正向代理,也就是传说中的代理,他的工作原理就像一个跳板,简单的说,我是一个用户,我访问不了某网站,但是我能访问一个代理服务器，这个代理服务器呢,他能访问那个我不能访问的网站。

一位开发人员每天跑相同的任务，但是他发现某一天同样的任务处理大约差不多量的数据（都是大约4亿条，hive count的结果），处理时间却相差3倍之多，一个不到一个小时，一个运行了三个小时，记录一下分析步骤。

我也是做毕业设计才开始接触Hadoop，折腾了蛮久，看了各种各类的书，对于如何入手也有些感触。我不是Hadoop专家，也只是一个初学者，这里我也只是就自己的学习体会，站在初学者的角度谈一下如何入门。）

ZooKeeper是一个树形结构的目录服务，支持变更推送，因此非常适合作为Dubbo服务的注册中心。

反向代理（Reverse Proxy）方式是指以代理服务器来接受Internet上的连接请求，然后将请求转发给内部网络上的服务器；并将从服务器上得到的结果返回给Internet上请求连接的客户端，此时代理服务器对外就表现为一个服务器。

随着2017年大数据各种应用的发展，大数据的价值得以充分的发挥，大数据已在企业、社会各个层面都成为重要的手段，数据已成为新的企业战略制高点，也是各个企业争夺的新焦点。那么我们一直在说着的大数据究竟是什么呢?为什么提到大数据的时候会经常提到Java，Java与大数据究竟有什么关系呢?

随着2017年大数据各种应用的发展，大数据的价值得以充分的发挥，大数据已在企业、社会各个层面都成为重要的手段，数据已成为新的企业战略制高点，也是各个企业争夺的新焦点。

Application: Appliction都是指用户编写的Spark应用程序，其中包括一个Driver功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码 Driver: Spark中的Driver即运行上述Application的main函数并创建SparkContext，创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境，在Spark中有SparkContext负责与ClusterManager通信，进行资源申请、任务的分配和监控等，当Executor部分运行完毕后，Driver同时负责将SparkContext关闭，通常用SparkContext代表

数据已经成为现代化企业中最为重要的宝贵资源。一切决策、策略或者方法都需要依托于对数据的分析方可实现。随着“大数据分析”逐步替代其上代版本，即“商务智能”，企业正面临着一个更加复杂、且商业情报规模更为庞大的新时代。

本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。