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1、开启本地模式大多数的HadoopJob是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过,有时Hive的输入数据量是非常小的。在这种情况下,为查询触发执行任务消耗的时间可能会比实际job的执行时间要多的多。对于大多数这种情况,Hive可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务。对于小数据集,执行时间可以明显被缩短。用户可以通过设置hive.exec.mode.local.auto的值
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随着数据的激增,我们已经进入到了一个数据时代,无论是云计算,大数据还是互联网公司的各种应用,其后台存储平台的目标都是要构建低成本、高性能、可扩展、易用的分布式存储系统。相比传统的分布式存储系统,互联网公司的分布式存储系统具有两个特点:规模大和成本低。本文主要介绍一下什么是大规模分布式存储系统,以及分布式存储系统有哪些类别。一、分布式存储的概念1.1大规模分布式存储系统的定义大规模分布式存储系统的定
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艾派森
大数据分析案例合集机器学习人工智能python数据挖掘回归
♂️个人主页:@艾派森的个人主页✍作者简介:Python学习者希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+喜欢大数据分析项目的小伙伴,希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集
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C++c++面试
move移动语义移动语义是C++11引入的一种机制,用于提高程序的性能和资源管理效率,特别是在涉及大数据对象的场景下。移动语义通过转移资源所有权,而不是复制资源,减少了不必要的拷贝操作。一、为什么需要移动语义?当对象需要被复制时(如函数返回值或传参),通常会调用复制构造函数(copyconstructor)。复制操作往往意味着需要分配新资源并将原资源的数据拷贝到新资源中;而如果不需要保留原对象的内
- 大数据毕业设计hadoop+spark+hive豆瓣图书数据分析可视化大屏 豆瓣图书爬虫 图书推荐系统
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系统总体目标基于Spark的个性化书籍推荐系统是一种基于大数据技术的智能推荐系统,它可以根据用户的历史行为和偏好,为用户提供个性化的书籍推荐。该系统采用Spark技术,可以实现大数据的实时处理,从而提高推荐系统的准确性和可靠性。此外,该系统还可以根据用户的习惯和偏好,提供更加个性化的书籍推荐,从而满足用户的需求。系统的使用者包含普通用户和管理员两类,普通用户是系统的主要服务对象,主流人群是经常查看
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- 使用Flink进行流式图处理
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大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
使用Flink进行流式图处理1.背景介绍1.1大数据时代的到来随着互联网、物联网和移动互联网的快速发展,数据呈现出爆炸式增长。根据IDC的预测,到2025年,全球数据量将达到175ZB。传统的批处理系统已经无法满足对实时数据处理的需求。因此,流式计算应运而生,成为大数据处理的重要组成部分。1.2流式计算的概念流式计算是一种新兴的数据处理范式,它能够持续不断地处理来自各种数据源的数据流。与传统的批处
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仅需三步:上传文件-下载文件-导入文件到微软表单凌晨两点的格式炼狱:被浪费的300万小时人类创造力剑桥大学的实验室曾捕捉到一组震撼数据:全球教育工作者每年花在调整试题格式上的时间,足够建造3座迪拜哈利法塔。当北京某高校的周教授第13次因PDF转Word导致的公式错位而错过末班车时,他未曾意识到——这些机械劳动本质上是一场集体性的数字自残。微软最新调研揭开了更残酷的真相:87%的在线测验创建者,会在
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摘要面对新形势下的数据安全治理挑战,顺应数据安全领域的技术发展趋势,针对大型国企在数据安全治理实际应用中突出的关键权限人员识别问题,提出了一种基于图算法的关键权限人员识别技术。该技术可以发现系统中潜在的权限影响因素,并可从多个角度衡量不同含义的权重影响力,识别结果可解释性强。针对数据安全治理中的用户与实体行为异常检测问题,提出一种基于生成对抗网络的用户与实体行为异常检测方法,实验结果表明,所提方法
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前言ApacheSpark是一个新兴的大数据处理通用引擎,提供了分布式的内存抽象。Spark最大的特点就是快,可比HadoopMapReduce的处理速度快100倍。本文没有使用一台电脑上构建多个虚拟机的方法来模拟集群,而是使用三台电脑来搭建一个小型分布式集群环境安装。本教程采用Spark2.0以上版本(比如Spark2.0.2、Spark2.1.0等)搭建集群,同样适用于搭建Spark1.6.2
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欢迎关注博客主页:https://blog.csdn.net/u013411339欢迎点赞、收藏、留言,欢迎留言交流!本文由【王知无】原创,首发于CSDN博客!本文首发CSDN论坛,未经过官方和本人允许,严禁转载!本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的面试部分补充。硬刚大数据系列文章链接:2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)
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SpringBoot3.3多种方式实现高效批量插入万级数据,史上最强!在大数据处理场景下,如何高效地将大量数据插入数据库是一个重要课题。本文基于SpringBoot3.3及MyBatis-Plus,介绍几种高效的批量插入数据的方法,包括:使用JDBC批处理使用自定义SQL批处理单条插入(for循环)拼接SQL语句插入MyBatis-Plus的saveBatch方法循环插入+开启批处理模式每种方式都
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Scratch是一个由麻省理工学院媒体实验室开发的可视化编程平台,以其友好的界面和直观的操作方式,成为引导孩子和编程初学者踏入编程世界的理想桥梁。以下是一个Scratch学习教程的概述:一、Scratch平台简介Scratch的官方网站可以直接在线使用,无需安装。Scratch界面分为舞台、角色区、代码块区、造型和背景库等部分。舞台是展示程序效果的地方;角色区管理角色;代码块区提供编程积木;造型和
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AiLab:引领人工智能创新的实验平台在人工智能快速发展的今天,如何让更多人了解并参与到AI技术的创新中来,成为一个重要的课题。AiLab(人工智能实验室)应运而生,作为一个面向全球开发者和组织的开放平台,AiLab致力于推动AI技术的普及与创新。AiLab的使命与愿景AiLab的核心使命是帮助开发者和组织快速上手AI技术,体验最新的AI创新成果。通过提供丰富的实验项目、教育资源和研究成果,AiL
- 中国BI步入增长大周期,腾讯云ChatBI加速AI+BI融合
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过去十年,大数据技术的快速发展,让数据消费前进一大步,数据价值得到一定程度的挖掘与释放,真正开启了“用数”的大时代。但数据分析繁杂的技术栈、复杂的处理过程以及程式化的交互方式,让“数据消费”的门槛始终降不下来,一定程度制约着企业迈向“用好数”的新阶段。如今,随着大模型和生成式AI的迅猛发展,数据消费正迎来一场巨大变革。大模型与数据分析天然的融合属性,使得商业智能(以下简称:BI)迎来全面重塑,BI
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引言在大数据时代,数据存储和处理技术的重要性日益凸显。ApacheHive作为一个基于Hadoop的数据仓库工具,因其能够提供类SQL查询功能(HiveQL)而广受欢迎。Hive的设计初衷是为了简化大数据集的查询和管理,它允许用户通过简单的SQL语句来操作存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)上的大规模数据集。然而,随着数据量的激增和业务需求的多样化,Hive存储系统的功能、性能和安全性面临
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在大数据时代,数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程,也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能,机器学习,模式学习,统计学等。通过对大数据高度自动化地分析,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场,并做出正确的决策。目前,在很多领域尤其
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一、概述1.1Linux的历史操作系统,英语OperatingSystem简称为OS。说道操作系统就需要先讲一讲Unix,UNIX操作系统,是一个强大的多用户、多任务操作系统,支持多种处理器架构,按照操作系统的分类,属于分时操作系统,最早由KenThompson、DennisRitchie和DouglasMcIlroy于1969年在AT&T的贝尔实验室开发。而linux就是一款类Unix系统。通常
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OpenAI是一个人工智能开发公司,成立于2015年,总部位于美国旧金山。这家公司致力于研究和开发先进的人工智能技术,旨在将这些技术应用到解决全球一些最棘手的问题上。OpenAI以其卓越的技术和实验室出品的groundbreakingAIpapers而闻名。OpenAI的研究涉及深度学习、自然语言处理、视觉感知、强化学习等多个领域,并已在各种应用中取得了令人瞩目的成果。例如,在机器人领域,Open
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本文作者:李伟-ApacheRocketMQCommitter,RocketMQPython客户端项目Owner,ApacheDorisContributor,腾讯云消息队列资深开发工程师,著有《RocketMQ分布式消息中间件(核心原理与最佳实践)》。一、RocketMqueue101RocketMQ拥有诸多出色的特性:比如多副本机制,RocketMQ支持存储层的多副本Dledger,它是基于R
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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如何计算一个对象的大小呢?
 
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
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.INITCAP(字符串) 将首字母大写
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.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
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Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
/**
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
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apachespringWebxmlstruts
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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NIO服务端代码:
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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If i select like this:
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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- 位运算、异或的实际应用
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位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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