大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于linux仓库使用教程学习的问题,于是小编就整理了5个相关介绍Linux仓库使用教程学习的解答,让我们一起看看吧。
无效的仓库镜像怎么办?
2、镜像损坏,因磁盘坏道或病毒引起的文件损坏,重要文件丢失,GHOST可以检测到文件不完整。也会提示镜像文件无效。
解决办法:因为镜像一旦损坏无法修复,所以建议尝试下载其他镜像进行安装。或者使用高版本镜像恢复工具.
python pip用法?
Python中pip的使用:
1.
Python中的第三方仓库通过pip的设置和管理,pip像iOS中的pod一样负责设置和管理第三方仓库。
2.
在Mac和Linux系统中,pip是默认安装的,一般不需要重新安装。
pip如今已经成为了Python的一大特色,可以很方便得协助Python开发者进行包管理。综合来说,匹配拥有如下优点:
pip提供了丰富的功能,其竞争对手easy_install只支持安装,没有提供写在和显示已安装列表的功能。
大数据运维培训要学什么课程?
大数据运维培训要学习的课程包括:
1. Linux/Unix系统基础及运维;
3. Hive、HBase、Spark、Flume的使用与应用;
4. 数据仓库及ETL工具的使用与应用;
5. 大数据安全体系规划与实施;
6. 大数据监测工具的使用与应用。
小白docker求入门!求大佬帮忙?
首先搞一个Docker环境 然后搞一个Dockerfile 学习下语法 搞清楚每一行的用法和写法。了解下如何在里面部署服务。后续看下优化怎么搞再看下Docker管理 编排 再K8S之类的
大数据的框架主要学习和使用什么呢?
消息队列很多:
1、RabbitMQ
RabbitMQ 2007年发布,是一个在AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的,可复用的企业消息系统,是当前最主流的消息中间件之一。
2、ActiveMQ
ActiveMQ是由Apache出品,ActiveMQ 是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现。它非常快速,支持多种语言的客户端和协议,而且可以非常容易的嵌入到企业的应用环境中,并有许多高级功能
3、RocketMQ
RocketMQ出自 阿里公司的开源产品,用 Java 语言实现,在设计时参考了 Kafka,并做出了自己的一些改进,消息可靠性上比 Kafka 更好。RocketMQ在阿里集团被广泛应用在订单,交易,充值,流计算,消息推送,日志流式处理等
4、Kafka
Apache Kafka是一个分布式消息发布订阅系统。它最初由LinkedIn公司基于独特的设计实现为一个分布式的提交日志系统( a distributed commit log),,之后成为Apache项目的一部分。Kafka系统快速、可扩展并且可持久化。它的分区特性,可复制和可容错都是其不错的特性。
你说的应该是大数据平台中的主流框架,我列举一下:
(一)Hadoop生态圈
- HDFS:分布式文件系统,解决大数据的存储
- Yarn(MapReduce):分布式计算框架,解决大数据的计算
- Hive:Hadoop中的数据分析引擎,支持SQL
- HBase:基于HDFS的NoSQL数据库
- ZooKeeper:分布式协调服务,可以用于实现HA(高可用[_a***_])
- 其他
- (二)Spark生态圈
- Spark Core:Spark的核心,用于离线计算
- Spark SQL:Spark的数据引擎,支持SQL语句
- Spark Streaming:Spark的流式计算引擎,但本质依然是离线计算
- MLlib:机器学习框架
- (三)Flink生态圈
- Flink DataSet:Flink批处理(离线计算)API
- Flink DataStream:Flink流处理(实时计算)API
- Flink Table&SQL:Flink的数据分析引擎,支持SQL语句
- MLlib:机器学习框架
到此,以上就是小编对于linux仓库使用教程学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于linux仓库使用教程学习的5点解答对大家有用。