林浩然与Hadoop的奇幻数据之旅

在这里插入图片描述

林浩然与Hadoop的奇幻数据之旅

Lin Haoran and the Enchanting Data Journey with Hadoop


在一个名为“比特村”的地方,住着一位名叫林浩然的程序员大侠。他并非江湖上常见的武艺高强之人,而是凭借一把键盘、一支鼠标,纵横在大数据的海洋里。一日,林浩然接到了一封神秘邮件,邀请他探索一个名为"Hadoop"的秘密王国。

In a place called “Bit Village,” there lived a programmer extraordinaire named Lin Haoran. Unlike the common martial artists seen in the realm, he navigated the vast ocean of big data armed only with a keyboard and a mouse. One day, Lin Haoran received a mysterious email inviting him to explore a secret kingdom called “Hadoop.”

初次接触Hadoop,林浩然不禁哑然失笑:“这名字听起来像是一只卡通大象,能吞吐海量的数据。”的确,Hadoop的大象LOGO象征着它具有处理大量复杂数据的能力。林浩然一边摩挲着手中的键盘,一边自言自语:“要是真有一只这样的大象就好了,我就可以把那些杂乱无章的数据全喂给它,让它帮我消化成智慧的结晶。”

Upon first encountering Hadoop, Lin Haoran couldn’t help but chuckle, “The name sounds like a cartoon elephant capable of handling massive amounts of data.” Indeed, Hadoop’s elephant logo symbolized its capacity to process vast and complex datasets. Lin Haoran, while tapping away at his keyboard, mumbled to himself, “If only there were such an elephant, I could feed it all those chaotic data, and it would digest them into crystallized wisdom for me.”

于是,林浩然首先踏入了HDFS(分布式文件系统)的丛林。他想象自己是一位数据猎人,在这片丛林中,每个数据块就像一只小动物,由无数个节点(Node)组成的“蚁群”负责搬运和储存。每当看到这些“数据蚂蚁”高效有序地工作,林浩然便忍不住调侃:“没想到我这硬盘里的‘杂草丛生’,在HDFS的治理下也能变得整整齐齐!”

And so, Lin Haoran stepped into the jungle of HDFS (Hadoop Distributed File System). Imagining himself as a data hunter, each data block in this jungle was like a small creature, with a “ant colony” of countless nodes responsible for carrying and storing them. Whenever he saw these “data ants” working efficiently and orderly, Lin Haoran couldn’t resist a quip, “Who would have thought that the ‘overgrown weeds’ in my hard drive could be organized so neatly under the governance of HDFS!”

紧接着,林浩然又踏上了MapReduce的冒险之路。他将这个过程比喻为一次美食制作大赛:先用Map阶段将原料(数据)剁碎并分类装盘,然后通过Reduce阶段对这些“数据碎片”进行精心熬煮,最终制成一道道美味可口的“数据汤”。每完成一行MapReduce代码,他就像是那位在厨房挥洒自如的大厨,得意地说:“瞧,这就是我的拿手好菜——数据炖肉!”

Next, Lin Haoran embarked on the adventurous road of MapReduce. He likened this process to a gourmet cooking competition: first, in the Map phase, raw materials (data) were chopped up and categorized onto plates, then in the Reduce phase, these “data fragments” were carefully simmered to create delicious “data soup.” With every line of MapReduce code completed, he felt like a chef in the kitchen, proudly saying, “Look, this is my specialty – data stew!”

最后,林浩然深入到YARN(Yet Another Resource Negotiator)的核心地带,这里就像是资源分配的中央调度室,各种计算任务排队等待领取CPU和内存等宝贵资源。看着YARN如同老练的集市管理员般公平合理地分发资源,林浩然感慨万分:“看来,管理数据世界的秩序,跟管理咱们村子的集市一样讲究策略呢!”

Finally, Lin Haoran delved deep into the core of YARN (Yet Another Resource Negotiator). This place resembled the central scheduling room for resource allocation, where various computing tasks queued up, awaiting the allocation of precious resources like CPU and memory. Watching YARN distribute resources fairly and reasonably, like a seasoned market administrator, Lin Haoran exclaimed, “It seems that managing the order of the data world is just as strategic as managing our village market!”

经过这一系列的探险,林浩然成功掌握了Hadoop的奥秘,并在比特村举行了一场别开生面的讲座,他用幽默风趣的语言向村民们普及大数据知识:“朋友们,你们知道吗?我们每天产生的数据就像是农田里的庄稼,而Hadoop就是那个能把所有粮食收储、加工、提炼出金黄稻米的好帮手。只要我们善加利用,就能从浩瀚的数据海洋中淘出宝藏来!”

After this series of adventures, Lin Haoran successfully mastered the secrets of Hadoop. He held a unique lecture in Bit Village, using humorous and witty language to educate the villagers about big data: “Friends, do you know? The data we generate every day is like crops in the fields, and Hadoop is the handy helper that stores, processes, and refines all the grains into golden rice. As long as we use it wisely, we can extract treasures from the vast ocean of data!”

从此,“比特村”的村民们不再畏惧大数据的复杂,而是跟随林浩然一起踏上Hadoop的奇幻旅程,在欢笑声中揭开数据的神秘面纱,共同享受这场数据盛宴。而林浩然也成为了他们心中的“数据烹饪大师”,以独特的幽默视角带领大家领略Hadoop的无穷魅力。

From then on, the villagers of “Bit Village” no longer feared the complexity of big data. Instead, they joined Lin Haoran on the enchanting journey with Hadoop, unveiling the mysterious veil of data amidst laughter, and collectively enjoying the feast of data. Lin Haoran became their “Data Culinary Master,” leading them to appreciate the endless charm of Hadoop with his unique and humorous perspective.

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/647398.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

UI跟随物体的关键是什么?重要吗?

引言 UI的跟随效果 在游戏开发中,UI的跟随效果是提高用户体验和交互性的重要组成部分。 本文将深入介绍如何创建一个高效且可定制的UI跟随目标组件,并分享一些最佳实践。 本文源工程在文末获取,小伙伴们自行前往。 UI跟随物体的关键 UI…

MQ回顾之kafka速通

不定期更新 官网概念自查 官网:Apache Kafka kafka结构 和kafka相关的关键名词有:Producer、Broker、Topic、Partition、Replication、Message、Consumer、Consumer Group、Zookeeper。 各名词解释已经泛滥,如果你想看点不一样的&#xf…

A 股承担着一个什么功能?

​A 股:中国资本市场的核心角色 A 股,即人民币普通股票,在中国资本市场中扮演着至关重要的角色。它不仅是投资者买卖交易的场所,更是中国经济发展的重要引擎。 首先,A 股为中国的企业提供了融资平台。中国有着庞大的…

从Elasticsearch来看分布式系统架构设计

从Elasticsearch来看分布式系统架构设计 - 知乎 分布式系统类型多,涉及面非常广,不同类型的系统有不同的特点,批量计算和实时计算就差别非常大。这篇文章中,重点会讨论下分布式数据系统的设计,比如分布式存储系统&…

Zookeeper3.5.7源码分析

文章目录 一、Zookeeper算法一致性1、Paxos 算法1.1 概述1.2 算法流程1.3 算法缺陷 2、ZAB 协议2.1 概述2.2 Zab 协议内容 3、CAP理论 二、源码详解1、辅助源码1.1 持久化源码(了解)1.2 序列化源码 2、ZK 服务端初始化源码解析2.1 启用脚本分析2.2 ZK 服务端启动入口2.3 解析参…

鸿蒙入门学习的一些总结

前言 刚开始接触鸿蒙是从2023年开始的,当时公司在调研鸿蒙开发板能否在实际项目中使用。我们当时使用的是OpenHarmony的,基于DAYU/rk3568开发板,最开始系统是3.2的,API最高是API9,DevecoStudio 版本3.1的。 鸿…

excel统计分析——Duncan法多重比较

参考资料:生物统计学 Duncan法又称新复极差检验法,是对S-N-K法的改进,根据秩次距m对临界值的显著水平α进行调整,是最常用的多重比较方法。最小显著极差表示如下: 其中,m为秩次距,df为方差分析中…

【软件测试】学习笔记-制定一份有效的性能测试方案

什么是性能测试方案? 性能测试方案,通俗一点说就是指导你进行性能测试的文档,包含测试目的、测试方法、测试场景、环境配置、测试排期、测试资源、风险分析等内容。一份详细的性能测试方案可以帮助项目成员明确测试计划和手段,更…

第二集《闻法仪轨》

请大家打开讲义第三面,甲二、于法、法师发起承事。 我们身为一个大乘的佛弟子,我们这一念明了的心,在一生当中,会遇到很多很多的佛法,也会遇到很多很多的法师,但不是所有的法师跟佛法对我们都是帮助的&…

Prometheus插件安装kafka_exporter

下载地址 https://github.com/danielqsj/kafka_exporter/releases 解压 tar -zxvf kafka_exporter-1.7.0.linux-amd64.tar.gzmv kafka_exporter-1.7.0.linux-amd64 kafka_exporter服务配置 cd /usr/lib/systemd/systemvi kafka_exporter.service内容如下 [Unit] Descript…

概念性——数据库简介

前些天发现了一个人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,最重要的屌图甚多,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。 概念性——数据库简介 介绍 数据对于当今许多应用程序和网站的运行至关重要。对热门视频的评论、多人游戏中分…

centos手动下载配置redis并自启动

有些服务器不能自动安装配置redis,仓库找不到之类的问题,就需要手动下载配置redis,记录下,方便以后使用(ps,如果报错可能是gcc缺失) 1、下载 Redis 源码包:访问 Redis 官网或可信的…

基于时空模型的视频异常检测

假设存在一个运动区域,规则要求只能进行特定的运动项目。 出于安全原因或因为业主不喜欢而禁止进行任何其他活动:)。 我们要解决的问题是:如果我们知道正确行为的列表,我们是否可以创建一个视频监控系统,在出现不常见的行为发出通…

37、Flink 的CDC 格式:debezium部署以及mysql示例(1)-debezium的部署与示例

Flink 系列文章 一、Flink 专栏 Flink 专栏系统介绍某一知识点,并辅以具体的示例进行说明。 1、Flink 部署系列 本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。 2、Flink基础系列 本部分介绍Flink 的基础部分,比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的…

UE5 Chaos系统 学习笔记

记得开插件: 1、锚点场 在锚点场范围内的物体静止且不被其他力场损坏 2、ClusterStrain 破裂效果的力 3、DisableField chaos破裂后的模拟物理在绿色范围内禁止模拟物理 4、ForceAndStrain 破裂效果的力 5、ForceAndStrainFallOff 破裂效果的力,但是…

浅析Redis②:命令处理之epoll实现(中)

写在前面 Redis作为我们日常工作中最常使用的缓存数据库,其重要性不言而喻,作为普通开发者,我们在日常开发中使用Redis,主要聚焦于Redis的基层数据结构的命令使用,很少会有人对Redis的内部实现机制进行了解&#xff0c…

HarmonyOS应用模型概述

应用模型的构成要素 应用模型是HarmonyOS为开发者提供的应用程序所需能力的抽象提炼,它提供了应用程序必备的组件和运行机制。有了应用模型,开发者可以基于一套统一的模型进行应用开发,使应用开发更简单、高效。 HarmonyOS应用模型的构成要…

leetcode:2859. 计算 K 置位下标对应元素的和(python3解法)

难度:简单 给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums 和一个整数 k 。 请你用整数形式返回 nums 中的特定元素之 和 ,这些特定元素满足:其对应下标的二进制表示中恰存在 k 个置位。 整数的二进制表示中的 1 就是这个整数的 置位 。 例如&#xf…

Vulnhub靶机:FunBox 7

一、介绍 运行环境:Virtualbox 攻击机:kali(10.0.2.15) 靶机:FunBox 7(10.0.2.34) 目标:获取靶机root权限和flag 靶机下载地址:https://www.vulnhub.com/entry/funb…

Ubuntu apt update提示:GPG 缺少公钥解决方法

Ubuntu 运行: sudo apt update #or sudo apt-get update提示:GPG 缺少公钥以及404 Not Found,如下面所示,有mirror.bwbot.org 和ppa.launchpadcontent.net两个源出现问题。 好多网友用后面的方法解决 真正解决:gpg --verify sig:…