spark submit 提交集群任务后,spark Web UI界面不显示,但是有4040界面,显示local模式

遇到如下问题,求教大神:
集群有三个节点,111为master。剩余两个为slave。每个节点 4核,6.6G。
提交命令如下
nohup bin/spark-submit --master spark://sousou:7077 --executor-memory 1g --total-executor-cores 2 --class AnalyzeInfo /spark/jar/v2_AnalyzeInfo.jar &

    nohup bin/spark-submit --master spark://sousou111:7077 --executor-memory 1g --total-executor-cores 2 --class SaveInfoMain /spark/jar/saveAnn.jar &

    问题如下:
            1. spark submit 提交集群任务后,spark Web UI界面不显示SaveInfoMain,但是有4040界面,且查看界面Environment显示local模式。这是为什么啊?这样造成的问题是程序没有办法在界面停止。且这个程序有时候会造成处理数据异常缓慢,偶尔处理三四个小时之前的数据,AnalyzeInfo这个任务就不会产生这个问题。
            2. 而且这两个任务出现的共同点是:我设置的触发HDFS上的目录下文件就优雅停止程序,刚运行时还可以,但是这两个程序运行时间长了,比如说一天后我上传到HDFS上文件,这两程序就不能成功停止了。

            Environment图片如下:
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2个回答

我是重新建了一个项目,然后就可以了。。。。。。不知道为什么

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Got exception: org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnException: Unauthorized request to start container. This token is expired. current time is 1564564389887 found 1564524406596 Note: System times on machines may be out of sync. Check system time and time zones. at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method) at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45) at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:422) at org.apache.hadoop.yarn.api.records.impl.pb.SerializedExceptionPBImpl.instantiateException(SerializedExceptionPBImpl.java:168) at org.apache.hadoop.yarn.api.records.impl.pb.SerializedExceptionPBImpl.deSerialize(SerializedExceptionPBImpl.java:106) at org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.amlauncher.AMLauncher.launch(AMLauncher.java:123) at org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.amlauncher.AMLauncher.run(AMLauncher.java:250) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) . Failing the application. ApplicationMaster host: N/A ApplicationMaster RPC port: -1 queue: default start time: 1564523805324 final status: FAILED tracking URL: http://hadoop03:8088/cluster/app/application_1564523762236_0001 user: hadoop00 19/07/31 17:13:10 INFO yarn.Client: Deleted staging directory hdfs://myha01/user/hadoop00/.sparkStaging/application_1564523762236_0001 19/07/31 17:13:10 ERROR spark.SparkContext: Error initializing SparkContext. org.apache.spark.SparkException: Yarn application has already ended! It might have been killed or unable to launch application master. at org.apache.spark.scheduler.cluster.YarnClientSchedulerBackend.waitForApplication(YarnClientSchedulerBackend.scala:85) at org.apache.spark.scheduler.cluster.YarnClientSchedulerBackend.start(YarnClientSchedulerBackend.scala:62) at org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl.start(TaskSchedulerImpl.scala:173) at org.apache.spark.SparkContext.<init>(SparkContext.scala:509) at p2._01ScalaWordCountRemoteOps$.main(_01ScalaWordCountRemoteOps.scala:21) at p2._01ScalaWordCountRemoteOps.main(_01ScalaWordCountRemoteOps.scala) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:497) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:775) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:180) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:205) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:119) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala) 19/07/31 17:13:10 INFO server.AbstractConnector: Stopped Spark@6f2bafef{HTTP/1.1,[http/1.1]}{0.0.0.0:4040} 19/07/31 17:13:10 INFO ui.SparkUI: Stopped Spark web UI at http://192.168.2.102:4040 19/07/31 17:13:10 WARN cluster.YarnSchedulerBackend$YarnSchedulerEndpoint: Attempted to request executors before the AM has registered! 19/07/31 17:13:10 INFO cluster.YarnClientSchedulerBackend: Shutting down all executors 19/07/31 17:13:10 INFO cluster.YarnSchedulerBackend$YarnDriverEndpoint: Asking each executor to shut down 19/07/31 17:13:10 INFO cluster.SchedulerExtensionServices: Stopping SchedulerExtensionServices (serviceOption=None, services=List(), started=false) 19/07/31 17:13:10 INFO cluster.YarnClientSchedulerBackend: Stopped 19/07/31 17:13:10 INFO spark.MapOutputTrackerMasterEndpoint: MapOutputTrackerMasterEndpoint stopped! 19/07/31 17:13:10 INFO memory.MemoryStore: MemoryStore cleared 19/07/31 17:13:10 INFO storage.BlockManager: BlockManager stopped 19/07/31 17:13:10 INFO storage.BlockManagerMaster: BlockManagerMaster stopped 19/07/31 17:13:10 WARN metrics.MetricsSystem: Stopping a MetricsSystem that is not running 19/07/31 17:13:10 INFO scheduler.OutputCommitCoordinator$OutputCommitCoordinatorEndpoint: OutputCommitCoordinator stopped! 19/07/31 17:13:10 INFO spark.SparkContext: Successfully stopped SparkContext Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Yarn application has already ended! It might have been killed or unable to launch application master. at org.apache.spark.scheduler.cluster.YarnClientSchedulerBackend.waitForApplication(YarnClientSchedulerBackend.scala:85) at org.apache.spark.scheduler.cluster.YarnClientSchedulerBackend.start(YarnClientSchedulerBackend.scala:62) at org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl.start(TaskSchedulerImpl.scala:173) at org.apache.spark.SparkContext.<init>(SparkContext.scala:509) at p2._01ScalaWordCountRemoteOps$.main(_01ScalaWordCountRemoteOps.scala:21) at p2._01ScalaWordCountRemoteOps.main(_01ScalaWordCountRemoteOps.scala) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:497) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:775) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:180) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:205) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:119) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala) 19/07/31 17:13:10 INFO util.ShutdownHookManager: Shutdown hook called 19/07/31 17:13:10 INFO util.ShutdownHookManager: Deleting directory /tmp/spark-59635080-0711-4817-9e3b-b25f528cbbbe ```
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首先说明这个错误的前提,我没有自己在虚拟机上搭建,因为华为送了服务器,我就直接在它的服务器上搭建了docker,弄了三个容器装了kafka,直接使用docker-compose搭建集群  映射的端口就是这样子,但是呢,在IDEA连接kafka集群的时候 首先连接IP:5000,5002,5004 再连接返回的host.name =kafka1,kafka2,kafka3 最后继续连接advertised.host.name=kafka1,kafka2,kafka3 这样的情况,如果是普通服务器还好,直接在本地hosts添加主机IP映射即可 但是这个容器就添加不了了,容器的IP地址是内网设定的,我们本地访问ip肯定访问不到了。 20/01/16 22:11:04 INFO AppInfoParser: Kafka version: 2.4.0 20/01/16 22:11:04 INFO AppInfoParser: Kafka commitId: 77a89fcf8d7fa018 20/01/16 22:11:04 INFO AppInfoParser: Kafka startTimeMs: 1579183864167 20/01/16 22:11:04 INFO KafkaConsumer: [Consumer clientId=consumer-groupid1-1, groupId=groupid1] Subscribed to topic(s): test, topicongbo 20/01/16 22:11:04 INFO Metadata: [Consumer clientId=consumer-groupid1-1, groupId=groupid1] Cluster ID: Kkwgy0gkSkmGAlsC_5cz9A 20/01/16 22:11:04 INFO AbstractCoordinator: [Consumer clientId=consumer-groupid1-1, groupId=groupid1] Discovered group coordinator kafka3:9092 (id: 2147483644 rack: null) 20/01/16 22:11:06 WARN NetworkClient: [Consumer clientId=consumer-groupid1-1, groupId=groupid1] Error connecting to node kafka3:9092 (id: 2147483644 rack: null) java.net.UnknownHostException: kafka3 at java.net.Inet6AddressImpl.lookupAllHostAddr(Native Method) at java.net.InetAddress$2.lookupAllHostAddr(InetAddress.java:929) at java.net.InetAddress.getAddressesFromNameService(InetAddress.java:1324) at java.net.InetAddress.getAllByName0(InetAddress.java:1277) at java.net.InetAddress.getAllByName(InetAddress.java:1193) at java.net.InetAddress.getAllByName(InetAddress.java:1127) at org.apache.kafka.clients.ClientUtils.resolve(ClientUtils.java:104) at org.apache.kafka.clients.ClusterConnectionStates$NodeConnectionState.currentAddress(ClusterConnectionStates.java:403) at org.apache.kafka.clients.ClusterConnectionStates$NodeConnectionState.access$200(ClusterConnectionStates.java:363) at org.apache.kafka.clients.ClusterConnectionStates.currentAddress(ClusterConnectionStates.java:151) at org.apache.kafka.clients.NetworkClient.initiateConnect(NetworkClient.java:955) at org.apache.kafka.clients.NetworkClient.ready(NetworkClient.java:289) at org.apache.kafka.clients.consumer.internals.ConsumerNetworkClient.tryConnect(ConsumerNetworkClient.java:572) at org.apache.kafka.clients.consumer.internals.AbstractCoordinator$FindCoordinatorResponseHandler.onSuccess(AbstractCoordinator.java:757) at org.apache.kafka.clients.consumer.internals.AbstractCoordinator$FindCoordinatorResponseHandler.onSuccess(AbstractCoordinator.java:737) at org.apache.kafka.clients.consumer.internals.RequestFuture$1.onSuccess(RequestFuture.java:204) at org.apache.kafka.clients.consumer.internals.RequestFuture.fireSuccess(RequestFuture.java:167) at org.apache.kafka.clients.consumer.internals.RequestFuture.complete(RequestFuture.java:127) at org.apache.kafka.clients.consumer.internals.ConsumerNetworkClient$RequestFutureCompletionHandler.fireCompletion(ConsumerNetworkClient.java:599) at org.apache.kafka.clients.consumer.internals.ConsumerNetworkClient.firePendingCompletedRequests(ConsumerNetworkClient.java:409) at org.apache.kafka.clients.consumer.internals.ConsumerNetworkClient.poll(ConsumerNetworkClient.java:294) at org.apache.kafka.clients.consumer.internals.ConsumerNetworkClient.poll(ConsumerNetworkClient.java:233) at org.apache.kafka.clients.consumer.internals.ConsumerNetworkClient.poll(ConsumerNetworkClient.java:212) at org.apache.kafka.clients.consumer.internals.AbstractCoordinator.ensureCoordinatorReady(AbstractCoordinator.java:230) at org.apache.kafka.clients.consumer.internals.ConsumerCoordinator.poll(ConsumerCoordinator.java:444) at org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer.updateAssignmentMetadataIfNeeded(KafkaConsumer.java:1267) at org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer.poll(KafkaConsumer.java:1235) at org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer.poll(KafkaConsumer.java:1168) at org.apache.spark.streaming.kafka010.DirectKafkaInputDStream.paranoidPoll(DirectKafkaInputDStream.scala:172) at org.apache.spark.streaming.kafka010.DirectKafkaInputDStream.start(DirectKafkaInputDStream.scala:260) at org.apache.spark.streaming.DStreamGraph.$anonfun$start$7(DStreamGraph.scala:54) at org.apache.spark.streaming.DStreamGraph.$anonfun$start$7$adapted(DStreamGraph.scala:54) at scala.collection.parallel.mutable.ParArray$ParArrayIterator.foreach(ParArray.scala:145) at scala.collection.parallel.ParIterableLike$Foreach.leaf(ParIterableLike.scala:974) at scala.collection.parallel.Task.$anonfun$tryLeaf$1(Tasks.scala:53) at scala.runtime.java8.JFunction0$mcV$sp.apply(JFunction0$mcV$sp.java:23) at scala.util.control.Breaks$$anon$1.catchBreak(Breaks.scala:67) at scala.collection.parallel.Task.tryLeaf(Tasks.scala:56) at scala.collection.parallel.Task.tryLeaf$(Tasks.scala:50) at scala.collection.parallel.ParIterableLike$Foreach.tryLeaf(ParIterableLike.scala:971) at scala.collection.parallel.AdaptiveWorkStealingTasks$WrappedTask.compute(Tasks.scala:153) at scala.collection.parallel.AdaptiveWorkStealingTasks$WrappedTask.compute$(Tasks.scala:149) at scala.collection.parallel.AdaptiveWorkStealingForkJoinTasks$WrappedTask.compute(Tasks.scala:440) at java.util.concurrent.RecursiveAction.exec(RecursiveAction.java:189) at java.util.concurrent.ForkJoinTask.doExec(ForkJoinTask.java:289) at java.util.concurrent.ForkJoinPool$WorkQueue.runTask(ForkJoinPool.java:1056) at java.util.concurrent.ForkJoinPool.runWorker(ForkJoinPool.java:1692) at java.util.concurrent.ForkJoinWorkerThread.run(ForkJoinWorkerThread.java:157) 那么这个错误怎么解决的呢,而且华为的安全组我没有权限修改,只能5000-5010的端口对外开方
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大学四年自学走来,这些私藏的实用工具/学习网站我贡献出来了
大学四年,看课本是不可能一直看课本的了,对于学习,特别是自学,善于搜索网上的一些资源来辅助,还是非常有必要的,下面我就把这几年私藏的各种资源,网站贡献出来给你们。主要有:电子书搜索、实用工具、在线视频学习网站、非视频学习网站、软件下载、面试/求职必备网站。 注意:文中提到的所有资源,文末我都给你整理好了,你们只管拿去,如果觉得不错,转发、分享就是最大的支持了。 一、电子书搜索 对于大部分程序员...
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Vue + Spring Boot 项目实战(十四):用户认证方案与完善的访问拦截
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今天闲着无事,就想写点东西。然后听了下歌,就打算写个播放器。 于是乎用h5 audio的加上js简单的播放器完工了。 演示地点演示 html代码如下` music 这个年纪 七月的风 音乐 ` 然后就是css`*{ margin: 0; padding: 0; text-decoration: none; list-...
Python十大装B语法
Python 是一种代表简单思想的语言,其语法相对简单,很容易上手。不过,如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃,那就大错特错了。本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点,并附上详细的实例代码。如能在实战中融会贯通、灵活使用,必将使代码更为精炼、高效,同时也会极大提升代码B格,使之看上去更老练,读起来更优雅。
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餐盘在灯光的照耀下格外晶莹洁白,女朋友拿起红酒杯轻轻地抿了一小口,对我说:“经常听你说线程池,到底线程池到底是个什么原理?”
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杨辉三角 是经典算法,这篇博客对它的算法思想进行了讲解,并有完整的代码实现。
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漫话:什么是平衡(AVL)树?这应该是把AVL树讲的最好的文章了
这篇文章通过对话的形式,由浅入深带你读懂 AVL 树,看完让你保证理解 AVL 树的各种操作,如果觉得不错,别吝啬你的赞哦。 1、若它的左子树不为空,则左子树上所有的节点值都小于它的根节点值。 2、若它的右子树不为空,则右子树上所有的节点值均大于它的根节点值。 3、它的左右子树也分别可以充当为二叉查找树。 例如: 例如,我现在想要查找数值为14的节点。由于二叉查找树的特性,我们可...
“狗屁不通文章生成器”登顶GitHub热榜,分分钟写出万字形式主义大作
一、垃圾文字生成器介绍 最近在浏览GitHub的时候,发现了这样一个骨骼清奇的雷人项目,而且热度还特别高。 项目中文名:狗屁不通文章生成器 项目英文名:BullshitGenerator 根据作者的介绍,他是偶尔需要一些中文文字用于GUI开发时测试文本渲染,因此开发了这个废话生成器。但由于生成的废话实在是太过富于哲理,所以最近已经被小伙伴们给玩坏了。 他的文风可能是这样的: 你发现,...
程序员:我终于知道post和get的区别
是一个老生常谈的话题,然而随着不断的学习,对于以前的认识有很多误区,所以还是需要不断地总结的,学而时习之,不亦说乎
《程序人生》系列-这个程序员只用了20行代码就拿了冠军
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯GitHub上已经开源https://github.com/JavaFamily,有一线大厂面试点脑图,欢迎Star和完善 前言 这一期不算《吊打面试官》系列的,所有没前言我直接开始。 絮叨 本来应该是没有这期的,看过我上期的小伙伴应该是知道的嘛,双十一比较忙嘛,要值班又要去帮忙拍摄年会的视频素材,还得搞个程序员一天的Vlog,还要写BU...
开源并不是你认为的那些事
点击上方蓝字 关注我们开源之道导读所以 ————想要理清开源是什么?先要厘清开源不是什么,名正言顺是句中国的古代成语,概念本身的理解非常之重要。大部分生物多样性的起源,...
加快推动区块链技术和产业创新发展,2019可信区块链峰会在京召开
11月8日,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会、中国互联网协会、可信区块链推进计划联合主办,科技行者协办的2019可信区块链峰会将在北京悠唐皇冠假日酒店开幕。   区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后,下一代颠覆性的核心技术。如果说蒸汽机释放了人类的生产力,电力解决了人类基本的生活需求,互联网彻底改变了信息传递的方式,区块链作为构造信任的技术有重要的价值。   1...
程序员把地府后台管理系统做出来了,还有3.0版本!12月7号最新消息:已在开发中有github地址
第一幕:缘起 听说阎王爷要做个生死簿后台管理系统,我们派去了一个程序员…… 996程序员做的梦: 第一场:团队招募 为了应对地府管理危机,阎王打算找“人”开发一套地府后台管理系统,于是就在地府总经办群中发了项目需求。 话说还是中国电信的信号好,地府都是满格,哈哈!!! 经常会有外行朋友问:看某网站做的不错,功能也简单,你帮忙做一下? 而这次,面对这样的需求,这个程序员...
网易云6亿用户音乐推荐算法
网易云音乐是音乐爱好者的集聚地,云音乐推荐系统致力于通过 AI 算法的落地,实现用户千人千面的个性化推荐,为用户带来不一样的听歌体验。 本次分享重点介绍 AI 算法在音乐推荐中的应用实践,以及在算法落地过程中遇到的挑战和解决方案。 将从如下两个部分展开: AI算法在音乐推荐中的应用 音乐场景下的 AI 思考 从 2013 年 4 月正式上线至今,网易云音乐平台持续提供着:乐屏社区、UGC...
【技巧总结】位运算装逼指南
位算法的效率有多快我就不说,不信你可以去用 10 亿个数据模拟一下,今天给大家讲一讲位运算的一些经典例子。不过,最重要的不是看懂了这些例子就好,而是要在以后多去运用位运算这些技巧,当然,采用位运算,也是可以装逼的,不信,你往下看。我会从最简单的讲起,一道比一道难度递增,不过居然是讲技巧,那么也不会太难,相信你分分钟看懂。 判断奇偶数 判断一个数是基于还是偶数,相信很多人都做过,一般的做法的代码如下...
《C++ Primer》学习笔记(六):C++模块设计——函数
专栏C++学习笔记 《C++ Primer》学习笔记/习题答案 总目录 https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/100700212 —————————————————————————————————————————————————————— 《C++ Primer》习题参考答案:第6章 - C++模块设计——函数 文章目录专栏C+...
8年经验面试官详解 Java 面试秘诀
作者 |胡书敏 责编 | 刘静 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 本人目前在一家知名外企担任架构师,而且最近八年来,在多家外企和互联网公司担任Java技术面试官,前后累计面试了有两三百位候选人。在本文里,就将结合本人的面试经验,针对Java初学者、Java初级开发和Java开发,给出若干准备简历和准备面试的建议。 Java程序员准备和投递简历的实...
面试官如何考察你的思维方式?
1.两种思维方式在求职面试中,经常会考察这种问题:北京有多少量特斯拉汽车?某胡同口的煎饼摊一年能卖出多少个煎饼?深圳有多少个产品经理?一辆公交车里能装下多少个乒乓球?一个正常成年人有多少根头发?这类估算问题,被称为费米问题,是以科学家费米命名的。为什么面试会问这种问题呢?这类问题能把两类人清楚地区分出来。一类是具有文科思维的人,擅长赞叹和模糊想象,它主要依靠的是人的第一反应和直觉,比如小孩...
so easy! 10行代码写个"狗屁不通"文章生成器
前几天,GitHub 有个开源项目特别火,只要输入标题就可以生成一篇长长的文章。 背后实现代码一定很复杂吧,里面一定有很多高深莫测的机器学习等复杂算法 不过,当我看了源代码之后 这程序不到50行 尽管我有多年的Python经验,但我竟然一时也没有看懂 当然啦,原作者也说了,这个代码也是在无聊中诞生的,平时撸码是不写中文变量名的, 中文...
知乎高赞:中国有什么拿得出手的开源软件产品?(整理自本人原创回答)
知乎高赞:中国有什么拿得出手的开源软件产品? 在知乎上,有个问题问“中国有什么拿得出手的开源软件产品(在 GitHub 等社区受欢迎度较好的)?” 事实上,还不少呢~ 本人于2019.7.6进行了较为全面的回答,对这些受欢迎的 Github 开源项目分类整理如下: 分布式计算、云平台相关工具类 1.SkyWalking,作者吴晟、刘浩杨 等等 仓库地址: apache/skywalking 更...
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一、数据库简介 数据库(Database,DB)是按照数据结构来组织,存储和管理数据的仓库。 典型特征:数据的结构化、数据间的共享、减少数据的冗余度,数据的独立性。 关系型数据库:使用关系模型把数据组织到数据表(table)中。现实世界可以用数据来描述。 主流的关系型数据库产品:Oracle(Oracle)、DB2(IBM)、SQL Server(MS)、MySQL(Oracle)。 数据表:数...
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