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一、rsync远程同步1.rsync基本概述（1）sync同步（2）async异步（3）rsync远程同步2.rsync的特点可以镜像保存整个目录树和文件系统可以保留原有权限，owner,group,时间，软硬链接，文件acl,文件属性等传输效率高，使用同步算法支持匿名传输，方便网站镜像，安全性高3、rsync与scp的区别两者都可以实现远程同步，但是相对⽐⽽⾔，rsync能⼒更强①⽀持增量备份②

一、docker⽹络1.桥接--bridge所有容器连接到桥就可以使⽤外⽹，使⽤nat让容器可以访问外⽹使⽤ipas指令查看桥，所有容器连接到此桥，ip地址都是172.17.0.0/16⽹段，桥是启动docker服务后出现，在centos使⽤bridge-utils安装1.下载bridge-utilsyum-yinstallbridge-utils.x86_642.查看桥⽂件yumprovides

目录一、孤立森林算法概述二、孤立森林算法优缺点和改进2.1孤立森林算法优点2.2孤立森林算法缺点2.3孤立森林算法改进三、孤立森林算法代码实现3.1孤立森林算法python实现3.2孤立森林算法JAVA实现3.3孤立森林算法C++实现四、孤立森林算法应用一、孤立森林算法概述孤立森林算法是一种用于异常检测的机器学习算法。它基于这样的直觉：异常点是数据中的少数派，它们在特征空间中的分布与正常数据点不同

自从2014年京东开始涉猎云服务开始，“云”这块蛋糕也一直被京东所重视，从2014年6月开始的第一款京东云服务APP，到现在的各种企业云、大数据、AI，可以预见到京东对于云业务将会越来越重视。

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纯手打，编辑工具用的不熟练，格式不会整，见谅，严禁抄袭！数据库版本19c，数据量>5亿1.查询强行指定索引在查询时，oracle会对sql进行优化，但有时，优化后，会不走索引造成查询速度过慢，比如使用模糊匹配，或者查询使用到了联合索引，却未使用联合索引的第一个字段作为查询条件。造成索引失效的方式很多，不再赘述。写法：select/*+index(表名索引名)*/字段1,字段2from表2.如果为分

说明：表里有406243206多数据，每天需要捞出100万的数据进行处理。条件有day_id,sub,…等相关条件，表中已经建立了联合索引，但还是会出现慢sql，sql运行时常10多s的都有。优化方案：1、先根据条件查询出最大的ID，和最小的IDselectIDfromxxxwheredata_day_id=#{dayId}andsub_biz_type=#{subBizType}andflow_

表现示例mov将数据从一个位置复制到另一个位置直接数据传输传输数据，不改变数据内容传输数据，不改变数据内容moveax,ebxmovsx将源操作数符号扩展到目标操作数有符号扩展数据将较小数据类型符号扩展到较大数据类型将较小数据类型符号扩展到较大数据类型

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一.hive内外表操作1.建表语法create[external]table[ifnotexists]表名(字段名字段类型,字段名字段类型,...)[partitionedby(分区字段名分区字段类型)]#分区表固定格式[clusteredby(分桶字段名)into桶个数buckets]#分桶表固定格式[sortedby(排序字段名asc|desc)][rowformatdelimitedfiel

（一）Selenium自动化Python爬虫工具采集新浪微博评论、热搜、文章等约10万条存入.csv文件作为数据集；（二）使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗，生成最终的.csv文件并上传到hdfs；（三）使用hive数仓技术建表建库，导入.csv数据集；（四）离线分析采用hive_sql完成，实时分析利用Spark之Scala完成;（五）统计指标使用sqoop导入m

S2023132基于hadoop+spark的旅游大数据分析平台使用BeautifulSoup爬取数据，爬取成功以后使用spark分析数据，将分析的结果保存到mysql，flask读取mysql数据，结合

|—||一、选题的目的和意义用户往往因为不能及时查看游戏信息而造成许多烦恼。另一方面，游戏商城平台没能进行系统的管理与维护使游戏信息没能及时的更新。而传统的游戏信息管理，采用的还是手工备案、人工查询的方式。但是随之游戏信息的增多这种管理方式的工作量不断加大，这种做法就存在费时费力、缺乏时效性、不利于调动人员的积极性等缺点。一旦网站建立好之后，一方面，用户可以在第一时间在系统里查询所需的信息，另一方

归并排序以其稳定性和高效率而著称，尤其适用于大数据集的排序。算法原理归并排序的基本步骤包括：分解：将数组递归地分成两半，直到每个子数组只有一个元素。

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第五届大数据、人工智能与软件工程国际研讨会（ICBASE2024）将于2024年09月20-22日在中国温州隆重举行。会议主要围绕大数据、人工智能与软件工程等研究领域展开讨论。

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关于hadoop，hive，hbase这三个技术栈我写了两篇博客简单的分享了我对这三个技术栈的一些看法，在我目前的认知里，hadoop提供hdfs这个组件来存储大数据量的数据（相比于mysql，oracle