大数据Hive

数字孪生技术为UI前端注入新活力：实现产品设计的沉浸式体验

hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!

ui设计前端开发老司机·2025-07-12 17:24

C++11中的std::function

文章转载自：http://www.jellythink.com/archives/771看看这段代码先来看看下面这两行代码：std::functiononKeyPressed;std::functiononKeyReleased

·2025-07-12 16:20

提升企业级数据处理效率！TDengine 四个集群优化点详解

为了帮助企业更好地进行大数据处理，我们在此前TDengine3.x系列版本中进行了几项与集群相关的优化和新功能开发，以提升集群的稳定性和在异常情况下的恢复能力。

TDengine （老段）·2025-07-12 14:09

ETL可视化工具 DataX -- 简介( 一)

DataX实现了包括MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、

dazhong2012·2025-07-12 12:58

中国银联豪掷1亿采购海光C86架构服务器

接下来，C86服务器将用于支撑中国银联的虚拟化、大数据、人工智能、研发测试等技术场景，进一步提升其业务处理能力、用户服务效率和信息安全水平。

信创新态势·2025-07-12 10:12

AWS 管理秘籍（一）

原文：annas-archive.org/md5/cf1c4e1db999839ba88fc56df4011156译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0序言AWS平台的增长速度非常快，正在被各行各业广泛采用

绝不原创的飞龙·2025-07-12 09:05

全面探索Kafka：架构、应用与流处理

Kafka：企业级消息系统与流处理平台的深度解析ApacheKafka作为分布式流处理平台，广泛应用于大数据处理和实时分析领域。

·2025-07-12 09:33

Flink时间窗口详解

一、引言在大数据流处理的领域中，Flink的时间窗口是一项极为关键的技术，想象一下，你要统计一个电商网站每小时的订单数量。由于订单数据是持续不断产生的，这就形成了一个无界数据流。

bxlj_jcj·2025-07-12 09:31

探索实时流处理的未来：Kafka Streams 深度指南

无论是软件工程师、数据架构师，还是对大数据处

秋或依·2025-07-12 09:00

Elasticsearch搜索引擎存储：从原理到实践的全景解析

引言在大数据时代，数据规模呈指数级增长，传统数据库的模糊查询、实时分析能力逐渐成为瓶颈。

Python×CATIA工业智造·2025-07-12 09:59

AWS Terraform 架构指南（二）

原文：annas-archive.org/md5/8b2d222956a050c7632b9eee086dadcf译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第七章：7在项目中实现Terraform您准备好开始使用

绝不原创的飞龙·2025-07-12 09:29

【Kafka专栏 13】Kafka的消息确认机制：不是所有的“收到”都叫“确认”！

作者名称：夏之以寒作者简介：专注于Java和大数据领域，致力于探索技术的边界，分享前沿的实践和洞见文章专栏：夏之以寒-kafka专栏专栏介绍：本专栏旨在以浅显易懂的方式介绍Kafka的基本概念、核心组件和使用场景

·2025-07-12 07:46

Hive简介

文章目录Hive简介Hive特点Hive和RDBMS的对比Hive的架构Hive的数据组织Hive数据类型Hive简介1、Hive由Facebook实现并开源2、是基于Hadoop的一个数据仓库工具3、

·2025-07-12 05:29

C语言学生成绩管理系统<；自创>；(功能7有小错误,但可运行）

我们正步入一个由技微信实习第一天周五入职，早上早早来到了公司，发现好多人都没上班，到十点才陆陆续续有人来，办理完入职后，mentor中联夏令营遗憾没有入选不过hr的回复真的很好，辛苦啦#提前批简历挂麻了怎么办##机械制造投递记录#大数据开发的工作有点过于简单了吧

han_xue_feng·2025-07-12 04:54

精益敏捷之道（一）

原文：annas-archive.org/md5/0b2addbef6e2afb0ce49d44d7300959a译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0前言“精益敏捷之道：通过价值流管理释放企业潜力

绝不原创的飞龙·2025-07-12 04:53

Python DevOps 实用指南（一）

原文：annas-archive.org/md5/0228db3442938136abc9262d5596d201译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0序言欢迎阅读本书！

绝不原创的飞龙·2025-07-12 04:52

Python爬虫：从图片或扫描文档中提取文字数据的完整指南

1.引言随着大数据技术的不断进步，图像数据逐渐成为了许多行业中重要的数据源之一。图像中不仅包含了丰富的视觉信息，还可能蕴含着大量的文字数据。

Python爬虫项目·2025-07-12 03:20

Python 取证学习指南第二版（一）

原文：annas-archive.org/md5/46c71d4b3d6fceaba506eebc55284aa5译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0前言在编写《学习Python取证》一书时，我们有一个目标

绝不原创的飞龙·2025-07-12 03:48

Python 取证学习指南第二版（三）

原文：annas-archive.org/md5/46c71d4b3d6fceaba506eebc55284aa5译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第七章：模糊哈希哈希是DFIR中最常见的处理过程之一

·2025-07-12 03:48

低版本hive(1.2.1)UDF实现清除历史分区数据

目标：通过UDF实现对表历史数据清除入参：表名、保留天数N一、pom文件4.0.0com.examplehive-udf-example1.0-SNAPSHOTjarhive-udf-exampleHiveUDFfordeletingpartitionsbydateUTF

༺水墨石༻·2025-07-12 03:16

【C语言经典面试题】memcpy函数有没有更高效的拷贝实现方法？

文章目录1写在前面2源码实现2.1函数申明2.2简单的功能实现2.3满足大数据量拷贝的功能实现3源码测试4小小总结5更多分享1写在前面假如你遇到下面的面试

架构师李肯·2025-07-12 03:16

shell脚本实现Hive库表迁移

1、获取hive所有库的建表语句#获取hive所有库的建表语句#!

docsz·2025-07-12 02:45

python基于Hadoop的NBA球员大数据分析与可视化系统

目录技术栈介绍具体实现截图系统设计研究方法：设计步骤设计流程核心代码部分展示研究方法详细视频演示试验方案论文大纲源码获取/详细视频演示技术栈介绍Django-SpringBoot-php-Node.js-flask本课题的研究方法和研究步骤基本合理，难度适中，本选题是学生所学专业知识的延续，符合学生专业发展方向，对于提高学生的基本知识和技能以及钻研能力有益。该学生能够在预定时间内完成该课题的设计。

·2025-07-12 02:45

大数据技术之集群数据迁移

dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.namenode30hadoop104:8020dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.namenode37hadoop106:8020dfs.namenode.http-address.nameservice1.namenode30hadoop104:9870dfs.namenode.

·2025-07-12 02:44

HIVE（二）

目录访问HIVE的三种方式DDLDML数据操作向表中装载数据数据导出常用函数Like和RLike分组Join排序分区表和分桶表访问HIVE的三种方式启动Hive命令，CtrlC退出客户端，执行测试语句，

2301_78012738·2025-07-12 02:14

如何通过YashanDB优化企业大数据处理流程

性能瓶颈、数据一致性问题和可扩展性需求使得大数据处理成为一项复杂任务。作为一种新兴的数据库管理系统，YashanDB以其独特的架构设计和强大的数据处理能力，在解决这些挑战方面提供了有效的手段。

·2025-07-12 00:15

debian 安装 mysql5.7

cd/usr/local/src:wgethttps://downloads.mysql.com/archives/get/p/23/file/mysql-server_5.7.29-1debian10

你会忘记吃饭吗·2025-07-11 23:53

Pandas 学习教程

目录定义基本操作一维数组操作二维数组操作数据选择过滤数据处理数据清洗数据转换数据分析排序分组聚合数据透视表高级操作合并数据时间序列处理自定义函数调用数据可视化集成数据导出和导入大数据分块处理定义全称：'

_pass_·2025-07-11 22:16

如何通过YashanDB提升客户体验

查询速度的快慢直接影响到用户的体验，尤其是在大数据量和高并发的使用场景中。顾客期望迅速获取信息，若响应时间过长，可能导致客户流失。因此，优化数据库的性能成为提升客户体验的关键举措之一。

·2025-07-11 21:41

如何通过YashanDB数据库实现企业级数据分区管理？

在当今大数据时代，企业面临着海量数据的管理和优化访问的问题。如何有效地组织和划分庞大的数据集，以提升查询性能和运维效率，成为数据库系统设计的核心挑战。

·2025-07-11 21:40

国产开源高性能对象存储RustFS保姆级上手指南

在云计算与大数据爆发的时代，企业和开发者对存储方案的要求愈发严苛——不仅要能扛住海量数据的读写压力，还得兼顾安全性、可扩展性和兼容性。

光爷不秃·2025-07-11 20:34

通过YashanDB提升大数据处理能力的指南

为了应对这些挑战，企业需采取有效的技术手段来提升大数据处理能力。

·2025-07-11 17:05

HTB academy -- Linux Privilege Escalation --Service-based Privilege Escalation

#bug:https://lists.gnu.org/archive/html/screen-devel/2017-01/msg00025.html#HACKTH

网络安全小吗喽·2025-07-11 17:10

Java多线程实战指南：从基础到高并发的核心技术解析

典型案例：电商秒杀系统：1秒内处理10万+请求大数据处理：并行计算TB级数据金融交易系统：毫秒级订单撮合二、线程创建的四大核心方式1.继承Thread类（不推荐）classMyTh

添砖Java中·2025-07-11 12:40

Python 强化学习算法实用指南（三）

原文：annas-archive.org/md5/e3819a6747796b03b9288831f4e2b00c译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十一章：理解黑盒优化算法在前几章中，我们研究了强化学习

绝不原创的飞龙·2025-07-11 12:07

Python 强化学习算法实用指南（二）

原文：annas-archive.org/md5/e3819a6747796b03b9288831f4e2b00c译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第六章：学习随机优化与PG优化到目前为止，我们已经探讨并开发了基于价值的强化学习算法

·2025-07-11 11:59

3D 可视化技术开启污水治理全新发展阶段

一方面，其与人工智能、大数据、物联网等前沿技术的融合将愈发紧密。借助人工智能算法，大屏系统将具备更强大的自主学习和分析能力，能够根据实时数据和历史经验，自动优化污水处理工艺参

广州华锐视点·2025-07-11 10:55

UI前端大数据可视化实战策略：如何设计交互式数据探索界面？

hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!

UI前端开发工作室·2025-07-11 10:24

【HTML网页】智能健康监测——全方位健康管理专家（包含网页源代码）

智能健康监测分析系统智能健康监测分析系统是一种基于物联网、大数据、人工智能等技术的综合性健康管理解决方案。

·2025-07-11 10:53

ftp文件服务器有连接数限制,查看ftp服务器连接数命令

obs-connectorgeneric-jdbc-connectorftp-connector或sftp-connectorhbase-connector、hdfs-connector或hive-connectorOBS

赵承铭·2025-07-11 08:07

android nodejs

本文参照了http://www.blogjava.net/jelver/articles/143082.html，http://www.blogjava.net/athrunwang/archive/2011

cike110120·2025-07-11 06:28

Elasticsearch 高可用实战：架构设计与场景化解决方案

Elasticsearch高可用实战：架构设计与场景化解决方案本文深入探讨Elasticsearch在高并发、大数据量场景下的高可用架构设计，结合电商搜索、日志分析等真实案例，提供可落地的技术方案与Java

辣呼呼的哈哈·2025-07-11 03:09

oracle 数据库迁移expdp，impdp（数据泵导出导入）方法

一.优缺点优点：1.高效性能：expdp，impdp使用并行技术，可以显著提高导出导入速度，尤其适用于大数据量的迁移。支持压缩和加密，减少导出文件的大小并提高安全性。

小张是铁粉·2025-07-11 02:02

用Python的Chartify库，商业数据可视化效率提升13倍！

安装那些事儿从零开始画图基础柱状图进阶折线图散点图与气泡图专业数据分析必备技能多维度分析时间序列分析高级可视化技巧自定义主题交互式特性批量图表生成性能优化技巧大数据集处理内存优化实战案例：销售数据分析系统数据可视化这事儿

忆愿·2025-07-11 01:29

CYW43: 无线网络开发套件指南

CYW43:无线网络开发套件指南cyw43ARCHIVED--movedintothemainEmbassyrepoathttps://github.com/embassy-rs/embassy项目地址

阮曦薇Joe·2025-07-10 22:34

【大数据】FP-growth算法

它由JiaweiHan等人提出，旨在解决Apriori算法在大数据集上效率低下的问题。

大雨淅淅·2025-07-10 20:50

第八十九篇大数据开发中的数据算法：贪心策略 - 生活中的“精打细算”艺术

本文通过3个生活化场景+原创图表，揭示大数据开发中最实用的优化策略。

·2025-07-10 19:46

spring-data-jpa+spring+hibernate+druid配置

参考链接：http://doc.okbase.net/liuyitian/archive/109276.htmlhttp://my.oschina.net/u/1859292/blog/312188最新公司的

·2025-07-10 15:23

vivo Pulsar 万亿级消息处理实践（3）-KoP指标异常修复

作者：vivo互联网大数据团队-ChenJianbo本文是《vivoPulsar万亿级消息处理实践》系列文章第3篇。

·2025-07-10 11:47

Hive 事务表(ACID)问题梳理

文章目录问题描述分析原因什么是事务表概念事务表和普通内部表的区别相关配置事务表的适用场景注意事项设计原理与实现文件管理格式参考博客问题描述工作中需要使用pyspark读取Hive中的数据，但是发现可以获取

·2025-07-10 10:21

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