- ETL策略
朱先生_hfm
etl数据仓库
数据仓库平台,ETL是很重要一环,看ETL的发展史,最初使用表格,人工从系统下载,在excel匹配,然后加载到数据仓库平台,到后来开始出现ETL工具,大概分为两个派别,以ETL架构的datastage,informatica,以ELT为代表的ODI,再到后来的批处理方式,SQL编码方式,但是其本质还是抽取数据,处理,再加载到目标平台,常用的方式:1.初始化:当我们建立数仓平台时候,一开始会涉及到同
- BI 数据分析,数据库,Office,可视化,数据仓库
阿里数据专家
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- Excel 动态可视化图表分享
阿里数据专家
excelchatgptAIGC数据分析信息可视化
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- 年终总结各类表格模板Excel,大屏可视化,PPT总结等
阿里数据专家
ChatGPT实战案例ChatGPT与PythonChatGPTexcelpowerpointpromptchatgptAIGCoracle
马上就要进行年底总结,很多职场人找不到模板而浪费很多时间今天就给大家分享一些常用的模板,报表,可视化,大屏,PPT汇报,表格等。AIGCChatGPT职场案例AI绘画与短视频制作PowerBI商业智能68集数据库Mysql8.054集数据库Oracle21C142集Office2021实战应用Python数据分析实战,ETLInformatica数据仓库案例实战Excel2021实操100集,Ex
- Teradata数据库和Informatica ETL逻辑及视图、用户定义函数和存储过程迁移到AWS的Hive数据仓库基本流程
weixin_30777913
笔记
首先,我们需要注册AWS帐号,并启用EC2(ElasticCloudComputing,高性能云计算)、EMR(ElasticMap-Reduce,高性能大数据计算)、Redshift/Snowflake数据仓库和S3(SimpleStorageService,简单存储服务)、DevOps(用于Github持续集成)和GithubEnterprise这些服务。其次,我们需要梳理清楚Teradata
- 全网最全ChatGPT指令大全prompt
阿里数据专家
ChatGPT与PythonChatGPT实战案例ChatGPTchatgptpromptexcelAIGCoracle人工智能
全网最全的ChatGPT大全提示词,大家可以进行下载。AIGCChatGPT职场案例AI绘画与短视频制作PowerBI商业智能68集数据库Mysql8.054集数据库Oracle21C142集Office2021实战应用Python数据分析实战,ETLInformatica数据仓库案例实战Excel2021实操100集,Excel2021函数大全80集Excel2021高级图表应用89集,Exce
- 【Flink SQL API体验数据湖格式之paimon】
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前言随着大数据技术的普及,数据仓库的部署方式也在发生着改变,之前在部署数据仓库项目时,首先想到的是选择国外哪家公司的产品,比如:数据存储会从Oracle、SqlServer中或者Mysql中选择,ETL工具会从Informatica、DataStage或者Kettle中选择,BI报表工具会从IBMcognos、SapBo或者帆软中选择,基本上使用的产品组合都类似,但随着数据量的激增,之前的部署方式
- Python常见web框架汇总
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目前,有非常多的Python框架,用来帮助你更轻松的创建web应用。这些框架把相应的模块组织起来,使得构建应用的时候可以更快捷,也不用去关注一些细节(例如socket和协议),所以需要的都在框架里了。接下来我们会介绍不同的选项。Python发源于八十年代后期。开发者是CentrumWiskunde&Informatica的GuidovanRossum,这是位于荷兰阿姆斯特丹科学园区的一个数学和计算
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ChatGPT4用一个Prompt完成Gbase数据库的总结。AIGCChatGPT职场案例AI绘画与短视频制作PowerBI商业智能68集数据库Mysql8.054集数据库Oracle21C142集Office2021实战应用Python数据分析实战,ETLInformatica数据仓库案例实战Excel2021实操100集,Excel2021函数大全80集Excel2021高级图表应用89集,
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零知识证明
今天给同学们分享一篇3.6+铁死亡+WGCNA+机器学习的生信文章“IdentificationofferroptosisrelatedbiomarkersandimmuneinfiltrationinParkinson'sdiseasebyintegratedbioinformaticanalysis”,这篇文章于2023年3月14日发表在BMCMedGenomics期刊上,影响因子为3.622
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javaetl工具有哪些
常用的数据集成ETL工具有哪些?ETL工具用于将异构数据转换为同类数据,然后由数据科学家用于从数据中获得有价值的数据,常用的ETL工具有Microsoft-SQLServer集成服务、AWSGlue、ApacheNiFi、InformaticaPowerCenter、IBM的InfosphereInformationServer等。ETL工具是什么呢?ETL是英文Extract-Transform
- Informatica使用操作流程--聚合、表达式转换、查找、排序组件的使用 案例3
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一、需求:将oracle数据库的scott用户源表items直抽至EDW层EDW_items。数据存储到oracle的edw01用户下数据抽取至EDW层做聚合转换求各供应商min(price),avg(price),max(price),sum(price),2*avg(price)根据供应商id去供应商表查找供应商名称查验数据结果后,再修改Informatica,按照平均价格和求和价格降序数据说
- Informatica使用操作流程--增量抽取 案例8
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InformaticaInformatica增量抽取
目录一、增量抽取:二、案例:1、目标:开发增量抽取(业务系统OLTP--->EDW)2、操作流程步骤:一、增量抽取:ETL的开发流程:业务系统OLTP--->操作型数据存储ODS----->清洗到数据仓库EDW----->数据集市(建模/挖掘/分析)DM----->可视化。增量抽取,表示当业务系统的数据随着时间的推移是变动的(如:客户数量的变化,会员的变化,订单的变化、网站访客的变化等都是增量数据
- Informatica使用操作流程--缓慢变化维 案例9
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一、缓慢变化维:表示源表中的数据被更新,我们开发Informatica的缓慢变换维,让目标表中的数据跟着更新(原有的做更新,没有的做插入)。二、案例:需求:--源表(oracle)----->目标表--OLTP(oracle的oltp用户下)----->EDW层(oracle的edw01用户下)--department----->department地区维度表说明,源表主要字段三、开发流程简述:1
- Informatica转换组件之表达式转换
Jan丶X
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作用表达式转换属于消极转换组件,换言之是单行运算,来源的列值通过一系列表达式转换(函数转换)后得出的一行输出结果。注意:多行运算请使用聚合转换组件。使用要使用表达式转换进行单行运算,必须要包含以下端口:要计算的值输入端口或者输出端口表达式转换组件的输出端口数据流图创建表达式转换步骤1.在MappingDesigner中选择‘转换-创建’。选择表达式转换,输入名称后确定。2.创建输入端口。如果源端输
- Informatica使用操作流程--聚合、表达式转换、查找、排序组件的使用 案例3
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目录一、需求:二、开发操作①定义源②定义目标③创建映射--聚合组件--表达式转换器组件--查找组件④定义任务⑤创建工作流⑥工作流调度监控⑦查验数据三、修改操作--排序器转换组件一、需求:将oracle数据库的scott用户源表items直抽至EDW层EDW_items。数据存储到oracle的edw01用户下数据抽取至EDW层做聚合转换求各供应商min(price),avg(price),max(
- Informatica使用工作流程及案例1
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InformaticaInformatica工作流程Informatica案例
安装连接启动Informatica:https://blog.csdn.net/weixin_41685388/article/details/103574372目录一、Informatica客户端介绍:1、连接登录2、R、D、W、M客户端作用3、操作执行流程二、入门案例操作1、需求:2、操作:2.1、先在oracle数据库创建一个EDW层用户2.2、先连接R,并创建文件2.3、连接D,并定义源、
- Informatica使用操作流程--过虑器组件、 排序组件 案例4
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一、需求:抽取ORACLE数据库SCOTT用户下的emp表-->EDW层,要求如下抽取员工表数据取部门编号为30的员工信息,按工资排序显示员工编号,姓名,工资,奖金,部门编号待更新
- Informatica使用操作流程及Expression(表达式转换)案例2
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操作流程①定义源②定义目标③创建映射④定义任务⑤创建工作流⑥工作流调度监控⑦查验数据一、需求:将Oracle的scott用户下的employees表抽取至EDW层;目标数据存储在edw01用户下。使用Expression组件将业务系统数据抽取至EDW层进行转换,要求如下将first_name与last_name合并为一个字段name将Address1的前6个字符插入到Address2中(Addre
- ChatGPT AIGC 一键总结SQL优化所有知识点
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ChatGPT实战案例chatgptAIGCsql
SQL优化一直是程序员非常关注的内容,使用ChatGPTAIGC结合思维导图进行总结SQL优化的所有知识点内容。非常简单实用的操作,就得到了如何进行SQL优化的所有细节。更多内容见:AIGCChatGPT,BI商业智能,可视化Tableau,PowerBI,FineReport,数据库MysqlOracle,Office,Python,ETLInformaticaExcel2021实操,函数,图表
- Informatica 9.1 开发实战应用-孙专-专题视频课程
大厂数据专家
视频教程视频学习informatica实例数据
Informatica9.1开发实战应用—306人已学习课程介绍Informatica开发实战视频培训教程,本课程将从Informatica9服务、安装,配置,组件实例来统合讲解与使用。数据仓库的建设目标,是利用组织里的数据,更加有效地辅助决策过程,而这一过程的核心是数据处理,数据处理阶段离不开ETL过程的实现。课程收益通过本课程的学习,将学会Informatica各组件的使用,及ETL开发实现过
- 互联网开发工具篇
、小H
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数据治理工具数据治理工具是一类用于实现数据治理的软件系统。数据治理工具的主要功能包括:数据分类、数据质量管理、元数据管理、数据安全与隐私保护、数据标准化、数据血缘分析、数据合规性管理等。常见的数据治理工具包括Informatica、Collibra、IBMInfoSphere、Talend、Alation等。这些工具可以帮助企业管理和优化数据资产,提高数据的质量、可信度和价值,减少数据冗余和错误,
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windows系统基于Oracle数据库安装Informatica9.1的安装步骤、连接客户端使用、重启服务ETL数据清洗工具总结-osc_a0ivqvbh的个人空间-OSCHINA-中文开源技术交流社区
- 成功解决DataX从Hive导出Oracle的数据乱码问题!
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前言大数据与RDBMS之间的数据导入和导出都是企业日常数据处理中常见的一环,该环节一般称为e-t-l即extract-transform-load。市面上可用的etl工具和框架很多,如来自于传统数仓和BI圈的kettle/informatica/datastage,来自于hadoop生态圈的sqoop/datax,抑或使用计算引擎spark/presto/flink直接编写代码完成etl作业。在这
- Coding and Paper Letter(八十五)
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新一期资源整理博客。1Coding:1.阿根廷地质协会(AGA)于2020年8月和9月提供的“地理信息学应用于多专题制图”课程的虚拟课程。AGAGeoinformatica20202.R语言包glmmTMB,基于TemplateModelBuilder拟合广义线性混合效应模型。glmmTMB3.Python库rich,是一个Python库,用于在终端中显示富文本和精美格式。richimage4.P
- Informatica服务挂掉,报错No more data available to read的排查
花讽院_和狆
故障现象BIEE维护人员通知跑DAC任务时发现调度计划报错。按照以往维护的惯例,应该是表空间不足,可能存在了性能问题,因此通过Informatica的WorkflowLog来锁定具体是哪个表出现了空间不足,但是发现并不能获取到Log,提示Nomoredataavailabletoread,最开始并没有当成一回事,后来重新启动调度计划时发现依然不能跑得起来,遂登记重启整个服务。起服务之后发现Info
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
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MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
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SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
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SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
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首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
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javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
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c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,