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  • Spring家族框架整理

    千次阅读 2018-05-10 11:39:42
    xl_echo编辑整理,欢迎转载,转载请声明文章来源。...Spring 是一个开放源代码的设计层面框架,他解决的是业务逻辑层和其他各层的松耦合问题,因此它将面向接口的编程思想贯穿整个系统应用。 SpringMVC ...

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    百战不败,依不自称常胜,百败不颓,依能奋力前行。——这才是真正的堪称强大!!


    • Spring 是一个开放源代码的设计层面框架,他解决的是业务逻辑层和其他各层的松耦合问题,因此它将面向接口的编程思想贯穿整个系统应用。
    • Spring MVC 属于SpringFrameWork的后续产品,已经融合在Spring Web Flow里面。Spring 框架提供了构建 Web 应用程序的全功能 MVC 模块。
    • Spring Task 是一个定时任务框架。应用:定时执行刷新Redis数据。定时执行删除过期数据
    • Spring Security 是一个能够为基于Spring的企业应用系统提供声明式的安全访问控制解决方案的安全框架。它提供了一组可以在Spring应用上下文中配置的Bean,充分利用了Spring IoC,DI(控制反转Inversion of Control ,DI:Dependency Injection 依赖注入)和AOP(面向切面编程)功能,为应用系统提供声明式的安全访问控制功能,减少了为企业系统安全控制编写大量重复代码的工作。
    • Spring Data 是Spring 的一个子项目, 旨在统一和简化对各类型持久化存储, 而不拘泥于是关系型数据库还是NoSQL 数据存储。
    • SpringDataSolr 是一个搜索解决方案,基于Lucene的搜索服务器。应用:站内产品搜索
    • Spring Boot 是由Pivotal团队提供的全新框架,其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。该框架使用了特定的方式来进行配置,从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。
    • Spring Cloud 是一系列框架的有序集合。它利用Spring Boot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发,如服务发现注册、配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等,都可以用Spring Boot的开发风格做到一键启动和部署。
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  • Hadoop大家族框架介绍

    千次阅读 2013-09-13 20:44:18
    转载请注明出处: ... Hadoop家族产品 Hadoop家族学习路线图 1. Hadoop家族产品 截止到2013年,根据cloudera的统计,Hadoop家族产品已经达到20个! http://blog.cloudera.com/bl

    转载请注明出处:

    http://blog.fens.me/hadoop-family-roadmap/

    hadoopFamilyRoadmap



     Hadoop家族产品

    截止到2013年,根据cloudera的统计,Hadoop家族产品已经达到20个!
    http://blog.cloudera.com/blog/2013/01/apache-hadoop-in-2013-the-state-of-the-platform/

    HadoopFamilySmall

    一句话产品介绍:

    • Apache Hadoop: 是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架,提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。
    • Apache Hive: 是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。
    • Apache Pig: 是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具,它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin,该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。
    • Apache HBase: 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
    • Apache Sqoop: 是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
    • Apache Zookeeper: 是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务,它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,简化分布式应用协调及其管理的难度,提供高性能的分布式服务
    • Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法,解决了并行挖掘的问题。
    • Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发,用于储存简单格式数据,集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身
    • Apache Avro: 是一个数据序列化系统,设计用于支持数据密集型,大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具,将逐步取代Hadoop原有的IPC机制
    • Apache Ambari: 是一种基于Web的工具,支持Hadoop集群的供应、管理和监控。
    • Apache Chukwa: 是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统,它可以将各种各样类型的数据收集成适合 Hadoop 处理的文件保存在 HDFS 中供 Hadoop 进行各种 MapReduce 操作。
    • Apache Hama: 是一个基于HDFS的BSP(Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。
    • Apache Flume: 是一个分布的、可靠的、高可用的海量日志聚合的系统,可用于日志数据收集,日志数据处理,日志数据传输。
    • Apache Giraph: 是一个可伸缩的分布式迭代图处理系统, 基于Hadoop平台,灵感来自 BSP (bulk synchronous parallel) 和 Google 的 Pregel。
    • Apache Oozie: 是一个工作流引擎服务器, 用于管理和协调运行在Hadoop平台上(HDFS、Pig和MapReduce)的任务。
    • Apache Crunch: 是基于Google的FlumeJava库编写的Java库,用于创建MapReduce程序。与Hive,Pig类似,Crunch提供了用于实现如连接数据、执行聚合和排序记录等常见任务的模式库
    • Apache Whirr: 是一套运行于云服务的类库(包括Hadoop),可提供高度的互补性。Whirr学支持Amazon EC2和Rackspace的服务。
    • Apache Bigtop: 是一个对Hadoop及其周边生态进行打包,分发和测试的工具。
    • Apache HCatalog: 是基于Hadoop的数据表和存储管理,实现中央的元数据和模式管理,跨越Hadoop和RDBMS,利用Pig和Hive提供关系视图。
    • Cloudera Hue: 是一个基于WEB的监控和管理系统,实现对HDFS,MapReduce/YARN, HBase, Hive, Pig的web化操作和管理。




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  • Hadoop家族学习路线图 Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, ...

    一、hadoop生态图:

    这里写图片描述

    二、hadoop家族子项目:

    这里写图片描述

    三、hadoop框架:

    这里写图片描述

    1、Namenode: 
    1)HDFS的守护程序 
    2) 纪录文件是如何分割成数据块的,以及这些数据块被存储到哪些节点上 
    3)对内存和I/O进行集中管理 
    4)namenode 是个单点,发生故障将使集群崩溃

    2、Secondary Namenode: 
    1)监控HDFS状态的辅助后台程序 
    2) 每个集群都有一个Secondary Namenode 
    3) 与NameNode进行通讯,定期保存HDFS元数据快照 
    4) 当NameNode故障可以作为备用NameNode使用

    3、DataNode: 
    1)每台从服务器都运行一个 
    2) 负责把HDFS数据块读写到本地文件系统

    4、JobTracker: 
    1)用于处理作业(用户提交代码)的后台程序 
    2) 决定有哪些文件参与处理,然后切割task并分配节点 
    3) 监控task,重启失败的task(在不同的节点) 
    4)每个集群只有唯一一个JobTracker,位于Master节点

    5、TaskTracker: 
    1)位于slave节点上,与datanode结合(代码与数据一起的原则) 
    2)管理各自节点上的task(由jobtracker分配) 
    3)每个节点只有一个tasktracker,但一个tasktracker可以启动多个JVM,用于并行执行map或reduce任务 
    4) 与jobtracker交互

    6、注:Master与Slave 
    1)Master:Namenode、Secondary Namenode、Jobtracker。浏览器(用于观看 管理界面),其它Hadoop工具 
    2)Slave:Tasktracker、Datanode 
    3)Master不是唯一的

    四、HDFS体系结构

    这里写图片描述

    1)客户端对HDFS读取数据流程:

    这里写图片描述

    2)客户端对HDFS写入数据流程:

    这里写图片描述

    3)HDFS的可靠性有 : 冗余副本策略、机架策略、 心跳机制、 安全模式、 校验和 、回收站、 元数据保护、 快照机制

    五、Map-Reduce:

    这里写图片描述

    六、Pig

    这里写图片描述

    1)Hadoop客户端 
    2) 使用类似于SQL的面向数据流的语言Pig Latin 
    3) Pig Latin可以完成排序,过滤,求和,聚组,关联等操作,可以支持自定义函数 
    4) Pig自动把Pig Latin映射为Map-Reduce作业上传到集群运行,减少用户编写Java程序的苦恼 
    5)三种运行方式:Grunt shell,脚本方式,嵌入式

    七、Hbase

    这里写图片描述

    Hbase物理模型:

    这里写图片描述

    1)Google Bigtable的开源实现 
    2)列式数据库 
    3) 可集群化 
    4)可以使用shell、web、api等多种方式访问 
    5)适合高读写(insert)的场景 
    6) HQL查询语言 
    7) NoSQL的典型代表产品

    八、Hive

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    1)数据仓库工具。可以把Hadoop下的原始结构化数据变成Hive中的表 
    2) 支持一种与SQL几乎完全相同的语言HiveQL。除了不支持更新、索引和事务,几乎SQL的其它特征都能支持 
    3) 可以看成是从SQL到Map-Reduce的映射器 
    4) 提供shell、JDBC/ODBC、Thrift、Web等接口

    九、Zookeeper

    这里写图片描述

    1)Google Chubby的开源实现 
    2)用于协调分布式系统上的各种服务。例如确认消息是否准确到达,防止单点失效,处理负载均衡等 
    3) 应用场景:Hbase,实现Namenode自动切换 
    4) 工作原理:领导者,跟随者以及选举过程

    十、Sqoop

    这里写图片描述

    1)用于在Hadoop和关系型数据库之间交换数据 
    2)通过JDBC接口连入关系型数据库

    十一、Avro 这里写图片描述

    1)数据序列化工具,由Hadoop的创始人Doug Cutting主持开发 
    2)用于支持大批量数据交换的应用。支持二进制序列化方式,可以便捷,快速地处理大量数据 
    3)动态语言友好,Avro提供的机制使动态语言可以方便地处理 Avro数据。 
    4) Thrift接口

    十二、Chukwa 这里写图片描述

    1)架构在Hadoop之上的数据采集与分析框架 
    2) 主要进行日志采集和分析 
    3) 通过安装在收集节点的“代理”采集最原始的日志数据 
    4) 代理将数据发给收集器 
    5) 收集器定时将数据写入Hadoop集群 
    6) 指定定时启动的Map-Reduce作业队数据进行加工处理和分析 
    7) Hadoop基础管理中心(HICC)最终展示数据

    十三、Cassandra

    1)NoSQL,分布式的Key-Value型数据库,由Facebook贡献 
    2) 与Hbase类似,也是借鉴Google Bigtable的思想体系 
    3)只有顺序写,没有随机写的设计,满足高负荷情形的性能需求


    转载至:http://blog.csdn.net/marvel_cheng/article/details/45480521

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    java的常用集合框架主要有两大家族,分别为Collection和Map。

    Collection家族下包括List,queue和Set,其中List跟queue是有序而且能够重复的。而Set是无序的而且不能够重复。List有一个常用的实现类:ArrayList。queue常用实现类:LinkedList。Set常用实现类:HashSet(哈希集)。

      Map家族是另一大家族。最为重要的实现类为HashMap(哈希表),在map内部提供一个映射的关系。

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  • 1.ArrayList 结构:动态数组 特点:增删慢、查找快、线程不安全 初始容量:10 扩容:每次增长原有长度的0.5倍
  • Java集合框架之Map家族

    2020-08-28 15:29:31
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    千次阅读 2011-12-14 23:06:40
    www.junit.org   Java JUnit   .NET NUnit
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