之间业务规则的抽象、概括描述。工作流解决的主要问题是：为了实现某个业务目标，利用计算机软件在多个参与者之间按某种预定规则自动传递文档、信息或者任务。
“打包“这个词听起来比较土，比较正式的说法应该是”构建项目软件包“，具体说就是将项目中的各种文件，比如源代码、编译生成的字节码、配置文件、文档，按照规范的格式生成归档，最常见的当然就是JAR包和WAR包了，复杂点的例子是，它有自定义的格式，方便用户直接解压后就在命令行使用。作为一款”打包工具“，Maven自然有义务帮助用户创建各种各样的包，规范的JAR包和WAR包自然不再话下，略微复杂的自定义打包格式也必须支持，本文就介绍一些常用的打包案例以及相关的实现方式，除了前面提到的一些包以外，你还能看到如何生成源码包、Javadoc包、以及从命令行可直接运行的CLI包。
Hadoop 的概念可追溯到 2003，2004 Google2篇论文(老版三辆马车)，2011年发布1.0版本，2012年发布稳定版。Hadoop 在2.0版本之前组件主要是 HDFS跟MapReduce。
这样就算你可以入门了，我相信在不断的探索中你会有更多的心得的。在此也要提醒一点，KETTLE的性能可能会有不稳定的情况出现，所以注意保存你已经做过的东西。
LTS(light-task-scheduler)主要用于解决分布式任务调度问题，支持实时任务，定时任务和Cron任务。有较好的伸缩性，扩展性，健壮稳定性而被多家公司使用，同时也希望开源爱好者一起贡献。
一.环境要求 安装java 1.8 以上 命令行运行 java -version 返回版本大于1.8 如果没有，请安装java 1.8 二.下载与安装 下载apktool_x.x.x.jar到本地 官网下载或者 镜像下载 重命名下载的apktool_x.x.x.jar,改名为apktool.jar 下载脚本并配置 Windows 写个bat脚本放在同一目录下 @echo off java -jar apktool.jar 两个文件放在同一目录，后将该目录添加到您的环境变量系统PATH变量中
给大家分享以下我是如何部署 SpringBoot + Vue 前后端分离的项目的，我用的 Linux 发行版是 CentOS7.5
Standalone集群使用了分布式计算中的master-slave模型， master是集群中含有master进程的节点 slave是集群中的worker节点含有Executor进程
Arthas 支持 JDK 6+，支持 Linux、Mac、Windows，采用命令行交互模式，同时提供丰富的 Tab 自动补全功能，进一步方便进行问题的定位和诊断。
Hadoop的master和slave分别运行在不同的Docker容器中，其中hadoop-master容器中运行NameNode和ResourceManager，hadoop-slave容器中运行DataNode和NodeManager。NameNode和DataNode是Hadoop分布式文件系统HDFS的组件，负责储存输入以及输出数据，而ResourceManager和NodeManager是Hadoop集群资源管理系统YARN的组件，负责CPU和内存资源的调度。
https://blog.csdn.net/zjerryj/article/details/100063858
在 Hadoop 1.x 时代，Hadoop 中的 MapReduce 同时处理业务逻辑运算和资源调度，耦合性较大。 在 Hadoop 2.x 时代，增加了 Yarn。Yarn 只负责资源的调度，MapReduce 只负责运算。
在前一篇里介绍了ETL和Kettle的基本概念，内容偏重于理论。从本篇开始，让我们进入实践阶段。工欲善其事，必先利其器。既然我们要用Kettle构建Hadoop ETL应用，那么先要做的就是安装Kettle。本篇首先阐述选择安装环境所要考虑的因素，之后详细介绍Kettle的安装过程，最后说明Kettle配置文件、启动脚本和JDBC驱动管理。本专题后面的实践部分都是基于这里所安装的Kettle之上完成的。
基础环境centos8+kubeadm1.20.5+cilium+hubble环境搭建，线上主要跑的php nodejs java的环境。
Tomcat 是 Apache 的扩展，是 Apache 的一个子项目，它具备 Web 服务器的所有功能，不仅可以监听接受请求并响应静态资源，而且可以在后端运行特定规范的 Java 代码 Servlet，同时将执行的结果以 HTML 代码的形式返回客户端。 Tomcat 虽然和 Apache 或者 Nginx 这些 Web 服务器一样，具有处理 HTML 页面的功能，然而由于其处理静态 HTML 的能力远不及 Apache 或者 Nginx，所以 Tomcat 通常是作为一个 Servlet 和 JSP 容器，单独运行在后端。
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无边界和有边界的数据流进行有状态的计算。Flink被设计为可以在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模执行计算。目前市场上主流的流式计算框架有Apache Storm、Spark Streaming、Apache Flink等，但能够同时支持低延迟、高吞吐、Exactly-Once（收到的消息仅处理一次）的框架只有Apache Flink。
Docker容器化部署Spring Boot项目的原理涉及将应用程序及其依赖项打包到一个Docker镜像中，然后在容器内运行该镜像。这使得应用程序在不同环境中更加可移植和隔离，同时也方便了部署和扩展。使用Docker可以大大简化应用程序的部署流程，并提供了更好的资源管理和隔离，以及更高的可伸缩性。
这里的nginx即做静态页面的响应又完成反向代理的功能 client Nginx代理 tomcat tomcat
我们在系列文章第一篇已经为大家介绍了 Flink 的基本概念以及安装部署的过程，希望能够帮助读者建立起对 Flink 的初步印象。这是系列文章第二篇，主要面向于初次接触 Flink 或者对 Flink 有了解但是没有实际操作过的同学。希望帮助大家更顺利地上手使用 Flink，并着手相关开发调试工作。
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