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文章 2024-09-03 来自：开发者社区

超实用Unity Shader Graph教程：从零开始打造令人惊叹的游戏视觉特效，让你的作品瞬间高大上，附带示例代码与详细步骤解析！

利用Unity Shader Graph实现炫酷视觉效果 Unity Shader Graph是Unity引擎中的一项强大功能，它允许开发者通过可视化编程的方式创建着色器，从而实现复杂且炫酷的视觉效果。无需深入了解底层的着色语言，Shader Graph使得艺术家和程序员都能够快速地试验和实现各种着色器效果。本文将以教程的形式，详细介绍如何...

文章 2024-09-01 来自：开发者社区

Unity粒子系统全解析：从基础设置到高级编程技巧，教你轻松玩转绚丽多彩的视觉特效，打造震撼游戏画面的终极指南

Unity中的粒子系统：创造绚丽多彩的视觉效果粒子系统是Unity引擎中一项非常强大的功能，它能够帮助开发者创建出一系列动态且引人注目的视觉效果，如火焰、爆炸、雨雪天气等。通过粒子系统的使用，游戏的世界变得更加生动有趣。本文将以技术博客的形式，详细介绍如何在Unity中使用粒子系统来创造各种绚丽多彩的视觉效果，...

文章 2024-08-24 来自：开发者社区

揭秘Hadoop Yarn背后的秘密！它是如何化身‘资源大师’，让大数据处理秒变高效大戏的？

在大数据处理的广阔世界里，Hadoop Yarn（Yet Another Resource Negotiator）扮演着至关重要的角色。作为Hadoop生态系统中的核心组件，Yarn不仅负责集群资源的分配与管理，还承担着作业调度的重任。它如同一位精明的指挥官，在复杂多变的分布式计算环境中，确保各项任...

文章 2024-08-24 来自：开发者社区

揭秘Hadoop Yarn三大调度器：如何玩转资源分配，实现高效集群管理？

Hadoop Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop集群资源管理的一个强大工具。它主要负责为集群中的应用程序分配资源，确保资源高效利用。本文将分析Yarn的调度器，并通过示例代码来展示其工作原理。Yarn调度器主要有三种类型：容量调度器（Capacity Sche...

文章 2024-04-22 来自：开发者社区

Hadoop节点资源扩展目录建立

在Hadoop集群中，节点资源扩展目录的建立主要涉及到DataNode的数据存储目录配置。随着集群规模的扩大和数据量的增长，可能需要添加更多的存储目录来分散数据的存储压力，提高集群的存储性能。以下是建立Hadoop节点资源扩展目录的一般步骤：确定新的存储目录：首先，你需要确定哪些新的目录或磁盘将用于存储Had...

文章 2024-04-22 来自：开发者社区

Hadoop节点资源扩展网络配置

Hadoop节点资源扩展时，网络配置是一个关键步骤。以下是一些关于Hadoop节点资源扩展网络配置的建议：确保网络连通性：在扩展Hadoop节点资源之前，首先确保新节点与现有集群之间的网络连接是稳定和可靠的。这包括检查物理连接、网络设备和交换机等，以确保数据可以在节点之间高效地传输。配置DNS和主机名解析：为了...

文章 2024-04-22 来自：开发者社区

Hadoop节点资源扩展环境部署

Hadoop节点资源扩展环境部署是一个涉及多个步骤的过程。以下是一个基本的步骤指南，帮助你进行Hadoop节点资源扩展环境部署：准备阶段：确保你了解当前Hadoop集群的状态和需求，以及扩展节点后的预期性能提升。检查硬件资源，确保新的节点满足Hadoop集群的最低硬件要求。准备好新的节点，包括安装操作系统、配...

文章 2024-04-22 来自：开发者社区

Hadoop节点资源扩展硬件选择

Hadoop节点资源扩展时，硬件选择是一个关键步骤，以下是一些建议：机架式服务器：优先选择x86架构的机架式服务器。机架式服务器通常具有较好的扩展性和可靠性，能够支持Hadoop集群的大规模数据处理需求。对于大型集群，可以通过扩展机架来增加节点数量，以满足更高的计算和存储需求。处理器：...

文章 2024-04-18 来自：开发者社区

Hadoop节点资源扩展

Hadoop节点资源扩展是一个涉及多个方面的过程，主要包括硬件的扩展、软件环境的配置、集群的管理和监控等。以下是一些关键的步骤和考虑因素：硬件选择：在选择新节点时，需要考虑节点的配置、性能和可扩展性等因素。评估新节点的成本和投入产出比，以确保扩容的经济性和可行性。环境部署：在新节点上部署Java/Hadoop程序，并配置相应的环境变量。同时，需要增加用户，并从主节点（master）上...

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更新时间 2024-10-28 08:40:54

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开源大数据平台 E-MapReduce

开源大数据平台 E-MapReduce（简称“EMR”）是云原生开源大数据平台，向客户提供简单易集成的Hadoop、Hive、Spark、Flink、Presto、ClickHouse、StarRocks、Delta、Hudi等开源大数据计算和存储引擎服务。

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