layui10
摘要:1. table 数据表格文档 1.三种初始化渲染方式 方式机制适用场景 01. 方法渲染 用JS方法的配置完成渲染 (推荐)无需写过多的 HTML,在 JS 中指定原始元素,再设定各项参数即可。 02. 自动渲染 HTML配置,自动渲染 无需写过多 JS,可专注于 HTML 表头部分 03. 转换
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2022-11-29 16:14
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layui9
摘要:1. table 数据表格文档 1.三种初始化渲染方式 方式机制适用场景 01. 方法渲染 用JS方法的配置完成渲染 (推荐)无需写过多的 HTML,在 JS 中指定原始元素,再设定各项参数即可。 02. 自动渲染 HTML配置,自动渲染 无需写过多 JS,可专注于 HTML 表头部分 03. 转换
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2022-11-29 12:34
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layui8
摘要:列嵌套 能够对栅格进行无穷层次的嵌套。在列元素(layui-col-md*)中插入行元素(layui-row),便可完成嵌套。 <h3>列嵌套</h3> <div class="layui-row layui-col-space5"> <div class="layui-col-md5" sty
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2022-11-29 12:33
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layui7
摘要:列偏移 对列追加 相似 layui-col-md-offset* 的预设类,从而让列向右偏移。其中 号表明的是偏移占据的列数,可选中为 1 - 12。 如:layui-col-md-offset3*,即表明在“中型桌面屏幕”下,让该列向右偏移 3 个列宽度 <h3>列偏移</h3> <div
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2022-11-29 12:33
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layui6
摘要:列边距 经过“列间距”的预设类,来设定列之间的间距。且一行中最左的列不会出现左边距,最右的列不会出现右边距。列间距在保证排版美观的同时,还能够进一步保证分列的宽度精细程度。咱们结合网页经常使用的边距,预设了 12 种不一样尺寸的边距,分别是: /* 支持列之间为 1px-30px 区间的全部双数
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2022-11-29 12:32
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layui5
摘要:响应式规则 栅格的响应式能力,得益于CSS3媒体查询(Media Queries)的强力支持,从而针对四类不一样尺寸的屏幕,进行相应的适配处理。 <h3>平板、桌面端的不一样表现:</h3> <div class="layui-row"> <div class="layui-col-sm6 la
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2022-11-29 11:37
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layui4
摘要:页面元素 布局 布局容器 固定宽度 将栅格放入一个带有 class="layui-container" 的特定的容器中,以便在小屏幕以上的设备中固定宽度,让列可控。 布局 <div class="layui-container"> <div class="layui-row"> …… </div>
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2022-11-29 11:34
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layui3
摘要:下载与使用 在 官网首页 下载到 layui 的最新版。目录结构以下:ide ├─css // css目录 │ │─modules // 模块css目录(通常若是模块相对较大,咱们会单独提取,好比下面三个:) │ │ ├─laydate │ │ ├─layer │ │ └─layim │ └─lay
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2022-11-29 11:34
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layui2
摘要:ayUI 的特色 (1)layui属于轻量级框架,简单美观。适用于开发后端模式,它在服务端页面上有很是好的效果。框架 (2)layui是提供给后端开发人员的ui框架,基于DOM驱动。
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2022-11-29 11:32
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layui1
摘要:LayUI 的介绍 layui(谐音:类UI) 是一款采用自身模块规范编写的前端 UI 框架,遵循原生 HTML/CSS/JS 的书写与组织形式,门槛极低,拿来即用。css 由国人开发,16年出厂的框架,其主要提供了不少好看、方便的样式,而且基本拿来即用,和Bootstrap有些类似,但该框
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2022-11-29 11:32
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hadoop21
摘要:MapReduce 主要是依靠开发者通过编程来实现功能的,开发者可以通过实现 Map 和 Reduce 相关的方法来进行数据处理。 为了简单的展示这一过程,我们将手工编写一个 Word Count 程序。 注意:MapReduce 依赖 Hadoop 的库,但由于本教程使用的 Hadoop 运行环境
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2022-11-29 11:30
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hadoop20
摘要:Word Count Word Count 就是"词语统计",这是 MapReduce 工作程序中最经典的一种。它的主要任务是对一个文本文件中的词语作归纳统计,统计出每个出现过的词语一共出现的次数。 Hadoop 中包含了许多经典的 MapReduce 示例程序,其中就包含 Word Count。
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2022-11-29 11:30
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hadoop19
摘要:部署集群 接下来部署集群。 首先,要为 Hadoop 集群建立专用网络 hnet : docker network create --subnet=172.20.0.0/16 hnet 接下来创建集群容器: docker run -d --name=nn --hostname=nn --networ
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2022-11-29 11:27
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hadoop18
摘要:配置原型 首先,我们将使用之前准备的 hadoop_proto 镜像启动为容器: docker run -d --name=hadoop_temp --privileged hadoop_proto /usr/sbin/init 进入 Hadoop 的配置文件目录: cd $HADOOP_HOME/
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2022-11-29 11:25
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hadoop17
摘要:HDFS 集群是建立在 Hadoop 集群之上的,由于 HDFS 是 Hadoop 最主要的守护进程,所以 HDFS 集群的配置过程是 Hadoop 集群配置过程的代表。 使用 Docker 可以更加方便地、高效地构建出一个集群环境。 每台计算机中的配置 Hadoop 如何配置集群、不同的计算机里又
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2022-11-29 11:23
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hadoop16
摘要:HDFS Shell 回到 hdfs_single 容器,以下命令将用于操作 HDFS: # 显示根目录 / 下的文件和子目录,绝对路径 hadoop fs -ls / # 新建文件夹,绝对路径 hadoop fs -mkdir /hello # 上传文件 hadoop fs -put hello.
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2022-11-29 11:23
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hadoop15
摘要:启动 HDFS 现在进入刚建立的容器: docker exec -it hdfs_single su hadoop 现在应该是 hadoop 用户: whoami 应该显示 "hadoop" 生成 SSH 密钥: ssh-keygen -t rsa 这里可以一直按回车直到生成结束。 然后将生成的密钥
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2022-11-29 11:20
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hadoop13
摘要:新建 hadoop 用户 新建用户,名为 hadoop: adduser hadoop 安装一个小工具用于修改用户密码和权限管理: yum install -y passwd sudo 设置 hadoop 用户密码: passwd hadoop 接下来两次输入密码,一定要记住! 修改 hadoop
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2022-11-29 11:20
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hadoop12
摘要:HDFS 配置和启动 HDFS 和数据库相似,是以守护进程的方式启动的。使用 HDFS 需要用 HDFS 客户端通过网络 (套接字) 连接到 HDFS 服务器实现文件系统的使用。 在Hadoop 运行环境 一章,我们已经配置好了 Hadoop 的基础环境,容器名为 hadoop_single。如果你
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2022-11-29 11:18
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hadoop11
摘要:之前提到过的 Hadoop 三种模式:单机模式、伪集群模式和集群模式。 单机模式:Hadoop 仅作为库存在,可以在单计算机上执行 MapReduce 任务,仅用于开发者搭建学习和试验环境。 伪集群模式:此模式 Hadoop 将以守护进程的形式在单机运行,一般用于开发者搭建学习和试验环境。 集群模式
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2022-11-29 11:15
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hadoop10
摘要:MapReduce 概念 我在 IBM 的网站上找到了一篇 MapReduce 文章,地址:https://www.ibm.com/analytics/hadoop/mapreduce 。现在我改编其中的一个 MapReduce 的处理案例来介绍 MapReduce 的原理细节以及相关概念。 这是一
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2022-11-29 11:14
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hadoop9
摘要:MapReduce MapReduce 的含义就像它的名字一样浅显:Map 和 Reduce (映射和规约) 。 大数据处理 大量数据的处理是一个典型的"道理简单,实施复杂"的事情。之所以"实施复杂",主要是大量的数据使用传统方法处理时会导致硬件资源 (主要是内存) 不足。 现在有一段文字 (真实环
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2022-11-29 11:14
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hadoop8
摘要:HDFS 的节点 HDFS 运行在许多不同的计算机上,有的计算机专门用于存储数据,有的计算机专门用于指挥其它计算机储存数据。这里所提到的"计算机"我们可以称之为集群中的节点。 命名节点 (NameNode) 命名节点 (NameNode) 是用于指挥其它节点存储的节点。任何一个"文件系统"(File
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2022-11-29 11:13
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hadoop7
摘要:HDFS Hadoop Distributed File System,Hadoop 分布式文件系统,简称 HDFS。 HDFS 用于在集群中储存文件,它所使用的核心思想是 Google 的 GFS 思想,可以存储很大的文件。 在服务器集群中,文件存储往往被要求高效而稳定,HDFS同时实现了这两个优
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2022-11-29 11:13
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hadoop6
摘要:Hadoop 整体设计 Hadoop 框架是用于计算机集群大数据处理的框架,所以它必须是一个可以部署在多台计算机上的软件。部署了 Hadoop 软件的主机之间通过套接字 (网络) 进行通讯。 Hadoop 主要包含 HDFS 和 MapReduce 两大组件,HDFS 负责分布储存数据,MapRed
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2022-11-29 11:12
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Hadoop5
摘要:Hadoop 安装 下载 Hadoop Hadoop 官网地址:http://hadoop.apache.org/ Hadoop 发行版本下载:https://hadoop.apache.org/releases.html 在目前的测试中,3.1.x 与 3.2.x 版本的兼容性较佳,本教程使用 3
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2022-11-29 11:11
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Hadoop4
摘要:配置 Java 与 SSH 环境 现在创建一个容器,名为 java_ssh_proto,用于配置一个包含 Java 和 SSH 的环境: docker run -d --name=java_ssh_proto --privileged centos:8 /usr/sbin/init 然后进入容器:
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2022-11-29 11:10
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Hadoop3
摘要:Docker 部署 进入 Docker 命令行之后,拉取一个 Linux 镜像作为 Hadoop 运行的环境,这里推荐使用 CentOS 镜像(Debian 和其它镜像暂时会出现一些问题)。 docker pull centos:8 然后通过 docker images 命令可以查看到当前本地的镜像
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2022-11-29 11:10
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Hadoop2
摘要:由于 Hadoop 是为集群设计的软件,所以我们在学习它的使用时难免会遇到在多台计算机上配置 Hadoop 的情况,这对于学习者来说会制造诸多障碍,主要有两个: 昂贵的计算机集群。多计算机构成的集群环境需要昂贵的硬件. 难以部署和维护。在众多计算机上部署相同的软件环境是一个大量的工作,而且非常不灵活
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2022-11-29 11:09
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Hadoop1
摘要:Hadoop 是一个开源的分布式计算和存储框架,由 Apache 基金会开发和维护。 Hadoop 为庞大的计算机集群提供可靠的、可伸缩的应用层计算和存储支持,它允许使用简单的编程模型跨计算机群集分布式处理大型数据集,并且支持在单台计算机到几千台计算机之间进行扩展。 Hadoop 使用 Java 开
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2022-11-29 11:09
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学习记录2
摘要:做一个项目有时间限制自然是极好的,用时间驱动版本发布是一种比较有效的方式,它让开发人员有一个奋斗的目标,尽快完善自己的开发模块。就像我们的软件工程课留的大作业,真的是在挤时间逼着自己去做的,如果王老师没有给我们时间约束的话,估计我们的项目就放到长毛了。 把自己应该做的事情列举出来,然后安排什么事情先
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2022-11-24 14:17
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学习记录1
摘要:做一个项目有时间限制自然是极好的,用时间驱动版本发布是一种比较有效的方式,它让开发人员有一个奋斗的目标,尽快完善自己的开发模块。就像我们的软件工程课留的大作业,真的是在挤时间逼着自己去做的,如果王老师没有给我们时间约束的话,估计我们的项目就放到长毛了。 把自己应该做的事情列举出来,然后安排什么事情先
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2022-11-24 14:16
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读书笔记3
摘要:“关于软件缺陷的话题,只要谈上几分钟,必会有人拍案叹道,‘为什么就是不能像造桥那样造软件?”正如书中所说的,许多人回想为什么不能像造桥那样造软件呢。实际上两者从根本上是不同的,一个是体力劳动;一个是脑力劳动。造软件,从来就不是一个确定的东西,每个人都有有自己的偏爱和偏见,对编程的结果充满了各种不确定
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2022-11-24 14:13
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读书笔记2
摘要:梦断代码这本书让我越发意识到作为软件开发者的不容易。程序员都怀揣着成就一番事业的心,他们信心满满,斗志昂扬,但因为种种私人原因不能够与其他程序员很好的合作,团队精神难以成型。作为乐观主义者,他们不畏惧任何困难,正因如此,才为计算机提供了无尽的可能 目标要实际。实际这个词其实意思很虚,没人知道什么是不
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读书笔记
摘要:梦断代码这本书让我越发意识到作为软件开发者的不容易。程序员都怀揣着成就一番事业的心,他们信心满满,斗志昂扬,但因为种种私人原因不能够与其他程序员很好的合作,团队精神难以成型。作为乐观主义者,他们不畏惧任何困难,正因如此,才为计算机提供了无尽的可能 目标要实际。实际这个词其实意思很虚,没人知道什么是不
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