Tomcat多项目部署技巧与操作详解

cxGrid的使用方法介绍，这篇文章写得非常详细，适合您学习参考。

Spark及其生态圈简介 Spark编译与部署（上）--基础环境搭建 Spark编译与部署（下）--Spark编译安装 Spark编译与部署（中）--Hadoop编译安装 Spark编程模型（上）--概念及SparkShell实战 Spark编程模型（下）--IDEA搭建及实战 Spark运行架构 Hive（上）--Hive介绍及部署 Hive（下）--Hive实战 SparkSQL（上）--SparkSQL简介 SparkSQL（下）--Spark实战应用 SparkSQL（中）--深入了解运行计划及调优 SparkStreaming（上）--SparkStreaming原理介绍 SparkStreaming（下）--SparkStreaming实战 SparkMLlib（上）--机器学习及SparkMLlib简介 SparkMLlib（下）--SparkMLlib实战 SparkGraphX介绍及实例 分布式内存文件系统Tachyon介绍及安装部署

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Oracle游标操作技巧与语法详解为用户提供了全面的指导，涵盖了游标在Oracle数据库中的应用方法及其语法要点。通过，您可以深入了解如何有效地利用游标进行数据操作和管理。无论您是初学者还是有经验的开发者，都将为您带来实用的技术洞见和操作建议。

Access键盘操作技巧详解，适用于电子表格中的快捷键，便于使用者在表格中快速移动和滚动箭头。

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Spark集群部署与初步开发详细解析 一、Spark概述 定义：Spark是一款基于内存计算的大数据并行计算框架，提供高效的数据处理能力。 特性： 内存计算：利用内存加速数据处理，支持迭代计算。 高容错性：通过RDD实现数据的自动恢复。 高可扩展性：可轻松扩展到成千上万台服务器。 二、Spark与MapReduce对比 相同点： 均基于Hadoop集群，使用HDFS作为存储层。 均为大数据计算框架。 不同点： 开发语言：MapReduce使用Java，Spark主要使用Scala，同时支持Java和Python等。 性能差异：Spark通过内存计算显著提升处理速度，而MapReduce更依赖磁盘I/O。 执行模式：MapReduce任务提交后即刻执行，Spark预先分析优化执行计划后再执行。 三、安装软件介绍 Scala：Spark的主要开发语言，结合面向对象和函数式编程特点，适用于编写高性能并行应用程序。 Maven：自动化构建工具，管理项目依赖关系及打包Scala程序及其库文件。 IntelliJ IDEA：集成开发环境，支持Scala开发，用于编写Spark应用程序。 四、实验环境设置 硬件要求： Master：192.168.0.132 Slave1：192.168.0.131 Slave2：192.168.0.138 软件要求： Java运行环境 Hadoop集群 Linux桌面操作系统 五、实验材料及安装步骤 Maven安装： 下载apache-maven-3.3.9-bin.zip 下载本地类库mavenRepositorySparkScala 解压并配置环境变量 Scala安装： 下载scala-2.11.7 安装并配置环境变量 IDEA安装： 下载ideaIC-14.1.4.tar

掌握Zookeeper的分布式部署和Shell客户端操作，确保在Hadoop集群中实现高可用性和数据一致性。配置每台主机的环境和conf/zoo.cfg文件，设置dataDir指向存储数据的目录，并在每台服务器上创建myid文件以标识其在集群中的唯一编号。启动服务并实现集群同步，保证Zookeeper在服务器之间维持心跳的时间间隔和信息交换端口的配置。适合想深入学习与Hadoop相关知识的读者。

安装Tomcat，并进行必要的配置。