​pnpm，一个老牌的node.js包管理器，支持npm的所有功能，完全足以用来替代npm。它采用全局存储，每个项目内部使用了硬链接，所以很省空间，安装速度快。本文介绍下pnpm的基本概念，安装、卸载、使用，原理，可能遇到的问题及解决办法。阅读本文需要一点前端基础，最好有过Node使用经历。

Hadoop伪分布式在Linux上的搭建教程目录前言 前期工具准备一、JDK、Hadoop的安装二、JDK配置2.1配置环境变量2.2.使配置文件生效2.3查看Java版本 三、Hadoop配置文件3.1编辑hadoop-env.sh3.2编辑yarn-env.sh3.3编辑core-site.xml3.4编辑hdfs-site.xml3.5编

一、包管理器比较参考原文链接：2024Node.jsPackageManager指南：npm、Yarn、pnpm比较—2024Node.jsPackageManagerGuide:npm,Yarn,pnpmCompared(nodesource.com)以下是对Node.js的三个包管理工具npm、Yarn和pnpm的优缺点总结：npm（NodePackageManag

flinkjob提交到yarn需要哪些配置文件flinksubmitnewjob文章目录前言Standalone模式yarn模式前言本文介绍flink的任务提交模式。Standalone模式WebUI提交job打开flink的WebUI，在WebUI的SubmitNewJob提交jar包。Job参数：EntryClass：程序的入口，指定入口类（类的全限制名

在package.json文件中，stackblitz字段用于配置StackBlitz环境中的特定设置。StackBlitz是一个基于云的开发环境，允许用户在线编写、运行和调试代码。startCommand字段指定了在StackBlitz环境中启动项目时应该执行的命令。startCommand字段的作用"stackblitz":{"star

一、运行效果 项目地址：GitHub-abi/screenshot-to-code:Dropinascreenshotandconvertittocleancode(HTML/Tailwind/React/Vue)二、实践步骤1.将项目下载到本地2.获取Anthropic(Claude)密钥或者 OpenAIAPI(chatGPT)密钥(1)OpenAIAPI(chatGPT)密钥

Spark的介绍与搭建：从理论到实践-CSDN博客Spark的Standalone集群环境安装与测试-CSDN博客PySpark本地开发环境搭建与实践-CSDN博客Spark程序开发与提交：本地与集群模式全解析-CSDN博客目录一、SparkonYARN的优势（一）统一化资源管理（二）YARN调度机制的优势二、Spark

今天在做大数据实验时，在终端，start-all.sh脚本启动Hadoop的NameNode、DataNode、ResourceManager和NodeManager失败，出现下面的错误信息：[root@node1hadoop]#./sbin/start-all.shStartingnamenodeson[node1]ERROR:AttemptingtooperateonhdfsnamenodeasrootERROR:butt

1、理论        ApacheYARN（YetanotherResourceNegotiator的缩写）是Hadoop集群的资源管理系统，负责为计算程序提供服务器计算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等计算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。   YARN被引入Hadoop2,最初是为了

在自己电脑上安装yarn报错，Unrecognizedoption:--versionError:CouldnotcreatetheJavaVirtualMachine.Error:Afatalexceptionhasoccurred.Programwillexit.估计是和之前安装的hadoop冲突了使用whereyarn命令，找到安装yarn的目录C:\ProgramFiles\nodejs把

YARN上部署的过程是：客户端把Flink应用提交给Yarn的ResourceManager，Yarn的ResourceManager会向Yarn的NodeManager申请容器。在这些容器上，Flink会部署JobManager和TaskManager的实例，从而启动集群。Flink会根据运行在JobManger上的作业所需要的Slot数量动态分配TaskManager资

背景Dolphinscheduler针对YARN任务，比如说MR、Spark、Flink，甚至是Shell任务，最初都是会判断如果有YARN任务，解析到applicationId。这样就会不单单以判断客户端进程为单一判断依据，还要根据YARN状态进行最终的Dolphinscheduler任务状态判断。后期，社区对此进行了重构(确实是好的向往，现

代码共享方案◼我们已经学习了在JavaScript中可以通过模块化的方式将代码划分成一个个小的结构：在以后的开发中我们就可以通过模块化的方式来封装自己的代码，并且封装成一个工具；这个工具我们可以让同事通过导入的方式来使用，甚至你可以分享给世界各地的程序员来使用

 vue3，清除缓存，重新安装依赖如果你正在使用Vite，尝试清除缓存或重启开发服务器：#清除缓存rm-rfnode_modules/.vite #或者重启开发服务器npmrundev #或者yarndev----------------------------------------------vue3重新安装依赖 如果上述步骤都不能解决

简述ApacheDolphinschedulerMaster和Worker都是支持多节点部署，无中心化的设计。Master主要负责是流程DAG的切分，最终通过RPC将任务分发到Worker节点上以及Worker上任务状态的处理Worker主要负责是真正任务的执行，最后将任务状态汇报给Master，Master进行状态处理那问题来了：M

flinkjobmanager终止任务失败问题现象用户flink任务提交客户端侧抛出请求错误,经排查发现是客户端主动cancle的.接着排查yarnapp日志,发现本质错误是jm退出了,接着看jm日志,jm退出是由于失去了leadership导致的排查过程了解背景发现,用户有flinkha任务

背景你看到别人都有自己的个人博客，你不想也搞一个吗？作者的博客示例：博客演示地址源码地址：码云技术与环境vitePress：官网markdownvuenodejs：V18.0+yarn用来安装依赖，也可以用pnpm、bun、npm等开始搭建1.建一个空的文件夹，如：testBlog2.安装vitepress：yarnadd-Dvitepres

1.下载、上传、解压，添加环境变量。tarzxf/opt/software/hadoop-2.7.6.tar.gz-C/usr/local/src2.JAVA_HOMEhadoop-env.sh：修改JAVA_HOMEexportJAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1.8.0_1813.NameNodehdfs-site.xml：namenode命令的存放路径；namenode的数据存放路径；设置备

今天配置了vue环境，学习了基础的vue语法，在这个过程中遇到了如下问题1.安装完node.js和vuecli后，创建项目的时候出现了问题我无法通过yarnserve启动项目，但由于默认下载设置的是yarn，导致也无法使用npmrunserve启动在这里卡了很久，解决办法是在C盘的user目录下有一个文件，其实后面

安装nvm管理node版本（npm、yarn）一、下载安装nvmnvm网址：https://nvm.uihtm.com/1、点击下载链接下载nvm2、将下载的压缩包解压，解压后双击安装包，然后按如下步骤操作步骤1步骤2记住你的安装目录步骤3步骤4步骤5点击finish步骤6查看nvm是否安装成功1、打开cmd（win+R）

一、Yarn基本架构YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container组成，之间通过RPC通讯1、ResourceManager：是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件构成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（ApplicationsManager，ASM）2、NodeManage

 一、安装下载1.首先在hadoop官网下载一个稳定版本，选择binary包官网地址：https://hadoop.apache.org/releases.html下载下来是tar.gz文件，用winrar解压即可。2.因为这个压缩包是forlinux系统的，win下还需要安装几个dllwinutils, 下载地址：https://www.jianguoyun.com/p/Dcs2

Flink涉及的知识点如下图所示，本文将逐一讲解：本文档参考了 Flink的官网及其他众多资料整理而成，为了整洁的排版及舒适的阅读，对于模糊不清晰的图片及黑白图片进行重新绘制成了高清彩图。一、Flink简介1.Flink发展这几年大数据的飞速发展，出现了很多热门的开源社区，其中

面对日常生活和工作中常见的OCR识别、PDF解析、翻译、校对等场景，配套的可视化工具能够极大地提升我们的使用体验和工作效率。通过可视化界面，我们可以直观地看到文本识别、解析和翻译的结果，便捷评估产品效果。今天来跟大家分享一个非常棒的开源项目——TextInParseX-Frontend，帮

文章目录一、NameNode高可用的搭建1、免密配置2、三个节点都需要安装psmisc3、检查三个节点是否都安装jdk以及zk4、检查是否安装了hadoop集群5、修改hadoop-env.sh6、修改core-site.xml7、修改hdfs-site.xml8、检查workers文件是否为三台服务9、分发给其他两个节点10、