发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/136303.html原文链接:https://javaforall.cn
说在前头的一些东西,关于Linux本身环境本身的一些处理见如下链接,主要是讲Hadoop环境的前期准备:http://www.jianshu.com/p/d8720d0828dd
sed是实现对流的编辑。通常,我们使用sed可以实现内容的编辑后然后保存成另外的一个文件,如果正确的话,才写入到源文件。但是某些时候,我们需要直接修改文件,因为,保存文件到一个文件,然后再覆盖原文件的办法显得很麻烦。其实很简单,只需要一个-i 参数就可以了。比如,我想替换文件中的properties 为property ,可以使用sed
在《大数据之脚踏实地学07--搭建Hadoop集群【1】》中,讲解的是虚拟机的配置(包括网络设置、主机名修改和克隆等),文中我们在VMware中虚拟了3台计算机,1台用作主节点(master),2台用作从节点(slaves)。本文将继续分享有关Hadoop环境的安装和配置(包括HDFS系统、Map-Reduce计算框架已经Yarn调度器)。
但总会有一些特殊情况,如网络环境、设备限制,我们开发的jar不能部署到Linux设备上,必须要部署到windows上。
下载地址:Index of apache-local/hadoop/core/hadoop-3.3.0
作为一个开发或测试人员,有些常用的Linux命令必须掌握。即时平时开发过程中不使用Linux(Unix)或者mac系统,也需要熟练掌握Linux命令。因为很多服务器上都是Linux系统。所以,要和服务器机器交互,就要通过shell命令。
作为一个Java开发人员,有些常用的Linux命令必须掌握。即时平时开发过程中不使用Linux(Unix)或者mac系统,也需要熟练掌握Linux命令。因为很多服务器上都是Linux系统。所以,要和服
代码编译运行环境:Linux 64bits+Debug+g++ -m64(-m表示生成64bits的程序)
经过前面几期内容的介绍,相信大家已经把Hadoop的环境搭建好了吧。正如前几期所说,Hadoop的搭建实际上最核心的就是HDFS(文件存储系统)、Map-Reduce(运算系统)和Yarn(资源调配系统)三个组间。
我们在Hadoop配置集群时,经常将namenode与secondarynamenode存放在一个节点上,其实这是非常危险的,如果此节点崩溃的话,则整个集群不可恢复。下面介绍一下将namenode与secondarynamenode分离的方法。当然还存在好多不足和待改进的地方,欢迎各位大神指点和吐槽。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
出现应用程序读取XML文件乱码的场景: 加入xml文件以<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?> 格式的;如果对xml文件进行修改了,其中包含中文字符的内容,另存
如果读者使用的是 ubuntu 或者其他 linux 版本,思路和本文一样,只不过命令略有出入。
此前的文章知行之桥2022版本升级之页面变化以及监控邮件答疑给大家分享了一些升级到知行之桥最新版本关于Web页面显示和监控邮件的一些问题,本篇将分享一些windows和Linux不同操作系统升级部署知行之桥最新版本的一些Q&A。
上一篇的文章是为了给这一篇文件提供理论的基础,在这篇文章中我将带大家一起来实现在linux中虚拟出ubuntu的server版来 我们需要用KVM+Qemu+Libvirt来进行kvm全虚拟化,创建虚拟机并管理。 kvm是用来虚拟化或者说模拟CPU、内存等硬件的。 QEMU只是用来虚拟化硬盘的 libvirt提供了整个虚拟机的管理,比如说虚拟机的启动,停止,创建,删除等等。 其实KVM+Qemu+Libvirt就是模拟了一个VMWare软件 环境: 宿主机:ubuntu16.04的server版
因为在之前的博客在Linux中部署集群(零基础速学!)中,上述的准备操作均已详细描述,这里对于准备工作的内容就不做过多讲解。接下来正式开始进行集群环境的搭建
最近项目SVN每次更新项目都会出现Can’t open file ‘项目目录/.svn/tmp/text-base/xxx.xml.svn-base’类似的错误,同时导致项目目录被Locked,只有执行clean up才能进行解锁。同时,针对单个文件或文件夹的更新操作却没有问题。
目标检测中,原始图片的标注过程是非常重要的,它的作用是在原始图像中标注目标物体位置并对每张图片生成相应的xml文件表示目标标准框的位置。本文介绍一款使用方便且能够标注多类别并能直接生成xml文件的标注工具——labelImg工具,并对其使用方法做一个介绍。
概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个
APKTool是GOOGLE提供的APK编译工具,需要JAVA运行环境,推荐使用JDK1.6或者JDK1.7。
这里我只是把我的师兄教我的关于Solrcloud搭建的过程,以及需要注意的地方文档化了。感谢他教会了我很多。
在《大数据之脚踏实地学09--Hive嵌入式安装》一文中我们详细介绍了Hive嵌入式的安装流程,即默认使用Hive的内置Derby数据库作为元信息的存储。但这样做存在一个非常大的弊端,那就是无法让多用户(即客户端)在同一个目录下同时访问数据库,这显然是有问题的。最常用的解决方案就是使用MySQL存储元信息,MySQL可以安装在master机器中,也可以安装在别的机器中。
前进几篇文章,已经搞定了Linux移植三巨头:uboot、kernel(包含dtb)和rootfs,除了uboot是烧写在SD中的,其它的都是在ubuntu虚拟机的nfs服务器中,运行时必须通过网络将这些文件加载到开发板的内存中运行。
项目地址:LabelImg 下载地址:Windows/Linux 百度云备份:最近几个版本 密码: cnn6
这篇博客,小菌分享的是大数据集群的安装部署,超级有效,希望能够帮助到大家!在正式部署之前,我们需要做一些准备工作。
最近对接了一个第三方的项目,该项目的数据传输格式是XML。由于工作多年只有之前在医疗行业的时候有接触过少量数据格式是XML的接口,之后就几乎没有接触过了。因此对于XML这块自己感觉还是有很多盲点和不足的,所以自己通过一些网上的资料总结了一下XML相关知识点。
本文是由alice菌发表在:https://blog.csdn.net/weixin_44318830/article/details/102846055
Tomcat 服务器Apache软件基金会项目中的一个核心项目,是一个免费的开放源代码的Web 应用服务器,属于轻量级应用服务器,在中小型系统和并发访问用户不是很多的场合下被普遍使用,是开发和调试JSP 程序的首选。
maven很强大,但也有令人烦恼的地方。看到Ivy似乎日渐成熟,试试看这个小东西表现如何,毕竟后面有那个强大的ant
服务器,就是安装了服务器软件的计算机;服务器软件,就是可以接收用户的请求,处理请求,做出响应的软件;Web服务器软件,可以部署web项目,让用户通过浏览器来访问这些项目,也常被称为web容器。
环境说明: 系统:win10专业版 deepin V20 IDE:IDEA 2020.3 java:jdk1.8 Maven:3.8.1
XML是一种非常流行的标记语言,用于存储和表示数据。在Java应用程序中,XML处理和解析技术已经成为了一种非常常见的标准方式。
可以这样在线下载: http://tomcat.apache.org/download-70.cgi 下载地址
我们在使用JenKins编译Android项目时,特别是进入到Gradle脚本执行的时候。出现错误后,很容易出现中文乱码情况。
本篇博客,小菌为大家带来的是HDFS中NameNode的Fsimage与Edits的详解。
虚拟机克隆是指基于已有的虚拟机创建一个相同配置和内容的副本,虚拟机克隆过程中会生成和原始虚拟机不同的MAC地址和UUID,允许克隆的虚拟机和原始虚拟机在同一网络中出现,并且不会产生任何冲突。
在学习XXE漏洞之前,我们先了解下XML。传送门——> XML和JSON数据格式
1.准备工作 2.在Linux下安装Tomcat8.0 3.Linux中配置tomcat的服务器启动和关闭和配置tomcat的开机启动 4.给tomcat配置用户名和密码登录 5.使用IDEA打包Maven托管的WEB项目 6.将JavaWeb项目发布到Tomcat8.0下面并且访问展示
xmllint是一个很方便的处理及验证xml的工具,linux下只要安装libxml2就可以使用这个命令,下面整理一些常用功能
APK(android Application PacKage)文件是安卓app的安装文件,其实就是一个zip或rar压缩包,把apk后缀改为zip,即可解压得到一堆安卓相关文件。
一、环境 四台 VirtualBox上的Linux虚机,每台硬盘20G,内存768M。 IP与主机名: 192.168.56.101 master 192.168.56.102 slave1 192.168.56.103 slave2 192.168.56.104 slave3 主机规划: 192.168.56.101做master,运行NameNode和ResourceManager进程。其它三台主机做slave,运行DataNode和NodeManager进程。 操作系统:CentOS release 6.4 (Final) java版本:jdk1.7.0_75 hadoop版本:hadoop-2.7.2 二、安装前准备 1. 分别在四台机器上建立grid用户 useradd -d /home/grid -m grid usermod -G root grid 2. 分别在四台机器上的/etc/hosts文件中添加如下内容 192.168.56.101 master 192.168.56.102 slave1 192.168.56.103 slave2 192.168.56.104 slave3 以下的操作均使用grid用户执行。 3. 分别在四台机器上安装java(安装包下载已经到grid用户主目录): cd ~ tar -zxvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz 4. 配置免密码ssh(这里配置了任意两台机器都免密码) (1)分别在四台机器上生成密钥对: cd ~ ssh-keygen -t rsa 然后一路回车 (2)在master上执行: cd ~/.ssh/ ssh-copy-id 192.168.56.101 scp /home/grid/.ssh/authorized_keys 192.168.56.102:/home/grid/.ssh/ (3)在slave1上执行: cd ~/.ssh/ ssh-copy-id 192.168.56.102 scp /home/grid/.ssh/authorized_keys 192.168.56.103:/home/grid/.ssh/ (4)在slave2上执行: cd ~/.ssh/ ssh-copy-id 192.168.56.103 scp /home/grid/.ssh/authorized_keys 192.168.56.104:/home/grid/.ssh/ (5)在slave3上执行: cd ~/.ssh/ ssh-copy-id 192.168.56.104 scp /home/grid/.ssh/authorized_keys 192.168.56.101:/home/grid/.ssh/ scp /home/grid/.ssh/authorized_keys 192.168.56.102:/home/grid/.ssh/ scp /home/grid/.ssh/authorized_keys 192.168.56.103:/home/grid/.ssh/ 至此,免密码ssh配置完成。 三、安装配置hadoop 以下的操作均使用grid用户在master主机上执行。 1. 安装hadoop(安装包下载已经到grid用户主目录): cd ~ tar -zxvf hadoop-2.7.2.tar.gz 2. 建立目录 cd ~/hadoop-2.7.2 mkdir tmp mkdir hdfs mkdir hdfs/data mkdir hdfs/name 3. 修改配置文件 (1)编辑~/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/core-site.xml文件,添加如下内容,如图1所示。 <configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://192.168.56.101:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>file:/home/grid/hadoop-2.7.2/tmp</value> </property> <property> <name>io.file.buffer.size</name> <value>131072</value> </property> </configuration>
以下内容全部是修改apache-maven-3.6.0/conf/settings.xml文件
文章目录 Tomcat是什么? Tomcat的缺省端口是多少,怎么修改 tomcat 有哪几种Connector 运行模式(优化)? Tomcat有几种部署方式? tomcat容器是如何创建servlet类实例?用到了什么原理? Tomcat工作模式 Tomcat顶层架构 Tomcat顶层架构小结 Connector和Container的微妙关系 Container架构分析 Container如何处理请求的
最近刚刚接触深度学习,并尝试学习制作数据集,制作过程中发现了一个问题,现在跟大家分享一下。问题是这样的,在制作voc数据集时,我采集的是灰度图像,并已经用labelimg生成了每张图像对应的XML文件。训练时发现好多目标检测模型使用的训练集是彩色图像,因此特征提取网络的输入是m×m×3的维度的图像。所以我就想着把我采集的灰度图像的深度也改成3吧。批量修改了图像的深度后,发现XML中的depth也要由1改成3才行。如果重新对图像标注一遍生成XML文件的话太麻烦,所以就想用python批量处理一下。果然在网上找到了类似的代码,简单修改一下就可以实现我们想要的功能了。
本课程目标 本课程有以下几个目标: 第一:对hadoop没有了解的学员来说,可以帮助其了解在一般工作中hadoop的基本用法,以及对如何用hadoop有一定的了解。 第二:对hadoop有了解的学员来说,其一可以帮助学员加深对hadoop的了解,其二可以让学员对hadoop的实际应用场景有一个比较深入的了解。 Hadoop的主要应用场景 这里说的hadoop指的是以hadoop为中心的hadoop生态圈。 场景1:数据分析平台 场景2:推荐系统 场景3:业务系统的底层存储系统 场景4:业务监控系统
最近编写了一个linux的项目。编译后,打开程序正常,但是在编写.desktop文件后,双击.desktop闪退。闪退最重要的思路就是,想看看闪退前弹出了什么错误。 于是,编写了一个shell脚本,核心思路脚本内容如下:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云