葡萄喃喃呓语
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##[PDF,list]Spark&Hadoop Summit精选分享PDF合集

【PDF大放送】Spark&Hadoop Summit精选分享PDF合集-博客-云栖社区-阿里云 https://yq.aliyun.com/articles/72207?spm=5176.100239.blogcont71098.13.Kt7Srt

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【Spark Summit East 2017】Apache Toree：Spark的一种Jupyter内核

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【Spark Summit East 2017】Debugging PySpark

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【Spark Summit East 2017】从解决Spark陷阱中学到的问题解决清单

Hadoop Summit

【Hadoop Summit Tokyo 2016】Apache NiFi速成课
【Hadoop Summit Tokyo 2016】重建大规模Web跟踪设施
【Hadoop Summit Tokyo 2016】利用电力公司智能电表数据比较Spark SQL与Hive
【Hadoop Summit Tokyo 2016】雅虎日本的大规模Hadoop集群网络
【Hadoop Summit Tokyo 2016】东日本可口可乐公司Hadoop之旅，从一滴到一瓶
【Hadoop Summit Tokyo 2016】基于容器规格的Apache Hadoop/Spark集群框架
【Hadoop Summit Tokyo 2016】为什么我的Hadoop集群运行这么慢？
【Hadoop Summit Tokyo 2016】Apache Hive在完全支持SQL规范上取的主要进步
【Hadoop Summit Tokyo 2016】使用Apache Ambari简化Hadoop DevOps
【Hadoop Summit Tokyo 2016】Rakuten是如何解决由于大规模多租户Hadoop集群造成的迷之问题的
【Hadoop Summit Tokyo 2016】中型组织的数据基础设施架构：收集、存储和分析的技巧
【Hadoop Summit Tokyo 2016】Apache NiFi 1.0概论
【Hadoop Summit Tokyo 2016】Hivemall: Apache Hive/Spark/Pig 的可扩展机器学习库
【Hadoop Summit Tokyo 2016】上云还是回到服务器：混合分析一瞥
【Hadoop Summit Tokyo 2016】将HDFS演进成广义分布式存储子系统
【Hadoop Summit Tokyo 2016】Apache Phoenix与HBase：HBase之上SQL的过去，现在和未来
【Hadoop Summit Tokyo 2016】使用基于Lambda架构的Spark的近实时的网络异常检测和流量分析
【Hadoop Summit Tokyo 2016】使Apache Zeppelin与Spark赋能企业数据科学
【Hadoop Summit Tokyo 2016】在Apache Hadoop上保护企业数据
【Hadoop Summit Tokyo 2016】使用Hadoop来构建实时和批数据的数据质量服务
【Hadoop Summit Tokyo 2016】使用Apache Ranger和Apache Atlas进行数据治理
【Hadoop Summit Tokyo 2016】领英：4亿会员的数据赋能之旅
【Hadoop Summit Tokyo 2016】企业已经对于云上Hadoop集群做好了准备
【Hadoop Summit Tokyo 2016】Apache Hadoop 3.0 ：YARN和MapReduce有什么新特性？
【Hadoop Summit Tokyo 2016】构建信息平台：集成Hadoop与SAP HANA和HANA VORA
【Hadoop Summit Tokyo 2016】Hadoop Common与HDFS中有什么新特性？
【Hadoop Summit Tokyo 2016】LLAP：Hive上的次秒级分析查询
【Hadoop Summit Tokyo 2016】云上Hadoop——从专家的角度解释What、Why和How
【Hadoop Summit Tokyo 2016】Hadoop与云存储：在产品中集成对象存储
【Hadoop Summit Tokyo 2016】用于欺诈检测的深度学习
【Hadoop Summit Tokyo 2016】桌上的大数据与KNIME
【Hadoop Summit Tokyo 2016】Spark上可扩展的深度学习
【Hadoop Summit Tokyo 2016】基于Spark的高性能时空轨迹分析
【Hadoop Summit Tokyo 2016】当Spark邂逅智能电表
【Hadoop Summit Tokyo 2016】对于非文本的自然语言处理结构化数据调查
【Hadoop Summit Tokyo 2016】构建多租户平台
【Hadoop Summit Tokyo 2016】云上SQL-on-Hadoop的状态
【Hadoop Summit Tokyo 2016】Apache NiFi的先锋派
【Hadoop Summit Tokyo 2016】企业数据分类和治理
【Hadoop Summit Tokyo 2016】使用Amaterasu项目进行数据操作
【Hadoop Summit Tokyo 2016】现代化企业级数据仓库：数据湖泊
【Hadoop Summit Tokyo 2016】一个持续部署的Hadoop数据分析平台
【Hadoop Summit Tokyo 2016】文件格式的基准——Avro, JSON, ORC & Parquet
【Hadoop Summit Tokyo 2016】服务大众的Hadoop
【Hadoop Summit Tokyo 2016】以Apache Storm为例增强可靠性的流计算
【Hadoop Summit Tokyo 2016】云上的大象
【Hadoop Summit Tokyo 2016】欢迎来到Hadoop的青春时代
【Hadoop Summit Tokyo 2016】基于Apache Spark的数据科学
【Hadoop Summit Tokyo 2016】限制不断变化的多租户日志服务
【Hadoop Summit Tokyo 2016】追踪Hadoop与Storm资源与开销
【Hadoop Summit Tokyo 2016】数据流与Apache NiFi
【Hadoop Summit Tokyo 2016】基于成本的查询优化
【Hadoop Summit Tokyo 2016】一小时之内使用Apache Nifi从零到数据流
【Hadoop Summit Tokyo 2016】Columnar Era：利用Parquet，Arrow and Kudu获取高性能
【Hadoop Summit Tokyo 2016】Apache Storm中的资源感知调度
【Hadoop Summit Tokyo 2016】Apache Spark & Apache Zeppelin的安全状态
【Hadoop Summit Tokyo 2016】将HDFS演化成为广义存储子系统
【Hadoop Summit Tokyo 2016】像搭乐高一样搭建Storm与Spark Streaming Pipelines块
【Hadoop Summit Tokyo 2016】如何构建成功的数据湖泊
【Hadoop Summit Tokyo 2016】操纵云上基于Hadoop 集群的YARN

**Spark Summit
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【Spark Summit East 2017】虚拟化分析，Spark是最好的答案么？
【Spark Summit East 2017】当大数据邂逅学习科学
【Spark Summit East 2017】Intel与Spark共同助推机器学习与深度学习
【Spark Summit East 2017】企业如何通过Spark挤入人工智能快车道
【Spark Summit East 2017】基于混合云的Spark技术助力数据科学转型
【Spark Summit East 2017】混合云上的Spark：为何安全和治理变得愈发重要？
【Spark Summit East 2017】不必犹豫，使用Spark 2.0结构化流
【Spark Summit East 2017】Hail：基于Spark的可伸缩基因数据分析平台
【Spark Summit East 2017】使用Spark构建智能服务
【Spark Summit East 2017】2017年大数据与Spark的发展趋势
【Spark Summit East 2017】RISE实验室: 赋能智能实时决策
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【Spark Summit EU 2016】从使用Spark Streaming中所学到的经验
【Spark Summit EU 2016】基于Spark的分布式计算，提升业务洞察力
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【Spark Summit EU 2016】使用Spark和StreamSets构建数据通道
【Spark Summit EU 2016】一起聊数据：Elsevier的Spark观
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【Spark Summit EU 2016】基于Spark与Cassandra的电信产品化解决方案
【Spark Summit EU 2016】从Spark中学会的问题解决秘诀
【Spark Summit EU 2016】在数据仓库中引入Dataframes+Parquet
【Spark Summit EU 2016】Bing规模下的Spark Streaming
【Spark Summit EU 2016】60 TB+数据规模的Spark产品用例
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【Spark Summit EU 2016】经验分享：将SparkR用于生产环境下的数据科学应用中
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    《解码青春期》让孩子懂得承担责任，学会道歉。英国诗人亚历山大•蒲柏有句名言：凡人难免犯错宽恕方显神性。学会如何请求对方宽恕对于保持健康的关系至关重要。当青少年把事情搞砸的时候，他们需要从关心他们的成年人那里获得帮助。家长的目标是要培养一个能为自己的行为承担责任的青少年，培养一个敢于诚恳的承认错误，愿意真心悔改的青少年。青少年只关注自己如何委屈，而且会竭尽全力为自己的行为辩解。所以，家长得小心地拆除
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    在ubuntu中进行JSON相关学习的时候，我发现了一些小问题，决定与大家进行分享，减少踩坑时候出现不必要的时间耗费截取部分含有JSON部分的代码进行展示char*str="{\"title\":\"JSONExample\",\"author\":{\"name\":\"JohnDoe\",\"age\":35,\"isVerified\":true},\"tags\":[\"json\",\"
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    学会与问题共存—事情不会只有一个面读完本节，印象最深的点就是“扩大白色而非消灭黑色”。其实在班级管理中也是一样，我们暂时不要着急去消灭问题，而是注意学生哪些方面很不错，值得我们去扩大，我们要发现学生的资源与潜力，从正向的意义出发，发挥滴水穿石的力量，让一个个小改变汇集出巨大的改变！调整看事情的角度，不把生活问题扩大，是我们学习“与问题共存”的重要一步。换个角度看问题，会改变自己，也会感动别人！这样
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    SpringBladedict-biz/list接口SQL注入漏洞POC:构造请求包查看返回包你的网址/api/blade-system/dict-biz/list?updatexml(1,concat(0x7e,md5(1),0x7e),1)=1漏洞概述在SpringBlade框架中，如果dict-biz/list接口的后台处理逻辑没有正确地对用户输入进行过滤或参数化查询（PreparedSta
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    1.哇！我真是太幸福啦！感恩奇迹感恩训练营毕业典礼，让我能共振到同学们的喜悦和能量，感谢！感谢！感谢！2.哇！我真是太幸福啦！感恩每天早起，运动3公里！这个星期又做到连续三天，不间断！感谢亲爱的渝婧！你真的是非常的棒！加油，继续坚持！感谢！感谢！感谢！3.哇！我真是太幸福啦！感恩曾正波班主任给我们分享的艾宾浩斯的记忆曲线255学习法，让我蠢蠢欲试，感谢！感谢！感谢！4.哇！我真是太幸福啦！感恩胜利
  • 不要偷走他人的声音 天天_27d6
    朱会利焦点讲师班五期洛阳坚持分享第634天《来访者才是主角》2018.08.02今天的中级班课堂上，老师再一次给我们强调了咨询目标的建立过程中，作为咨询师一定要明白，我们只是在协助来访者解决他自身的问题，所以一切以来访者为主，他想解决的问题才是咨询的目标。所以如果在谈话的过程中，出现了我们感觉不是我们想要的答案的时候，我们不是再极力去引导来访者按照我们的思路走，而是觉察自己的预设并且进行调整，谨言
  • 中原焦点团队网络初中级30期阴丽丽坚持分享第三百八十八次2022.10.18分享 约练次数（74） 咨询师（6） 来访者（53） 观察者（15） 阴丽丽
    今天是忙碌的一天，一早起来，总想着找点把事情弄完，可总也弄不完。就这样弄着吧！孩子的事，自己的事都在那里搁置着，不想做，有点欧！今天总体还不错，只是在下午起床时走神了俩小时，也算是给自己的放松吧！今日难得1.儿子乖巧、听话，努力配合，一天下来也是忙忙碌碌，这真的很难得！2.儿子今天录的视频被班主任认可，这真的很难得3.我今天早上做核酸时，自己把教案整了一下，这真的很难得
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    近年来写了很多IOS的程序，内付费也用到不少，使用IOS的内付费实现起来比较麻烦，这里我写了一个简单的内付费包，希望对大家有帮助。   具体使用如下: 这里的sender其实就是调用者，这里主要是为了回调使用。 [KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
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      终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。（LCTT 译注：终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟，不过在当今的 Linux 环境中，常指通过远程或本地方式连接的伪终端，俗称“终端”。） 你能从开源世界中找到大量的终端仿真器，它们
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          这里有一个常识性的问题:       地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....       就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制.... &
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    发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助   像这位朋友学习:   http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html   VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员，资深的
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    今天在BBS里面看到这样的面试题目,   1，二维数组（N*N），沿对角线方向，从右上角打印到左下角如N=4： 4*4二维数组  { 1 2 3 4 } { 5 6 7 8 } { 9 10 11 12 } {13 14 15 16 } 打印顺序  4 3 8 2 7 12 1 6 11 16 5 10 15 9 14 13 要
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  • mysqldiff对数据库间进行差异比较 jackyrong mysqld
      mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本，可以用来对比不同数据库之间的表结构，或者同个数据库间的表结构    如果在windows下，直接下载mysql-utilities安装就可以了，然后运行后，会跑到命令行下： 1） 基本用法    mysqldiff --server1=admin:12345
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    项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类，一直很好奇spring怎么实现的？ /* * Copyright 2002-2010 the original author or authors. * * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); * yo
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    （一）rsync Server端 # yum install rsync # vi /etc/xinetd.d/rsync service rsync { disable = no flags = IPv6 socket_type = stream wait
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  • Spring MVC 拦截器 xp9802 spring mvc
    Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter HandlerInterceptorAdapter.java  1  public   abstract   class  HandlerInterceptorAdapter  implements  HandlerIntercep
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