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[INFRA] EMR集群节点下线 (Decommission) 机制和逻辑深入分析EMR 节点下线由三层协同完成：关键配置文件如下下线 Task 节点时 yarn.nodes.exclude.xml 内容：

[INFRA] EMR集群中Hive和Spark集成Glue Data Catalog过程的深入分析本文基于 EMR 7.12.0 集群实际反编译分析。集群配置如下EMR 通过 AWS Glue Data Catalog 替代传统 Hive Metastore（MySQL/Derby）后端。其核心机制是利用 Hive 的 HiveMetaStoreClientFactory SPI 扩展点，用 AWS SDK v2 的 Glue API 调用替换 Thrift RPC + MySQL 后端，同时通过双向 Converter 在 Hive/Glue 数据模型之间无缝转换。

[INFRA] EMR集群安全配置传输中加密和Kerberos认证配置详解EMR Security Configuration（安全配置）是 Amazon EMR 提供的可复用安全策略模板，用于集中定义集群的加密、认证和授权设置。

[INFRA] EMR集群启用HA高可用架构和配置分析本次测试基于 EMR 7.12.0 HA 集群实际配置，在创建集群时配置如下external metastore并开启HA

[INFRA] EMR集群LogPusher组件功能和运行原理分析本文主要研究 EMR 集群中的 LogPusher 组件。这个组件虽然看起来只是推日志，但它的内部机制其实相当复杂，涉及三层配置系统、HSQLDB 数据库、磁盘空间管理、多线程并发上传等多个子系统

[INFRA] EMR集群CWagent组件功能和运行原理分析本文主要讲述 EMR 集群中的 CloudWatch Agent组件。CWAgent 是负责采集操作系统级别指标（CPU、内存、磁盘、网络等）并发送到 CloudWatch Metrics 的守护进程。它和 MetricsCollector 的职责完全不同：MC 采集的是 YARN/HDFS 应用指标用于 Managed Scaling 决策，而 CWAgent 采集的是 OS 系统指标用于监控告警。

[INFRA] EMR集群MetricsCollector组件功能和运行原理分析本文主要讲述 EMR 集群中的 MetricsCollector（简称 MC）组件。MC 是 Managed Scaling（托管扩缩容）的核心数据采集器，负责从 YARN 和 HDFS 采集指标，通过 WebSocket 上报给 EMR 控制面，为自动扩缩容提供决策数据。

[INFRA] EMR集群Instance Controller组件功能和运行原理分析参考资料本文主要内容为梳理 EMR 集群中的核心组件Instance Controller（简称 IC）。IC 是整个 EMR 集群的"大脑"，负责集群编排、应用管理、Step 执行、健康监控、RPC 通信、状态管理等几乎所有核心功能。

两级式单相光伏并网仿真（注意版本matlab 2021a）前级采用DC-DC变换电路两级式单相光伏并网仿真（注意版本matlab 2021a）前级采用DC-DC变换电路，通过MPPT控制DC-DC电路的pwm波来实现最大功率跟踪,mppt采用扰动观察法，后级采用桥式逆变，用spwm波调制。采用双闭环控制，实现直流母线电压的稳定和单位功率因数。并网效果良好，thd满足并网要求，附带仿真说明文件

KafkaUtils1. java代码2. server.properties 不同的地方 broker.id=0 listeners=PLAINTEXT://10.100.1.1:9092 advertised.listeners=PLAINTEXT://10.100.1.1:9092

严同学正在努力

DataAgent：企业级智能数据分析师，Text-to-SQL+Python 分析 + 自动出报告一站式搞定（开源项目）系统采用高度可扩展的架构设计，全面兼容 OpenAI 接口规范的对话模型与 Embedding 模型，并支持灵活挂载任意向量数据库。无论是私有化部署还是接入主流大模型服务（如 Qwen, Deepseek），都能轻松适配，为企业提供灵活、可控的数据洞察服务。这个是他的访问地址：DataAgent 他这里也有很多友好的参考手册

“深数据” vs “大数据”在数据驱动决策的时代，“大数据”早已成为高频热词，而“深数据”作为新兴概念，正逐渐走进行业视野。二者并非对立关系，却在核心逻辑、价值维度与应用场景上存在显著分野，共同构成了数据价值挖掘的两大重要方向。厘清二者的差异与关联，能帮助我们更精准地选择数据挖掘策略，释放数据的核心势能。

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任务一-1.子任务一：基础环境准备1.安装并配置 Java 环境Hadoop 等分布式框架依赖 Java，需安装 JDK（推荐 JDK 8）；下载 JDK（以jdk-8u361-linux-x64.tar.gz为例，需提前从 Oracle 官网或镜像站下载）；从本地上传文件到虚拟机使用到软件有Xshell，XFTP，Filezilla，需要主机先去官网下载文件（具体配置及使用参考链接1）。

Flink【基础知识 01】简介+核心架构+分层API+集群架构+应用场景+特点优势（一篇即可大概了解Flink）目前比较流行的大数据混合处理引擎 Spark【基于内存】，基本上已经取代了Hadoop 的 MapReduce 【基于IO】成为当前大数据处理的标准。Spark-Streaming 的流计算本质上还是批（微批）计算，Flink 是近年来在开源社区不断发展的技术中的能够同时支持高吞吐、低延迟、高性能的纯实时的分布式处理框架【Flink的开窗函数丰富】。

Flink【环境搭建 01】1.9.3 集群版安装、配置、验证我使用的安装文件是 flink-1.9.3-bin-scala_2.12.tgz ，以下内容均以此版本进行说明。

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