司小幽
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2017年3月大数据精华文章集锦

快讯

  1. 甲骨文预测：2017年大数据的变化趋势
  2. Commvault：2017数据管理市场发展预测
  3. 数尊CEO许正：大数据在金融风控领域的思考与探索
  4. Hadoop生态安全管理框架Apache Ranger升级为顶级项目

干货

  1. 跻身数据科学领域的五条职业规划道路
  2. 看看你最适合走上哪条数据科学行业职业之路
  3. 优秀数据分析团队应该做好这些事情

Hadoop

  1. DIY Hadoop大数据环境的5大陷阱
  2. 容器和微服务在Hadoop生态系统中找到一席之地

Spark

  1. 从0到1认识 Spark SQL Catalyst
  2. Spark2.1.0 + CarbonData1.0.0集群模式部署及使用入门
  3. Spark技术在京东智能供应链预测的应用

HBase

HBase 1.3 发布，性能大幅提升

Zookeeper

ZooKeeper 基础知识、部署和应用程序

Debug

Hadoop oozie sqoop –奇葩问题汇总

实战演练

  1. Flume+Morphlines实现数据的实时ETL
  2. Apache Kylin在唯品会大数据的应用

产品

这家带有“硅谷基因”的数据营销公司，要用技术驱动业绩增长

你可能感兴趣的:(大数据学习笔记,Apache,Spark学习笔记)

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    这段内容讲的是ApacheIgnite中OPTIMISTICSERIALIZABLE事务的“无死锁”特性，以及它是如何工作的。我们来一步步地用通俗易懂的中文解释这段内容，并帮助你理解它的核心思想。一、核心思想：为什么OPTIMISTICSERIALIZABLE事务是“无死锁”的？在Ignite中：悲观事务（PESSIMISTIC）是通过顺序加锁来实现的，如果多个事务以不同顺序访问多个key，就可能
  • Apache Ignite 的 SQL 功能和分布式查询机制
    这段内容讲的是ApacheIgnite的SQL功能和分布式查询机制。我们可以从几个关键点来理解：一、Ignite是一个分布式SQL数据库✅特点：符合ANSI-99SQL标准水平扩展（可扩展到多个节点）容错（fault-tolerant）支持两种数据分布方式：分区（Partitioned）：数据分布在多个节点上复制（Replicated）：每个节点都有完整数据副本二、SQL功能支持✅DML语句：Ig
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    这段内容是关于ApacheIgnite中WHERE子句中的子查询（SubqueriesinWHEREClause）的执行方式的说明。理解这段内容对于编写高效的SQL查询、避免性能瓶颈非常重要。下面我将为你逐句解释并深入理解这段内容。原文翻译+解释原文：SELECTqueriesusedinINSERTandMERGEstatementsaswellasSELECTqueriesgeneratedb
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    一、需求背景在实际工作中，我们经常需要将多个Word文档合并成一个文件。但当文档中包含批注（Comments）时，传统的复制粘贴会导致批注丢失或引用错乱。本文将介绍如何通过Java和ApachePOI库实现保留批注及引用关系的文档合并功能。二、技术选型核心依赖：org.apache.poipoi-ooxml5.3.0org.apache.poipoi-ooxml-full5.3.0三、实现原理详解
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    缘由 　　近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到 数据库中。 　　了解到 Python在这方面有优势，便选用之。 　　由于我有台 server上面安装有 mysql，自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题，这里 记录一下，大家共勉。 　　 python中mysql的调用 　　 百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
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    1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术，但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的，老板在检查你刚刚完成的工作时，要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中，而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。
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