CSDN-CODE
个人CSDN博客博文中涉及到的源码整合。
王小雷-多面手
专注大数据,机器学习的多面手,对新兴的技术与知识充满了好奇与渴望!
-
Hadoop-Fully-Distributed-完全分布式集群部署
-
超详细从零记录Ubuntu16.04.1 3台服务器上Hadoop2.7.3完全分布式集群部署过程。包含,Ubuntu服务器创建、远程工具连接配置、Ubuntu服务器配置、Hadoop文件配置、Hadoop格式化、启动。(首更时间2016年10月27日)
-
Hadoop-Configure-配置文件
- core-site.xml
- hadoop-env.sh
- hdfs-site.xml
- mapred-site.xml
- yarn-site.xml
-
bash-脚本
- hadoop2.7.3.sh
- jdk1.8.sh
-
增加Spring案例
-
用windows浏览器打开Linux的Jupyter notebook开发、调试示
- Jupyter-notebook-config远程服务配置
- .jupyter
- jupyter_notebook_config.py
- migrated
- mycert.pem
- mykey.key 配置结果
- .jupyter
- Jupyter-notebook-config远程服务配置
-
linux下React Native开发环境搭建,使用Android-studio工具进行React Native整合开发。 参考React Native的官方文档,通过图文详细记录开发过程。可以查看本文档中涉及Github源码。步骤1,2,3来配置React Native开发环境步骤4,5做react-native与Android运行demo整合开发。1.安装Nodejs1.1.下载最新版nod...(首更时间 2016/12/21)
- React-Native-Android-Studio整合开发+环境配置+官方实例
- bash
- nodejs-7.2.sh 配置结果
- bash
- React-Native-Android-Studio整合开发+环境配置+官方实例
-
spark (java API) 在Intellij IDEA中开发并运行 - 概述:Spark 程序开发,调试和运行,intellij idea开发Spark java程序。 - 分两部分,第一部分基于intellij idea开发Spark实例程序并在intellij IDEA中运行Spark程序.第二部分,将开发程序提交到Spark local或者hadoop YARN集群运行。(首更时间 2017/2/7) - 源码文件 SparkJavaIdea. - 图1,直接在intellij IDEA(社区版)中开发调试,直接run。
- 图2,直接在intellij IDEA(社区版)中用hadoop YARN模式。
-
Spark jdbc postgresql数据库连接和写入操作源码解读
-
概述:Spark postgresql jdbc 数据库连接和写入操作源码解读,详细记录了SparkSQL对数据库的操作,通过Java程序,在本地开发和运行。整体为,Spark建立数据库连接,读取数据,将DataFrame数据写入另一个数据库表中。
Apache Beam WordCount编程实战及源码解读
CSDN博文地址
完整项目地址
概述:Apache Beam WordCount编程实战及源码解读,并通过intellij IDEA和terminal两种方式调试运行WordCount程序,Apache Beam对大数据的批处理和流处理,提供一套先进的统一的编程模型,并可以运行大数据处理引擎上。(首更时间2017年2月21日)
源码目录结构
Apache-Beam-WordCount/
- ApacheBeamWordCount.iml
- pom.xml
- README.md
- src
- main
- java
- WordCount.java
- java
- resources
- test
- java
- main