- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据质量监控:实时监测异常数据(下)(18/ 30)
青云交
大数据新视界#Hive之道Hive数据质量监控异常数据监测阈值设定统计模型行业案例大规模数据处理误报漏报平衡
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:大数
- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据质量保障:数据清洗与验证的策略(上)(17/ 30)
青云交
大数据新视界#Hive之道大数据Hive数据质量数据清洗数据验证噪声处理一致性验证缺失值填补
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- 大数据新视界 -- Hive 查询性能优化:索引技术的巧妙运用(下)(6/ 30)
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大数据新视界#Hive之道大数据Hive数据导入多源数据数据整合数据清洗影视娱乐数据电商数据
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:集群资源动态分配的智慧(上)(23 / 30)
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大数据新视界#Impala之道大数据Impala集群资源动态分配性能优化负载感知算法自适应机制应用案例
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:优化数据加载的实战技巧(下)(16/30)
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大数据新视界#Impala之道大数据Impala数据加载优化技巧实战案例并发加载批量加载
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:应对海量复杂数据的挑战(上)(7/30)
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大数据新视界#Impala之道#Python魅力之旅:探索数据与智能的奥秘大数据Impala性能优化海量复杂数据数据分区查询优化经典案例
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂都在用的数据目录管理秘籍大揭秘,附海量代码和案例
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大数据新视界#Python魅力之旅:探索数据与智能的奥秘大数据数据目录管理可访问性可用性安全性挑战策略
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之优化大数据计算框架 Tez 的实践指南
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大数据新视界#Tez之道大数据Tez优化策略数据倾斜复杂依赖案例分析未来展望
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- 智创 AI 新视界 -- 探秘 AIGC 中的生成对抗网络(GAN)应用
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#GAN#智创AI新视界#AIGC人工智能生成对抗网络(GAN)AIGC图像生成文本生成音乐生成挑战与解决方案
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之大数据与神经形态计算的融合:开启智能新纪元
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大数据新视界大数据神经形态计算智能医疗智能交通智能能源管理技术融合挑战与解决方案
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 AI 驱动的大数据分析:智能决策的新引擎
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大数据新视界AI&人工智能#Transformer之道大数据AI驱动智能决策机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉
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- 大数据新视界 --大数据大厂之大数据在智慧城市建设中的应用:打造智能生活的基石
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大数据新视界大数据智慧城市智能交通智能能源智能公共安全技术挑战未来趋势
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- 诺贝尔物理学奖新视野:机器学习与神经网络的璀璨华章
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大数据新视界#AIAI&人工智能机器学习神经网络人工智能诺贝尔物理学奖应用实例未来展望传统物理学
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- 大数据新视界 --大数据大厂之大数据环境下的零信任安全架构:构建可靠防护体系
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大数据新视界大数据安全零信任架构身份认证网络微分段数据保护安全策略人工智能融合大数据
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- 大数据新视界 --大数据大厂之 从 Druid 和 Kafka 到 Polars:大数据处理工具的传承与创新
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Polars之道大数据新视界Polars大数据处理DruidKafka快速引擎技术突破性能优势数据库
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- 大数据新视界 --大数据大厂之 DataFusion:超越传统的大数据集成与处理创新工具
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DataFusion之道大数据新视界DataFusion大数据处理数据集成查询处理内存管理PowerCenterApacheHive数据库
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- 大数据新视界 --大数据大厂之深度优化 Alluxio 分层架构:提升大数据缓存效率的全方位解析
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大数据新视界Alluxio之道Alluxio分层架构优化大数据缓存效率元数据管理存储层优化安全防护版本兼容性数据库
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- 大数据新视界 --大数据大厂之 Alluxio:解析数据缓存系统的分层架构
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大数据新视界Alluxio之道Alluxio数据缓存系统分层架构大数据可扩展性性能优化元数据管理数据库
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- 大数据新视界 --大数据大厂之 Druid 实时数据分析平台在大数据中的应用
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大数据新视界Druid之道Druid实时数据分析大数据查询性能数据摄入性能优化行业案例数据库
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- 全栈性能优化秘籍--Linux 系统性能调优全攻略:多维度优化技巧大揭秘
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#Java学习工具秘籍#Java性能优化linux性能调优CPU内存磁盘I/O网络稳定性Linux系统Linux系统性能调优全栈性能优化秘籍
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随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
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参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
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数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
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关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
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- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
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Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
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- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
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编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
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HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo