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哪些是能安装mysql的文件_安装mysql详细步骤有哪些?
2021-01-28 03:22:03安装mysql详细步骤有哪些?安装mysql详细步骤有:MySQL下载进入页面官网,找到下载页面页面下拉,找到如下图,然后点击下载Windows (x86, 64-bit), ZIP Archive。然后我们将下载下来的ZIP包解压MySQL的安装1.以管理...安装mysql详细步骤有哪些?
安装mysql详细步骤有:
MySQL下载
进入页面官网,找到下载页面页面下拉,找到如下图,然后点击下载Windows (x86, 64-bit), ZIP Archive。
然后我们将下载下来的ZIP包解压
MySQL的安装
1.以管理员打开命令行并进入到解压根目录/bin目录下
2.创建配置文件my.ini。默认解压文件中没有,我们可以新建完添加解压根目录下。(新建文本文档,并将后缀名改成.ini)然后我们编辑此文件,设置MySQL根目录,以及数据库数据存放的目录。
basedir和datadir设置时需要注意的是如果使用“\”请使用双“\\”来分割目录,如果不使用这种可以使用单“/”
3.初始化MySQL数据目录,也就是我们配置的datadir进行初始化,执行命令管理员cmd> mysqld --initialize
然后会在data目录下生成一堆文件
4.获取初始化数据库随机密码。执行完上一步之后,在data目录下生的文件有一个.err文件,这里面有初始化的密码。我们编辑打开此文件,找到密码。该文件命名规则是【电脑用户名.err】如下图
我们此次初始化随机密码是:kdpsvo&9S4r>
5.安装MySQL服务,管理员cmd> mysqld --install mysql8.0
6.启动mysql服务,管理员cmd> net start mysql8.0
然后等待服务已成功启动提示,如下图
7.用root账号、随机密码登录连接MySQL管理员cmd> mysql -u root -p
然后输入上面的随机密码成功登录
8.修改随机密码为rootmysql> ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY 'root';Query OK, 0 rows affected(0.04sec);
然后退出,用新密码重新登录,至此完成
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axis idea 设置apache_IDEA工具开发WordCount单词计数程序的相关步骤有哪些?
2020-12-18 15:00:55下面讲解使用IDEA工具开发WordCount单词计数程序的相关步骤。 1.创建Maven项目,新建资源文件夹 创建一个Maven工程项目,名为“spark_chapter02”。项目创建好后,在main和test目录下分别创建一个名称为scala...Spark作业与MapReduce作业同样可以先在本地开发测试,本地执行模式与集群提交模式,代码的业务功能相同,因此本书大多数采用本地开发模式。下面讲解使用IDEA工具开发WordCount单词计数程序的相关步骤。
1.创建Maven项目,新建资源文件夹
创建一个Maven工程项目,名为“spark_chapter02”。项目创建好后,在main和test目录下分别创建一个名称为scala的文件夹,创建好的目录结构如图1所示。
图1 Spark_chapter02项目目录结构
在图1中,选中main目录下的scala文件夹,单击右键选择【Mark Directory as】→【Sources Root】,将文件夹标记为资源文件夹类型;同样的,选中test目录下的scala文件夹,单击右键选择【Mark Directory as】→【Test Sources Root】将文件夹标记为测试资源文件夹类型。其中,资源文件夹中存放项目源码文件,测试文件夹中存放开发中测试的源码文件。
2.添加Spark相关依赖、打包插件
Maven是一个项目管理工具,虽然我们刚才创建好了项目,但是却不能识别Spark类,因此,我们需要将Spark相关的依赖添加到Maven项目中。打开文件,在该文件中添加的依赖如下所示:
<!--设置依赖版本号--> <properties> <>2.11.8</> <>2.7.4</> <>2.3.2</> </properties> <dependencies> <!--Scala--> <dependency> <groupId>org.scala-lang</groupId> <artifactId>scala-library</artifactId> <version>${}</version> </dependency> <!--Spark--> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.11</artifactId> <version>${}</version> </dependency> <!--Hadoop--> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>${}</version> </dependency> </dependencies>
在上述配置参数片段中,标签用来设置所需依赖的版本号,其中在标签中添加了Scala、Hadoop和Spark相关的依赖,设置完毕后,相关Jar文件会被自动加载到项目中。
3.编写代码,查看结果
在main目录下的scala文件夹中,创建文件用于词频统计,代码如文件1所示。
文件1
import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} //编写单词计数 object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.创建SparkConf对象,设置appName和Master地址 val sparkconf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[2]") //2.创建SparkContext对象,它是所有任务计算的源头, // 它会创建DAGScheduler和TaskScheduler val sparkContext = new SparkContext(sparkconf) //3.读取数据文件,RDD可以简单的理解为是一个集合 // 集合中存放的元素是String类型 val data : RDD[String] = ("D:\\word\\") //4.切分每一行,获取所有的单词 val words :RDD[String] = ((" ")) //5.每个单词记为1,转换为(单词,1) val wordAndOne :RDD[(String, Int)] = (x =>(x,1)) //6.相同单词汇总,前一个下划线表示累加数据,后一个下划线表示新数据 val result: RDD[(String, Int)] = (_+_) //7.收集打印结果数据 val finalResult: Array[(String, Int)] = () println() //8.关闭sparkContext对象 () } }
上述代码中,第7-11行代码创建SparkContext对象并通过SparkConf对象设置配置参数,其中Master为本地模式,即可以在本地直接运行;第14-24行代码中,读取数据文件,将获得的数据按照空格切分,将每个单词记作(单词,1),之后若出现相同的单词就将次数累加,最终打印数据结果;第26行代码表示关闭SparkContext对象资源。执行代码成功后,在控制台可以查看输出结果,如图2所示。
图2 IDEA开发WordCount
从图2可以看出,文本中的单词已经成功统计了出现的次数。
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创建一个守护进程,有几个关键的步骤,也有几个地方需要注意,
几个关键的步骤有:
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$ git config --global user.name "Your Name" $ git config --global user.email your.email@example.com
进入创建的新的应用程序的根目录,初始化一个新仓库:
$ git init
添加文件
$ git add .
查看暂存区域有哪些文件
$ git status
告诉git需要保存add的文件
$ git commit -m"reason"
查看历史提交信息
$ git log
将程序推到github上:
$ git remote add origin git@github.com:<username>/first_app.git $ git push -u origin master
创建分支:
$ git branch mybranch
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创建并切换分支:$ git checkout -b mybranch
列出本地所有分支
$ git branch
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