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MapReduce主要分为三个阶段 mapper shuffle reduce MAPPER阶段 以下是 Mapper 阶段的详细工作流程（以 Hadoop 2.x/3.x 的 YARN 架构为例）：

Hadoop是大数据的基石 初学大数据组件，好奇底层如何实现，但是深入之前，需要先了解一些概念。 本篇文章就是做这个的。 ⏳ Hadoop 组件演进时间线（2006~2023） 年份 里程碑事件 技术

能够使用自己学到的东西，造就自己想要的东西，这是件非常快乐且有成就的事情。 一句的话送给今后的自己，不忘编程的初心。

以下仅供个人学习记录使用，有问题请见谅 java host 将主机域名解析到相应的ip地址上。 比如在host中配置了 www.youtube.com ip是百度的ip，然后去ping youtube

帮助命令 镜像命令 容器命令 其他命令 数据卷 功能：实现容器内数据和主机数据的互通。相当于linux中的硬连接。 这样以后修改本地文件内容，容器内会自动同步。 匿名挂载 具名挂载 指定路径挂载 默认

1.四种授权方式（简化模式省略） 授权码模式（authorization code） 资源拥有者访问客户端，客户端要求资源拥有者授权（浏览器重定向到授权服务器，并携带着客户端本身的信息，这里要求客户端

参考文章 在nginx.conf中的http中添加client_max_body_size 100M; 然后重启nginxaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa

安装rar解压工具。教程 里面有个make命令。 需要安装gcc，执行一下就可以了： yum -y install gcc automake autoconf libtool make yum ins

```mysql delete from 表名字; #逐行清空表中数据 truncate 表名字; #整表清空表中数据 drop table 表名字; #删除表，直接把表给drop掉了。谨慎使用！ `