1、hadoop的官网定义Apache Hadoop软件库是一个框架，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。 它旨在从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器提供本地计算和存储。 该库本身不是依靠硬件来提供高可用性，而是设计用于在应用层检测和处理故障，从而在一组计算机之上提供高可用性服务，每个计算机都可能出现故障。2、hadoop的个人理解举个简单的例子，...

1、数据发布订阅/配置中心1、原理：发布者将数据发布到zookeeper的节点上，订阅者获取节点上的数据，从而实现发布订阅的目的。实现配置信息的集中式管理和数据的动态更新2、实现配置中心有两种模式：push （推送：服务器端推送）、pull（拉取：客户端主动拉取），客户端向服务端注册要关注的节点，一旦节点发生变化，服务端就会给客户端发送通知。3、zookeeper采用的是推拉相结合的方式。 ...

1、将一个普通的springboot应用注册到eureka或从eureka中获取服务列表，主要做了以下两件事：在应用主类中配置了@EnableDiscoveryClient注解在application.properties中使用eureka.client.serviceUrl.defaultZone参数指定服务注册中心的位置通过@EnableDiscoveryClient来开启Discover

1、k8s是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，k8s的目标是让部署容器化的应用简单并且高效，k8s提供了应用部署、规划、更新、维护的一种机制！2、k8s一个核心的特点就是能够自主的管理容器来保证云平台中的容器按照用户的期望状态运行（类似于doker?能够替代人工运维，从而保证服务出问题时能自动恢复？）3、在K8s中，所有的容器都在pod中运行。-_- 编不下去了，看人家的...

#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-from random import randint# 1、方案1data = [randint(0, 20) for _ in xrange(30)]# fromkey函数，以data中的每个值作为key,以0作为值，生成字典类型{1:0，...}c = dict.fromkeys(data, 0)f

#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-# 使用线程的两种方式from threading import Thread# ======1、直接使用Thread======def say_hello(number):print numberprint "hello world"t = Thread(target=say_he

#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-# 1、方案1：使用内置函数sortedfrom random import randintd = {x: randint(60, 100) for x in 'xadfyz'}# 将字典转换为包含元组的list，使用zip函数结果如：[(60, 'a'), (95, 'd'), (95, 'f'),

1、在列表中筛选数据：a、filter函数#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-from random import randint# 随机生成10个-10到10之间的整数，并筛选出其中大于0的整数并打印data = [randint(-10, 10) for count in xrange(10)]data = filter(

#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-# 读写csv文件import csv# ========读csv文件：打开，需要使用二进制方式rb========rf = open("boss.csv", "rb")reader = csv.reader(rf)for row in reader:print rowrf.flush()r

#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor'''如何使用线程池：使用标准库中的concurrent.futures下的ThreadPoolExecutor对象的submit和map方法可以用来启动线程池中线程执行任务当线程池中的每个线程都在运行，又