001.hadoop及hbase部署
一 环境准备
1.1 相关环境
- 系统：CentOS 7
#CentOS 6.x系列也可参考，转换相关命令即可。
- hadoop包：hadoop-2.7.0.tar.gz
#下载官方地址：http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/
- hbase包：hbase-1.0.3-bin.tar.gz
#下载官方地址：http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hbase
- java环境：jdk-8u111-linux-x64.tar.gz
#下载官方地址：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
- 其他：zookeeper-3.4.9.tar.gz
#下载官方地址：http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/
1.2 网络环境
|
主机名
|
IP
|
|
master
|
172.24.8.12
|
|
slave01
|
172.24.8.13
|
|
slave02
|
172.24.8.14
|
二 基础环境配置
2.1 配置相关主机名
[root@localhost ~]# hostnamectl set-hostname master
[root@localhost ~]# hostnamectl set-hostname slave01
[root@localhost ~]# hostnamectl set-hostname slave02
提示：三台主机都需要配置。
[root@localhost ~]# vi /etc/hosts
……
172.24.8.12 master
172.24.8.13 slave01
172.24.8.14 slave02
[root@localhost ~]# scp /etc/hosts root@slave01:/etc/hosts
[root@localhost ~]# scp /etc/hosts root@slave02:/etc/hosts
提示：直接将hosts文件复制到slave01和slave02。
2.2 防火墙及SELinux
[root@master ~]# systemctl stop firewalld.service #关闭防火墙
[root@master ~]# systemctl disable firewalld.service #禁止开机启动防火墙
[root@master ~]# vi /etc/selinux/config
……
SELINUX=disabled
[root@master ~]# setenforce 0
提示：三台主机都需要配置，配置相关的端口放行和SELinux上下文，也可不关闭。
2.3 时间同步
[root@master ~]# yum -y install ntpdate
[root@master ~]# ntpdate cn.ntp.org.cn
提示：三台主机都需要配置。
三 jdk安装配置
注意：将所需安装包上传至/usr/即可。
3.1 jdk环境安装
[root@master ~]# cd /usr/
[root@master usr]# tar -zxvf jdk-8u111-linux-x64.tar.gz
提示：三台都需要配置。
3.2 jdk系统变量增加
[root@master ~]# vi .bash_profile
……
PATH=$PATH:$HOME/bin:$JAVA_HOME/bin
export PATH
export JAVA_HOME=/usr/jdk1.8.0_111
[root@master ~]# scp /root/.bash_profile root@slave01:/root/.bash_profile
[root@master ~]# scp /root/.bash_profile root@slave02:/root/.bash_profile
[root@master ~]# source /root/.bash_profile #重新加载环境变量
提示：
1 直接将变量配置复制到slave01和slave02；
2 也可在/etc/profile添加变量。
[root@master ~]# java -version #测试
[root@slave01 ~]# java -version #测试
[root@slave02 ~]# java -version #测试
四 SSH无密钥访问
4.1 master-slave01之间无密钥登录
[root@master ~]# ssh-keygen -t rsa
[root@slave01 ~]# ssh-keygen -t rsa
[root@slave02 ~]# ssh-keygen -t rsa
提示：三台都需要生成key密钥。
[root@slave01 ~]# scp /root/.ssh/id_rsa.pub root@master:/root/.ssh/slave01.id_rsa.pub
#将slave01主机的公钥复制给master，并命名为slave01.id_rsa.pub。
[root@master ~]# cat /root/.ssh/id_rsa.pub >>/root/.ssh/authorized_keys
[root@master ~]# cat /root/.ssh/slave01.id_rsa.pub >>/root/.ssh/authorized_keys
[root@master ~]# scp /root/.ssh/authorized_keys slave01:/root/.ssh/
#将master中关于master的公钥和slave01的公钥同时写入authorized_keys文件，并将此文件传送至slave01。
提示：以上实现master<---->slave01双向无密钥登录。
4.2 master-slave02之间无密钥登录
[root@slave02 ~]# scp /root/.ssh/id_rsa.pub root@master:/root/.ssh/slave02.id_rsa.pub
#将slave02主机的公钥复制给master，并命名为slave02.id_rsa.pub。
[root@master ~]# cat /root/.ssh/id_rsa.pub >/root/.ssh/authorized_keys
注意：此处为防止slave之间互相登录，采用覆盖方式写入。
[root@master ~]# cat /root/.ssh/slave02.id_rsa.pub >>/root/.ssh/authorized_keys
[root@master ~]# scp /root/.ssh/authorized_keys slave02:/root/.ssh/
#将master中关于master的公钥和slave01的公钥同时写入authorized_keys文件，并将此文件传送至slave01。
#以上实现master<---->slave01双向无密钥登录。
[root@master .ssh]# cat slave01.id_rsa.pub >>authorized_keys
#为实现master和slave01、slave02双向无密钥登录，将slave01的公钥重新写入。
[root@master ~]# cat /root/.ssh/authorized_keys #存在master和slave01、slave02的三组公钥
[root@slave01 ~]# cat /root/.ssh/authorized_keys #存在master和slave01的公钥
[root@slave02 ~]# cat /root/.ssh/authorized_keys #存在master和slave02的公钥
五 安装hadoop及配置
5.1 解压hadoop
[root@master ~]# cd /usr/
[root@master usr]# tar -zxvf hadoop-2.7.0.tar.gz
5.2 创建相应目录
[root@master usr]# mkdir /usr/hadoop-2.7.0/tmp #存放集群临时信息
[root@master usr]# mkdir /usr/hadoop-2.7.0/logs #存放集群相关日志
[root@master usr]# mkdir /usr/hadoop-2.7.0/hdf #存放集群信息
[root@master usr]# mkdir /usr/hadoop-2.7.0/hdf/data #存储数据节点信息
[root@master usr]# mkdir /usr/hadoop-2.7.0/hdf/name #存储Name节点信息
5.3 master修改相关配置
5.3.1 修改slaves
[root@master ~]# vi /usr/hadoop-2.7.0/etc/hadoop/slaves
slave01
slave02
#删除localhost，添加相应的主机名。
5.3.2 修改core-site.xml
[root@master ~]# vi /usr/hadoop-2.7.0/etc/hadoop/core-site.xml
……
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://master:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:/usr/hadoop-2.7.0/tmp</value>
<description>
Abase for other temporary directories.
</description>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
<value>master</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
<value>*</value>
</property>
</configuration>
5.3.3 修改hdfs-site.xml
[root@master ~]# vi /usr/hadoop-2.7.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml
……
<configuration>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/usr/hadoop-2.7.0/hdf/data</value>
<final>true</final>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/usr/hadoop-2.7.0/hdf/name</value>
<final>true</final>
</property>
</configuration>
5.3.4 修改mapred-site.xml
[root@master ~]# cp /usr/hadoop-2.7.0/etc/hadoop/mapred-site.xml.template /usr/hadoop-2.7.0/etc/hadoop/mapred-site.xml
[root@master ~]# vi /usr/hadoop-2.7.0/etc/hadoop/mapred-site.xml
……
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>master:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>master:19888</value>
</property>
</configuration>
5.3.5 修改yarn-site.xml
[root@master ~]# vi /usr/hadoop-2.7.0/etc/hadoop/yarn-site.xml
<configuration>
……
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
<value>org.apache.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>master:8032</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>master:8030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>master:8031</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>master:8033</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>master:8088</value>
</property>
</configuration>
5.4 slave节点安装hadoop
[root@master ~]# scp -r /usr/hadoop-2.7.0 root@slave01:/usr/
[root@master ~]# scp -r /usr/hadoop-2.7.0 root@slave02:/usr/
提示：直接将master的hadoop目录复制到slave01和slave02。
六 系统变量及环境修改
6.1 hadoop环境变量
[root@master ~]# vi /usr/hadoop-2.7.0/etc/hadoop/hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/jdk1.8.0_111
[root@master ~]# vi /usr/hadoop-2.7.0/etc/hadoop/yarn-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/jdk1.8.0_111
6.2 系统环境变量
[root@master ~]# vi /root/.bash_profile
……
PATH=$PATH:$HOME/bin:$JAVA_HOME/bin
export PATH
export JAVA_HOME=/usr/jdk1.8.0_111
export HADOOP_HOME=/usr/hadoop-2.7.0
export HADOOP_LOG_DIR=/usr/hadoop-2.7.0/logs
export YARN_LOG_DIR=$HADOOP_LOG_DIR
[root@master ~]# scp /root/.bash_profile root@slave01:/root/
[root@master ~]# scp /root/.bash_profile root@slave02:/root/
[root@master ~]# source /root/.bash_profile
[root@slave01 ~]# source /root/.bash_profile
[root@slave02 ~]# source /root/.bash_profile
提示：三台主机都需要配置，直接将master的profile文件复制到slave01和slave02。
七 格式化namenode并启动
[root@master ~]# cd /usr/hadoop-2.7.0/bin/
[root@master bin]# ./hadoop namenode -format #或者./hdfs namenode -format
提示：其他主机不需要格式化。
[root@master ~]# cd /usr/hadoop-2.7.0/sbin
[root@master sbin]# ./start-all.sh #启动
提示：其他节点不需要启动，主节点启动时，会启动其他节点，查看其他节点进程，slave也可以单独启动datanode和nodemanger进程即可，如下——
[root@slave01 ~]# cd /usr/hadoop-2.7.0/sbin
[root@slave01 ~]# hadoop-daemon.sh start datanode
[root@slave01 ~]# yarn-daemon.sh start nodemanager
八 检测hadoop
8.1 确认验证
http://172.24.8.12:8088/cluster
8.2 java检测
[root@master ~]# /usr/jdk1.8.0_111/bin/jps
21346 NameNode
21703 ResourceManager
21544 SecondaryNameNode
21977 Jps
[root@slave01 ~]# jps
16038 NodeManager
15928 DataNode
16200 Jps
15533 SecondaryNameNode
[root@slave02 ~]# jps
15507 SecondaryNameNode
16163 Jps
16013 NodeManager
15903 DataNode
九 安装Zookeeper
9.1 安装并配置zookeeper
[root@master ~]# cd /usr/
[root@master usr]# tar -zxvf zookeeper-3.4.9.tar.gz #解压zookeeper
[root@master usr]# mkdir /usr/zookeeper-3.4.9/data #创建zookeeper数据保存目录
[root@master usr]# mkdir /usr/zookeeper-3.4.9/logs #创建zookeeper日志保存目录
9.2 修改zookeeper相关配置项
[root@master ~]# cp /usr/zookeeper-3.4.9/conf/zoo_sample.cfg /usr/zookeeper-3.4.9/conf/zoo.cfg
#从模板复制zoo配置文件
[root@master ~]# vi /usr/zookeeper-3.4.9/conf/zoo.cfg
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/usr/zookeeper-3.4.9/data
dataLogDir=/usr/zookeeper-3.4.9/logs
clientPort=2181
server.1=master:2888:3888
server.2=slave01:2888:3888
server.3=slave02:2888:3888
9.3 创建myid
[root@master ~]# vi /usr/zookeeper-3.4.9/data/myid
1
注意：此处创建的文件myid内容为zoo.cfg配置中server.n中的n。即master为1，slave01为2，slave02为3。
9.4 修改环境变量
[root@master ~]# vi /root/.bash_profile #修改环境变量
PATH=$PATH:$HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin #增加zookeeper变量路径
export PATH
export JAVA_HOME=/usr/jdk1.8.0_111
export HADOOP_HOME=/usr/hadoop-2.7.0
export HADOOP_LOG_DIR=/usr/hadoop-2.7.0/logs
export YARN_LOG_DIR=$HADOOP_LOG_DIR
export ZOOKEEPER_HOME=/usr/zookeeper-3.4.9/ #增加zookeeper路径
[root@master ~]# source /root/.bash_profile
9.5 Slave节点的zookeeper部署
[root@master ~]# scp -r /usr/zookeeper-3.4.9/ root@slave01:/usr/
[root@master ~]# scp -r /usr/zookeeper-3.4.9/ root@slave02:/usr/
[root@master ~]# scp /root/.bash_profile root@slave01:/root/
[root@master ~]# scp /root/.bash_profile root@slave02:/root/
提示：三台主机都需要配置，依次将zookeeper和环境变量文件profile复制到slave01和slave02。
9.6 Slave主机修改myid
[root@slave01 ~]# vi /usr/zookeeper-3.4.9/data/myid
2
[root@slave02 ~]# vi /usr/zookeeper-3.4.9/data/myid
3
9.7 启动zookeeper
[root@master ~]# cd /usr/zookeeper-3.4.9/bin/
[root@master bin]# ./zkServer.sh start
[root@slave01 ~]# cd /usr/zookeeper-3.4.9/bin/
[root@slave01 bin]# ./zkServer.sh start
[root@slave02 ~]# cd /usr/zookeeper-3.4.9/bin/
[root@slave02 bin]# ./zkServer.sh start
提示：三台主机都需要启动，命令方式一样。
十 安装及配置hbase
10.1 安装hbase
[root@master ~]# cd /usr/
[root@master usr]# tar -zxvf hbase-1.0.3-bin.tar.gz #解压hbase
[root@master ~]# mkdir /usr/hbase-1.0.3/logs #创建hbase的日志存放目录
[root@master ~]# mkdir /usr/hbase-1.0.3/temp #hbase的临时文件存放目录
[root@master ~]# mkdir /usr/hbase-1.0.3/temp/pid #hbase相关pid文件存放目录
10.2 修改环境变量
[root@master ~]# vi /root/.bash_profile
PATH=$PATH:$HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$HBASE_HOME/bin
export PATH
export JAVA_HOME=/usr/jdk1.8.0_111
export HADOOP_HOME=/usr/hadoop-2.7.0
export HADOOP_LOG_DIR=/usr/hadoop-2.7.0/logs
export YARN_LOG_DIR=$HADOOP_LOG_DIR
export ZOOKEEPER_HOME=/usr/zookeeper-3.4.9/
export HBASE_HOME=/usr/hbase-1.0.3
export HBASE_LOG_DIR=$HBASE_HOME/logs
[root@master ~]# source /root/.bash_profile
[root@master ~]# scp /root/.bash_profile slave01:/root/
[root@master ~]# scp /root/.bash_profile slave02:/root/
提示：三台主机都需要配置，可直接将环境变量复制给slave01和slave02。
[root@master ~]# vi /usr/hbase-1.0.3/conf/hbase-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/jdk1.8.0_111
export HBASE_MANAGES_ZK=true
export HBASE_CLASSPATH=/usr/hadoop-2.7.0/etc/hadoop/
export HBASE_PID_DIR=/usr/hbase-1.0.3/temp/pid
注意：分布式运行的一个Hbase依赖一个zookeeper集群。所有的节点和客户端都必须能够访问zookeeper。默认Hbase会管理一个zookeep集群，即HBASE_MANAGES_ZK=true，这个集群会随着 Hbase 的启动而启动。也可以采用独立的 zookeeper 来管理 hbase，即HBASE_MANAGES_ZK=false。
10.4 修改hbase-site.xml
[root@master ~]# vi /usr/hbase-1.0.3/conf/hbase-site.xml
……
<configuration>
<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>hdfs://master:9000/hbase</value>
</property>
<property>
<name>hbase.cluster.distributed</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>slave01,slave02</value>
</property>
<property>
<name>hbase.master.maxclockskew</name>
<value>180000</value>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
<value>/usr/zookeeper-3.4.9/data</value>
</property>
<property>
<name>hbase.tmp.dir</name>
<value>/usr/hbase-1.0.3/temp</value>
</property>
<property>
<name>hbase.master</name>
<value>hdfs://master:60000</value>
</property>
<property>
<name>hbase.master.info.port</name>
<value>60010</value>
</property>
<property>
<name>hbase.regionserver.info.port</name>
<value>60030</value>
</property>
<property>
<name>hbase.client.scanner.caching</name>
<value>200</value>
</property>
<property>
<name>hbase.balancer.period</name>
<value>300000</value>
</property>
<property>
<name>hbase.client.write.buffer</name>
<value>10485760</value>
</property>
<property>
<name>hbase.hregion.majorcompaction</name>
<value>7200000</value>
</property>
<property>
<name>hbase.hregion.max.filesize</name>
<value>67108864</value>
</property>
<property>
<name>hbase.hregion.memstore.flush.size</name>
<value>1048576</value>
</property>
<property>
<name>hbase.server.thread.wakefrequency</name>
<value>30000</value>
</property>
</configuration>
#直接将imxhy01的相关配置传送给imxhy02即可。
[root@master ~]# scp -r /usr/hbase-1.0.3 root@imxhy02:/usr/
10.5 配置 regionservers
[root@master ~]# vi /usr/hbase-1.0.3/conf/regionservers
slave01
slave02
十一 启动hbase
[root@master ~]# cd /usr/hbase-1.0.3/bin/
[root@master bin]# ./start-hbase.sh
[root@slave01 ~]# cd /usr/hbase-1.0.3/bin/
[root@slave01 bin]# ./hbase-daemon.sh start regionserver
[root@slave02 ~]# cd /usr/hbase-1.0.3/bin/
[root@slave02 bin]# ./hbase-daemon.sh start regionserver
十二 测试
12.1 浏览器检测
浏览器访问：http://172.24.8.12:60010/master-status
12.2 java检测
[root@master ~]# /usr/jdk1.8.0_111/bin/jps
21346 NameNode
23301 Jps
21703 ResourceManager
21544 SecondaryNameNode
22361 QuorumPeerMain
23087 HMaster
[root@slave01 ~]# jps
17377 HRegionServer
17457 Jps
16038 NodeManager
15928 DataNode
16488 QuorumPeerMain
15533 SecondaryNameNode
[root@slave02 ~]# jps
16400 QuorumPeerMain
15507 SecondaryNameNode
16811 HRegionServer
17164 Jps
16013 NodeManager
15903 DataNode
001.hadoop及hbase部署的更多相关文章
- Hadoop+Spark+Hbase部署整合篇
之前的几篇博客中记录的Hadoop.Spark和Hbase部署过程虽然看起来是没多大问题,但是之后在上面跑任务的时候出现了各种各样的配置问题.庆幸有将问题记录下来,可以整理出这篇部署整合篇. 确保集群 ...
- Hadoop及Hbase部署
原文转自:https://www.cnblogs.com/itzgr/p/10233932.html作者:木二 目录 一 环境准备 1.1 相关环境 1.2 网络环境 二 基础环境配置 2.1 配置相 ...
- Zookeeper + Hadoop + Hbase部署备忘
网上类似的文章很多,本文只是记录下来备忘.本文分四大步骤: 准备工作.安装zookeeper.安装hadoop.安装hbase,下面分别详细介绍: 一 准备工作 1. 下载 zookeeper.had ...
- hadoop和hbase高可用模式部署
记录apache版本的hadoop和hbase的安装,并启用高可用模式. 1. 主机环境 我这里使用的操作系统是centos 6.5,安装在vmware上,共三台. 主机名 IP 操作系统 用户名 安 ...
- 大数据【七】HBase部署
接着前面的Zookeeper部署之后,现在可以学习HBase了. HBase是基于Hadoop的开源分布式数据库,它以Google的BigTable为原型,设计并实现了具有高可靠性.高性能.列存储.可 ...
- Hadoop生态圈-Sqoop部署以及基本使用方法
Hadoop生态圈-Sqoop部署以及基本使用方法 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. Sqoop(发音:skup)是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与 ...
- HBase部署与使用
HBase部署与使用 概述 HBase的角色 HMaster 功能: 监控RegionServer 处理RegionServer故障转移 处理元数据的变更 处理region的分配或移除 在空闲时间进行 ...
- 教你成为全栈工程师(Full Stack Developer) 四十五-一文读懂hadoop、hbase、hive、spark分布式系统架构
转载自http://www.shareditor.com/blogshow?blogId=96 机器学习.数据挖掘等各种大数据处理都离不开各种开源分布式系统,hadoop用于分布式存储和map-red ...
- 【Hadoop】HBase组件配置
目录 HBase实验步骤: 1.配置时间同步(所有节点) 2.部署HBase(master节点) 3.配置HBase(master节点) 4.拷贝文件到slave节点 5.修改权限,切换用户(所有节点 ...
随机推荐
- 洛谷P2469 星际竞速
上下界费用流比较无脑,提供一种更巧妙的费用流,无需上下界. #include <cstdio> #include <algorithm> #include <queue& ...
- 【POJ3250】Bad Hair Day 单调栈
题目大意:给定一个由 N 个数组成的序列,求以每个序列为基准,向右最大有多少个数字都比它小. 单调栈 单调栈中维护的是数组的下标. 单调栈在每个元素出栈时统计该出栈元素的答案贡献或对应的值. 单调栈主 ...
- php Mockery 错误 "call_user_func_array() expects parameter 1 to be a valid callback, class 'Mockery\Expectation' does not have a method"
错误写法 $mock = Mockery::mock(MyClass::class) ->shouldReceive('foo') ->once() ->with($arg) -&g ...
- [Leetcode]找到出现不同次数的数字（通用解法）
今天在leetcode上遇到了 137. Single Number II 这道题: 给定一个非空整数数组,除了某个元素只出现一次以外,其余每个元素均出现了三次.找出那个只出现了一次的元素.(Give ...
- JAVA-Servlet高级应用
会话只是指一段指定的时间间隔. 会话跟踪是维护用户状态(数据)的一种方式.它也被称为servlet中的会话管理. Http协议是一个无状态的,所以我们需要使用会话跟踪技术来维护用户状态. 每次用户请求 ...
- ActiveMQ基础教程JMS概述
什么是JMS JMS即Java消息服务(Java Message Service)应用程序接口,是一个Java平台中关于面向消息中间件(MOM)的API,用于在两个应用程序之间,或分布式系统中发送消息 ...
- POJ - 3020 Antenna Placement（最小覆盖路径）
---恢复内容开始--- https://vjudge.net/problem/POJ-3020 题意 *--代表城市,o--代表空地 给城市安装无线网,一个无线网最多可以覆盖两座城市,问覆盖所有城市 ...
- 数学：莫比乌斯反演-GCD计数
Luogu3455:莫比乌斯反演进行GCD计数 莫比乌斯反演就是用来解决这一类问题的,通常f函数是要求的那个,F函数是显然的 这样利用F的结果就可以推出来f的结果 在计算结果的时候整除分快儿一下就可以 ...
- 两个不能同时共存的条件orWhere查询
举例: //我的所有的积分记录 1,我分享的:2,我点击的:(两个条件不能共存) $activity_log = ActivitySharedLog::where(function ($query) ...
- Verilog笔记.三段式状态机
之前都是用的一段式状态机,逻辑与输出混在一起,复杂点的就比较吃力了. 所以就开始着手三段式状态机. 组合逻辑与时序逻辑分开,这样就能简单许多了. 但是两者在思考方式上也有着很大的区别. 三段式,分作: ...