CDH集群

数据分析：低代码平台助力大数据时代的飞跃发展快乐非自愿数据分析低代码大数据
随着信息技术的突飞猛进，我们身处于一个数据量空前增长的时代——大数据时代。在这个时代背景下，数据分析已经成为企业决策、政策制定、科学研究等众多领域不可或缺的重要工具。然而，面对海量的数据和日益复杂多变的分析需求，传统的数据分析方法往往捉襟见肘，难以应对。幸运的是，低代码平台的兴起为大数据分析注入了新的活力，成为推动大数据时代发展的重要力量。低代码平台，顾名思义，是一种通过少量甚至无需编写代码，就能
Apache Kafka的伸缩性探究：实现高性能、弹性扩展的关键 i289292951 kafka kafka
引言ApacheKafka作为当今最流行的消息中间件之一，以其强大的伸缩性著称。在大数据处理、流处理和实时数据集成等领域，Kafka的伸缩性为其在面临急剧增长的数据流量和多样化业务需求时提供了无与伦比的扩展能力。本文将深入探讨Kafka如何通过其独特的架构设计实现高水平的伸缩性，以及在实际部署中如何优化和利用这一特性。一、Kafka伸缩性的核心设计分区（Partitioning）与水平扩展Kafk
山东省大数据局副局长禹金涛一行莅临聚合数据走访调研聚合数据 API 大数据人工智能 API
3月19日，山东省大数据局党组成员、副局长禹金涛莅临聚合数据展开考察调研。山东省大数据局数据应用管理与安全处处长杨峰，副处长都海明参加调研，苏州市大数据局副局长汤晶陪同。聚合数据董事长左磊等人接待来访。调研组一行参观了聚合数据展厅，了解了聚合数据的发展历程、数据产品、应用案例、奖项荣誉等情况。并就企业在数据处理和应用方面取得的成绩进行了深入交流。作为最早一批进入大数据行业的企业，聚合数据深耕行业十
智慧公厕的先进技术应用中期科技ZONTREE 智慧厕所智慧公厕智慧城市
公共厕所一直以来都是城市管理中一个重要的工作，但设施老化、环境脏乱、服务质量低下等问题一直困扰着城市居民。然而，随着科技的进步和数字技术的应用，智慧公厕的建设正在改变这一现状。智慧公厕通过对所在辖区内所有公共厕所的全域感知、全网协同、全业务融合和全场景智慧的赋能，“千厕一云”的公共厕所云管理模式应运而生。智慧公厕的云端多屏管理，将各个公厕连接在一起，实现信息的共享和管理的集中化。通过大数据、云计算
【Hadoop】使用Scala与Spark连接ClickHouse进行数据处理音乐学家方大刚 Scala Hadoop hadoop scala spark
风不懂不懂得叶的梦月不听不听闻窗里琴声意难穷水不见不曾见绿消红霜不知不知晓将别人怎道珍重落叶有风才敢做一个会飞的梦孤窗有月才敢登高在夜里从容桃花有水才怕身是客身是客此景不能久TieYann(铁阳)、薄彩生《不知晓》在大数据分析和处理领域，ApacheSpark是一个广泛使用的高性能、通用的计算框架，而ClickHouse作为一个高性能的列式数据库，特别适合在线分析处理（OLAP）。结合Scala语
一文详解大数据时代与低代码开发应用快乐非自愿大数据低代码
随着信息技术的飞速发展，我们迎来了一个崭新的时代——大数据时代。在这个时代，数据成为了一种新的资源，大数据技术的应用成为了推动社会进步的关键力量。而在大数据技术的浪潮中，低代码开发应用也逐渐崭露头角，以其高效、灵活的特点，成为大数据时代的重要支撑。大数据时代的来临随着科技的飞速发展和互联网的广泛普及，我们迎来了一个被称为“大数据时代”的全新时代。这个时代，数据无处不在，无时不刻不在增长，其规模之大
Spark面试整理-Spark是什么？不务正业的猿面试 Spark spark 大数据分布式
ApacheSpark是一个开源的分布式计算系统，它提供了一个用于大规模数据处理的快速、通用、易于使用的平台。它最初是在加州大学伯克利分校的AMPLab开发的，并于2010年开源。自那时起，Spark已经成为大数据处理中最受欢迎和广泛使用的框架之一。下面是Spark的一些关键特点：速度：Spark使用了先进的DAG（有向无环图）执行引擎，可以支持循环数据流和内存计算。这使得Spark在数据处理方面
请介绍一下大数据主要是干什么的？决策支持预测分析用户行为分析个性化服务操作优化风险管理创新与产品开发加拿大卡尔加里大学历史背景学术结构研究和创新校园设施盛溪的猫猫感悟大数据英语加拿大
目录请介绍一下大数据主要是干什么的？决策支持预测分析用户行为分析个性化服务操作优化风险管理创新与产品开发加拿大卡尔加里大学历史背景学术结构研究和创新校园设施国际化学生生活大语言模型目前的问题卡尔加里经济地理和气候文化和活动教育交通绿色城市AVL树的旋转单右旋（LL旋转）单左旋（RR旋转）左右旋（LR旋转）右左旋（RL旋转）请介绍一下大数据主要是干什么的？大数据是一个涉及从极其庞大和复杂的数据集中提
GEE在灾害预警中的遥感云大数据应用及GPT模型辅助分析 AIzmjl GPT 生态遥感大数据 gpt gee 灾害预警水体湿地遥感
随着遥感技术的快速发展，云大数据在灾害、水体与湿地领域的应用日益广泛。通过遥感云大数据，我们能够实时获取灾害发生地的影像信息，为灾害预警、应急响应提供有力支持。同时，在水体与湿地监测方面，遥感云大数据也发挥着重要作用，帮助我们了解水体的分布、变化以及湿地的生态状况。近年来，GPT模型在自然语言处理领域取得了显著成果，其强大的文本生成和理解能力为遥感云大数据的应用提供了新的可能。通过将GPT模型与遥
大数据毕设图像识别-人脸识别与疲劳检测 - python opencv fawubio_A python 算法
文章目录0前言1课题背景2Dlib人脸识别2.1简介2.2Dlib优点2.3相关代码2.4人脸数据库2.5人脸录入加识别效果3疲劳检测算法3.1眼睛检测算法3.2打哈欠检测算法3.3点头检测算法4PyQt54.1简介4.2相关界面代码0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师
大数据开发（Hive面试真题-卷二） Key-Key 大数据 hive 面试
大数据开发（Hive面试真题）1、举几个Hive开窗函数例子？什么要有开窗函数，和聚集函数区别？2、说下Hive是什么？跟数据仓库区别？3、Hive架构？4、Hive数据倾斜以及解决方案？5、Hive如果不用参数调优，在map和reduce端应该做什么？6、Hive的三种自定义函数是什么？实现步骤与流程？它们之间的区别？作用是什么？7、Hive分区和分桶的区别？8、Hive的执行流程？9、Hive
【大数据面试题】014 Flink CDC 用过吗，请简要描述 Jiweilai1 一天一道面试题 flink 大数据面试 flink cdc
一步一个脚印，一天一道面试题。FlinkCDC的诞生背景FlinkCDC的全称是ChangeDataCapture（变更数据捕获）每一项技术的诞生都是为了解决某个问题，某个痛点。而FlinkCDC的诞生就是为了解决在读取，监控MySQL这样的数据库时，不会因为读取数据库，对数据库本身造成压力，影响性能。同时，保证了数据源的准确，正确。FlinkCDC原理方式一：通过查询来获取更新的数据。如查询数据
【大数据】Flink SQL 语法篇（五）：Regular Join、Interval Join G皮T #Flink SQL 大数据 flink sql Regular Join Interval Join 双流Join
《FlinkSQL语法篇》系列，共包含以下10篇文章：FlinkSQL语法篇（一）：CREATEFlinkSQL语法篇（二）：WITH、SELECT&WHERE、SELECTDISTINCTFlinkSQL语法篇（三）：窗口聚合（TUMBLE、HOP、SESSION、CUMULATE）FlinkSQL语法篇（四）：Group聚合、Over聚合FlinkSQL语法篇（五）：RegularJoin、I
有一点动心段duan
《有一点动心》是6月4日新上映的一部影片，在香山国际影城的支持下，与水姐观影群的伙伴们共同观看了这部影片。随着社会意识形态的不断变化，人们对感情的态度，也呈现出多元化的状态。爱情，自从人类诞生之日起，不论朝代如何更替变迁，都是生命的一大核心主题，演绎出无数个动人的故事，让经历者体验其中，让倾听者无比动容。从调查出来的大数据来看，适龄人群的不婚比例，是空前高的一个数字，越来越多的适婚人士，加入了不婚
大数据开发（Kafka面试真题-卷一） Key-Key 大数据 kafka 面试
大数据开发（Kafka面试真题）1、请解释以下ApacheKafka是什么？它在大数据系统中的角色是什么？2、请解释以下Kafka的工作原理和它与传统消息队列服务的不同之处？3、解释以下ApacheKafka的作用以及它与常见消息队列系统（如RabbitMQ）之间的区别？4、如何使用ApacheKafka来实现实时数据流处理？5、Flinkcheckpoint和Kafkaoffset的关联是什么？
什么是分布式搜索引擎罗彬桦分布式搜索引擎搜索引擎分布式
什么是分布式搜索引擎搜索引擎所谓搜索引擎，就是根据用户需求与一定算法，运用特定策略从互联网检索出制定信息反馈给用户的一门检索技术。搜索引擎依托于多种技术，如网络爬虫技术、检索排序技术、网页处理技术、大数据处理技术、自然语言处理技术等，为信息检索用户提供快速、高相关性的信息服务。搜索引擎技术的核心模块一般包括爬虫、索引、检索和排序等，同时可添加其他一系列辅助模块，以为用户创造更好的网络使用环境。分布
挑战杯大数据商城人流数据分析与可视化 - python 大数据分析 laafeer python
0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于大数据的基站数据分析与可视化该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：3分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate课题背景随着当今个人手机终端的普及，出行群体中手机拥有率和使用率已达到相当高的比例，手
Java开发从入门到精通（七）：Java的面向对象编程OOP：常用API HACKNOE Java开发从入门到精通 java intellij-idea
Java大数据开发和安全开发（一）Java的常用API1.1Object类1.1toString1.1equals方法1.1对象克隆clone1.1Objects类1.1包装类1.1StringBuilder1.1StringBuffer1.1StringJoiner1.1Math、System、Runtime1.1BigDecimal1.1传统时间：Date日期类、SimpleDateForma
linux安装单机版spark3.5.0 爱上雪茄大数据 JAVA知识 spark 大数据分布式
一、spark介绍是一种通用的大数据计算框架，正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等.Spark主要用于大数据的计算二、spark下载spark3.5.0三、spark环境变量配置exportJAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_391exportJRE_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_391/jr
Hadoop简介程序员小郭同学 hadoop
简介大数据简介概述大数据的说法从出现到现在，也经历了十多年时间的发展。而在这十几年的发展过程中，非常多的机构、组织都试图对大数据做出过定义，例如：研究机构Gartner给出了这样的定义："大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。再例如根据维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
数大数据时代的关键：融合数据治理与AI为企业增值_光点科技光点数据治理人工智能大数据科技
在数据驱动的今天，企业不能再将数据治理和人工智能（AI）视作孤立的实体。它们之间的协同作用已经成为推动企业增长的强大引擎。本文将探索数据治理与AI如何相互作用，形成闭环，以及企业如何利用这一关系来提升数据价值，实现数字化转型。数据治理与AI的依存共生数据治理是整理和优化数据的过程，以确保其质量、安全性和可用性。而AI，尤其是大模型，是解析和应用这些数据的工具。没有高质量的数据治理，AI无法发挥其最
2024年阿里云大数据acp认证条件腾科教育阿里云大数据云计算
阿里云大数据acp认证考试没有条件，在校大学生、应届毕业生、在职员工均可报考。acp认证考试预约流程1.账户注册，认证人员登录阿里云认证全球培训中心网站，在页面右上角点击“立即注册”2.选择专业。账户注册成功会自动返回到网站首页，认证人员根据实际需要进行报考，3,认证购买。进入专业介绍页后点击“购买认证"跳转到认证购买页，点击对应专业认证名称再点击“立即购买”，确认订单后完成支付即可。4.考试预约
Redis 的 RDB 和 AOF 龙大. Redis redis 数据库
1.RDB(RedisDatabase)定义:RDB是Redis的持久化机制之一，它会在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照。工作原理:当RDB持久化被触发时，Redis会创建一个子进程来执行实际的数据保存工作，父进程则继续处理客户端请求。子进程将内存中的数据写入到一个临时RDB文件中，完成后替换旧的RDB文件。优点:快速恢复大数据集。子进程创建的方式减少了主进程的内存消耗。RDB文件是一个紧凑
挑战杯机器学习股票大数据量化分析与预测系统 - python 挑战杯 laafeer python
文章目录0前言1课题背景2实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3软件架构4工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器学习股票大数据量化分析与预测系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：3分更多资料,项目分享：https://gitee.com
03hive数仓安装与基础使用 daydayup9527 hadoop_hive 运维 hadoop
hiveHive概述Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具。可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供完整的sql查询功能，本质上还是一个文件底层是将sql语句转换为MapReduce任务进行运行本质上是一种大数据离线分析工具学习成本相当低，不用开发复杂的mapreduce应用，十分适合数据仓库的统计分析hive可以用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在hadoop
Spark的数据结构——RDD bluedraam_pp Spark spark 数据结构大数据
RDD的5个特征下面来说一下RDD这东西，它是ResilientDistributedDatasets的简写。咱们来看看RDD在源码的解释。Alistofpartitions:在大数据领域，大数据都是分割成若干个部分，放到多个服务器上，这样就能做到多线程的处理数据，这对处理大数据量是非常重要的。分区意味着，可以使用多个线程了处理。Afunctionforcomputingeachsplit：作用在
Hbase集群搭建超详细教程笑看风云路集群搭建系列 hbase hbase hadoop 大数据
Hbase集群搭建前言详细步骤1、下载安装包2、解压3、修改配置文件3.1修改hbase-env.sh文件3.2修改hbase-site.xml3.3修改regionservers文件4、分发hbase目录5、启动HBase集群6、查看HBaseWebUI大家好，我是风云，欢迎大家关注我的博客，在未来的日子里我们一起来学习大数据相关的技术，一起努力奋斗，遇见更好的自己！前言HBase是一个开源的、
flink重温笔记（十五）： flinkSQL 顶层 API ——实时数据流转化为SQL表的操作那就学有所成吧(˵¯͒¯͒˵) Flink重温笔记 flink 笔记 sql 大数据学习方法数据库 KAFKA
Flink学习笔记前言：今天是学习flink的第15天啦！学习了flinkSQL基础入门，主要是解决大数据领域数据处理采用表的方式，而不是写复杂代码逻辑，学会了如何初始化环境，鹅湖将流数据转化为表数据，以及如何查询表数据，结合自己实验猜想和代码实践，总结了很多自己的理解和想法，希望和大家多多交流！Tips："分享是快乐的源泉，在我的博客里，不仅有知识的海洋，还有满满的正能量加持，快来和我一起分享这
大数据开发（Spark面试真题-卷一） Key-Key 大数据 spark 面试
大数据开发（Spark面试真题）1、什么是SparkStreaming？简要描述其工作原理。2、什么是Spark内存管理机制？请解释其中的主要概念，并说明其作用。3、请解释一下Spark中的shuffle是什么，以及为什么shuffle操作开销较大？4、请解释一下Spark中的RDD持久化（Caching）是什么以及为什么要使用持久化？5、请解释一下Spark中ResilientDistribut
基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台 weixin_34071713 大数据数据库爬虫
摘要：在中国HBase技术社区第十届Meetup杭州站上，阿里云数据库技术专家李伟为大家分享了如何基于当下流行的HBase和Spark体系构建企业级数据处理平台，并且针对于一些具体落地场景进行了介绍。演讲嘉宾简介：李伟（花名：沐远），阿里云数据库技术专家。专注于大数据分布式计算和数据库领域，具有6年分布式开发经验，先后研发Spark及自主研发内存计算，目前为广大公有云用户提供专业的云HBase数据
Nginx负载均衡 510888780 nginx 应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识: nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配 1)、轮询（默认）每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。 2)、weight 指定轮询几率，weight和访问比率成正比
RedHat 6.4 安装 rabbitmq bylijinnan erlang rabbitmq redhat
在 linux 下安装软件就是折腾，首先是测试机不能上外网要找运维开通，开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源，最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功机器版本： [root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
FilenameUtils工具类 eksliang FilenameUtils common-io
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述这是一个Java操作文件的常用库，是Apache对java的IO包的封装，这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils，其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装，开发中对文件的操作，几乎都可以在这个框架里面找到。非常的好用。
xml文件解析SAX 不懂事的小屁孩 xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式， 1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析) 2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析) 3.DOM4J生成和解析XML文档 4.JDOM生成和解析XML 本文章用第一种方法进行解析，使用android常用的DefaultHandler import org.xml.sax.Attributes;
通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区，此处是按日分区酷的飞上天空 mysql
使用python脚本作为命令脚本，linux的定时任务来每天定时执行 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf8 -*- import pymysql import datetime import calendar #要分区的表 table_name = 'my_table' #连接数据库的信息 host,user,passwd,db =
如何搭建数据湖架构？听听专家的意见蓝儿唯美架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题：公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销，但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据 “我们要花费27小时来处理每日的数据量，”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道：“所以在2013年，我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统，使用了Hadoop集群作为公司的数
spring学习——控制反转与依赖注入 a-john spring
控制反转（Inversion of Control，英文缩写为IoC）是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题，也是轻量级的Spring框架的核心。控制反转一般分为两种类型，依赖注入（Dependency Injection，简称DI）和依赖查找（Dependency Lookup）。依赖注入应用比较广泛。
用spool+unixshell生成文本文件的方法 aijuans xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下: 　　set pages 50000; 　　set lines 200; 　　set trims on; 　　set heading off; 　　spool /oracle_backup/log/test/dept.lst; 　　select deptno||','||dname||','||loc
1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP) asia007 学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis（面向对象分析方法）是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后，按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上，针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理，而不是对管理业务现状和方法的分析。　　OOA（面向对象的分析）模型由5个层次（主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层）
浅谈java转成json编码格式技术百合不是茶 json编码 java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了 JSON与JAVA数据的转换（JSON 即 JavaScript Object Natation，它是一种轻量级的数据交换格式，非常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis) bijian1013 java web.xml SSI spring配置
指定Spring配置文件位置 <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value> /WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml, /WEB-INF/
Installing SonarQube（Fail to download libraries from server） sunjing Install Sonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution 2. Starting the Web Server The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查 bit1129 mongodb
一、创建复本集假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上，启动三个命令行窗口，分别执行如下命令： mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0 mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0 mongod --port 27019 -
Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染白糖_ Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能 HTML5 Anychart从6.0第一个版本起，已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了，也就是说即使你没有安装Flash插件，只要浏览器支持HTML5，也能看到Anychart的图形（不过这些是需要做一些配置的）。这里要提醒下大家，Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟，目前还处于
Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa bozch laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本，突然之间就出现了如下错误： ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜 bylijinnan 编程之美
import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class Nim { /**编程之美 NIM游戏分析问题：有N块石头和两个玩家A和B，玩家A先将石头随机分成若干堆，然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头，能将剩下的石头一次取光的玩家获胜，每次取石头时，每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆，
lunce创建索引及简单查询 chengxuyuancsdn 查询创建索引 lunce
import java.io.File; import java.io.IOException; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.document.Docume
[IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术 comsci it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段..... 所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
flashback transaction闪回事务查询 daizj oracle sql 闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个：（1）其正常工作不但需要利用撤销数据，还需要事先启用最小补充日志。（2）返回的结果不是以前的“旧”数据，而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL（Undo SQL）语句。（3）集中地在名为flashback_transaction_query表上查询，而不是在各个表上通过“as of”或“vers
Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件游其是你 FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子，实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
C语言学习五函数，函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题 dcj3sjt126com c
# include <stdio.h> int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据，int表示返回的类型为int类型 { return 10; //向主调函数返回10 } void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值 { //return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾 } in
今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl dcj3sjt126com centos
今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again 处理很简单，修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”，将baseurl的注释取消， mirrorlist注释掉。即可。 &n
单例模式 shuizhaosi888 单例模式
单例模式懒汉式 public class RunMain { /** * 私有构造 */ private RunMain() { } /** * 内部类，用于占位，只有 */ private static class SingletonRunMain { priv
Spring Security（09）——Filter 234390216 Spring Security
Filter 目录 1.1 Filter顺序 1.2 添加Filter到FilterChain 1.3 DelegatingFilterProxy 1.4 FilterChainProxy 1.5
公司项目NODEJS实践0.1 逐行分析JS源代码 mongodb nginx ubuntu nodejs
一、前言前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能，是不是只用nodejs+sql就可以了？其实是可以实现，但离实际应用还有距离，那要怎么做才是实际可用的。网上有很多nod
java.lang.Math liuhaibo_ljf java Math lang
System.out.println(Math.PI); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1)); System.out.println(Math.abs(111111111)); System.out.println(Mat
linux下时间同步 nonobaba ntp
今天在linux下做hbase集群的时候，发现hmaster启动成功了，但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing，查看了日志，大致意思是说master和slave时间不同步，没办法，只好找一种手动同步一下，后来发现一共部署了10来台机器，手动同步偏差又比较大，所以还是从网上找现成的解决方
ZooKeeper3.4.6的集群部署 roadrunners zookeeper 集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目，在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。 1、准备工作我们准备3台机器做ZooKeeper集群，分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。数据存储目录
Java高效读取大文件 tomcat_oracle java
　　读取文件行的标准方式是在内存中读取，Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法：　　Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); 　　FileUtils.readLines(new File(path)); 　　这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中，当文件足够大时很快就会导致
微信支付api返回的xml转换为Map的方法 xu3508620 xml map 微信api
举例如下： <xml> <return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code> <return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg> <appid><

CDH集群

你可能感兴趣的:(大数据,大数据)