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作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！学习资料、程序开发、技术解答、文档报告如需要源码，可以扫取文章下方二维码联系咨询Java项目微信小程序项目Android项目Python项目PHP项目ASP.NET项目Node.js项目选题推荐项目实战|p
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做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（
Spark集群的三种模式 MelodyYN #Spark spark hadoop big data
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写出渗透测试信息收集详细流程卿酌南烛_b805
一、扫描域名漏洞：域名漏洞扫描工具有AWVS、APPSCAN、Netspark、WebInspect、Nmap、Nessus、天镜、明鉴、WVSS、RSAS等。二、子域名探测：1、dns域传送漏洞2、搜索引擎查找（通过Google、bing、搜索c段）3、通过ssl证书查询网站：https://myssl.com/ssl.html和https://www.chinassl.net/ssltools
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分布式离线计算—Spark—基础介绍测试开发abbey 人工智能—大数据
原文作者：饥渴的小苹果原文地址：【Spark】Spark基础教程目录Spark特点Spark相对于Hadoop的优势Spark生态系统Spark基本概念Spark结构设计Spark各种概念之间的关系Executor的优点Spark运行基本流程Spark运行架构的特点Spark的部署模式Spark三种部署方式Hadoop和Spark的统一部署摘要：Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架Spar
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大数据领域的深度分析——AI是在帮助开发者还是取代他们？阳爱铭大数据与数据中台技术沉淀大数据人工智能后端数据库架构数据库开发 etl工程师 chatgpt
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亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：Ja
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目录一，Spark运行时架构二，YARN集群架构（一）YARN集群主要组件1、ResourceManager-资源管理器2、NodeManager-节点管理器3、Task-任务4、Container-容器5、ApplicationMaster-应用程序管理器6，总结（二）YARN集群中应用程序的执行流程三、SparkStandalone架构（一）client提交方式（二）cluster提交方式四、
使用SparkSql进行表的分析与统计 xingyuan8 大数据 java
背景我们的数据挖掘平台对数据统计有比较迫切的需求，而Spark本身对数据统计已经做了一些工作，希望梳理一下Spark已经支持的数据统计功能，后期再进行扩展。准备数据在参考文献6中下载鸢尾花数据，此处格式为iris.data格式，先将data后缀改为csv后缀（不影响使用，只是为了保证后续操作不需要修改）。数据格式如下：SepalLengthSepalWidthPetalLengthPetalWid
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Spark底层逻辑傲雪凌霜，松柏长青大数据后端 spark 大数据
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PySpark的本质确实是Python的一个接口层，它允许你使用Python语言来编写ApacheSpark应用程序。通过这个接口，你可以利用Spark强大的分布式计算能力，同时享受Python的易用性和灵活性。1、PySpark的工作原理PySpark的工作原理可以概括为以下几个步骤：编写Python代码：开发者使用Python语法来编写Spark应用程序。这些程序通常涉及创建RDDs（弹性分布
Ubuntu的ssh 请不要问我是谁
安装sshsudoapt-getupdatesudoapt-getinstallopenssh-server检测ssh是否启动sudops-e|grepssh创建root用户sudopasswdroot配置本机无密码ssh登录cd/home/spark0ssh-keygen-trsa-P""cat.ssh/id_rsa.pub>>.ssh/authorized_keyschmod600.ssh/a
2024年大数据最新实时数仓之实时数仓架构(Hudi) 2401_84185556 程序员大数据架构
技术框架Kafka：用于接入数据源；FlinkCDC：如果直接接入业务数据源可以考虑CDC方式，如果通过Kafka缓冲接入业务数据可以忽略;Flink：用于数据ETL，包括接入数据、处理数据及输出数据全链路数据计算任务；Spark：用于数据ETL，包括处理数据及输出数据全链路数据计算任务；Hudi：湖仓一体数据管理框架，用来管理模型数据，包括ODS/DWD/DWS/DIM/ADS等；Doris：O
实时数仓之实时数仓架构(Hudi)(1)，2024年最新熬夜整理华为最新大数据开发笔试题 2401_84181221 程序员架构大数据
+Hudi：湖仓一体数据管理框架，用来管理模型数据，包括ODS/DWD/DWS/DIM/ADS等；+Doris：OLAP引擎，同步数仓结果模型，对外提供数据服务支持；+Hbase：用来存储维表信息，维表数据来源一部分有Flink加工实时写入，另一部分是从Spark任务生产，其主要作用用来支持FlinkETL处理过程中的LookupJoin功能。这里选用Hbase原因主要因为Table的HbaseC
jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍 107x js jquery keydown keypress keyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍，有需要了解的朋友可参考。一、首先需要知道的是： 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下复制代码 $('input').keyup(funciton(){
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20140920 单表查询 -- 查询************************************************************************************************************ -- 使用scott用户登录 -- 查看emp表 desc emp
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