clonenode是什么意思(clone和cloning的区别)

本篇文章给大家谈谈clonenode是什么意思，以及clone和cloning的区别对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

vscode怎么运行别人的vue项目

要在VSCode中运行别人的Vue项目，你需要按照以下步骤进行操作：

1.安装Node.js：Vue项目需要Node.js来运行。你可以从Node.js官方网站（https://nodejs.org/）下载并安装适合你操作系统的版本。

2.安装VueCLI：VueCLI是一个用于快速搭建Vue项目的命令行工具。你可以使用以下命令全局安装VueCLI：

```

npminstall-g@vue/cli

```

3.克隆项目：使用Git命令或者直接下载项目的zip文件，将别人的Vue项目克隆到你的本地。

4.打开项目文件夹：在VSCode中打开克隆下来的项目文件夹。

5.安装项目依赖：在VSCode的终端中运行以下命令，安装项目所需的依赖：

```

npminstall

```

6.运行项目：在VSCode的终端中运行以下命令，启动Vue项目：

```

npmrunserve

```

这将会启动一个本地开发服务器，并在浏览器中打开项目。

现在，你应该能够在VSCode中成功运行别人的Vue项目了。如果项目中有其他特定的配置或者依赖项，你可能需要参考项目的文档或者向项目作者寻求帮助。

如何使用npm打包发布nodejs程序包

去github找一个小项目clone下来，本地运行一下，你就入门了，知道这些东西的作用是什么，现在前端都是是模块化开发，node是js的运行环境，当你开发的时候需要用到npm工具包，npm是一个统一的js包管理网站(说白了就是别人把封装好的js代码放到npm上面，并不定期更新，所有人都可以下载下来用到自己的项目中)开发完成后需要webpack，webpack也是一个npm包，webpack的热更新功能真是amazing极了，输入命令行就可以执行打包编译等命令，建议你再看一下流行框架，比如vue、react，这些框架都为新手开发者准备了脚手架工具，开箱即用。在看一点es6的新语法，结合起来使用，效果更佳

Spark和Hadoop对于大数据的关系

1）hadoop简介

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。Hadoop实现了一个分布式文件系统HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上；而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算

2）hadoop优点

Hadoop以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。

可靠性:Hadoop将数据存储在多个备份，Hadoop提供高吞吐量来访问应用程序的数据。

高扩展性：Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

高效性：Hadoop以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。

高容错性：Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

低成本：Hadoop能够部署在低廉的（low-cost）硬件上。

1）spark简介

Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark拥有HadoopMapReduce所具有的优点，Spark在Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark性能以及运算速度高于MapReduce。

2）spark优点

计算速度快:因为spark从磁盘中读取数据，把中间数据放到内存中，，完成所有必须的分析处理，将结果写回集群，所以spark更快。

Spark提供了大量的库:包括SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、MLlib、GraphX。

支持多种资源管理器:Spark支持HadoopYARN，及其自带的独立集群管理器

操作简单:高级API剥离了对集群本身的关注，Spark应用开发者可以专注于应用所要做的计算本身

1）应用场景不同

Hadoop和Spark两者都是大数据框架，但是各自应用场景是不同的。Hadoop是一个分布式数据存储架构，它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，降低了硬件的成本。Spark是那么一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，它要借助hdfs的数据存储。

2）处理速度不同

hadoop的MapReduce是分步对数据进行处理的，从磁盘中读取数据，进行一次处理，将结果写到磁盘，然后在从磁盘中读取更新后的数据，再次进行的处理，最后再将结果存入磁盘，这存取磁盘的过程会影响处理速度。spark从磁盘中读取数据，把中间数据放到内存中，，完成所有必须的分析处理，将结果写回集群，所以spark更快。

3）容错性不同

Hadoop将每次处理后的数据都写入到磁盘上，基本谈不上断电或者出错数据丢失的情况。Spark的数据对象存储在弹性分布式数据集RDD，RDD是分布在一组节点中的只读对象集合，如果数据集一部分丢失，则可以根据于数据衍生过程对它们进行重建。而且RDD计算时可以通过CheckPoint来实现容错。

Hadoop提供分布式数据存储功能HDFS，还提供了用于数据处理的MapReduce。MapReduce是可以不依靠spark数据的处理的。当然spark也可以不依靠HDFS进行运作，它可以依靠其它的分布式文件系统。但是两者完全可以结合在一起，hadoop提供分布式集群和分布式文件系统，spark可以依附在hadoop的HDFS代替MapReduce弥补MapReduce计算能力不足的问题。

总结一句话：spark在hadoop肩膀上可以让大数据跑的更快

web前端怎么入门学习

Github用户kamranahmedse最近分享了一个很有趣的图表，关于搞前后端web开发的程序员和devops可采用的职业进阶路线或可能用到的技术。对于做前后端Web开发的程序员来说，这是一份不错的职业修炼手册哟！

介绍

前端路线图

后端路线图

基本就是这样啦~~~~

github下载的vue项目怎么运行

您好，要运行github下载的vue项目，可以按照以下步骤进行：

1.安装Node.js和npm：在运行vue项目之前，需要先安装Node.js和npm，可以在官网下载安装包进行安装。

2.下载github项目：在github上找到需要下载的vue项目，点击“Cloneordownload”按钮，选择“DownloadZIP”下载项目压缩包，或者使用git命令行工具进行克隆。

3.解压项目压缩包：将下载的项目压缩包解压到本地目录中。

4.打开命令行窗口：在项目根目录下打开命令行窗口，可以使用命令行工具（如cmd、PowerShell等）或者集成开发环境（如VSCode、WebStorm等）的终端窗口。

5.安装项目依赖：在命令行窗口中运行“npminstall”命令，安装项目所需的依赖包。

6.运行项目：在命令行窗口中运行“npmrunserve”命令，启动项目，然后在浏览器中访问http://localhost:8080，即可查看项目效果。

注意：在运行项目之前，需要确保本地计算机上已经安装了VueCLI，如果没有安装，可以使用npm命令进行安装：npminstall-g@vue/cli。

关于clonenode是什么意思，clone和cloning的区别的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。