在NodeManager中，有三种运行Container的方式，它们分别是:DefaultContainerExecutorLinuxContainerExecutorDockerContainerExecutor从它们的名字中，我们就能看得出来，默认情况下，一定使用的是DefaultContainerExecutor。而一般情况下，DefaultContainerExecutor也确实能够满足我

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又被托夫勒蒙对了读书心得:如果回顾近20年来教育的演变历史，以上表面上的转折所带来的变化，会不约而同指向几个具体技术的成熟:可视化、社交网络、分部式系统、大量数据，以上关键词加在一起，有另外一个词汇:大数据

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前言Zabbix是一款能够监控各种网络参数以及服务器健康性和完整性的软件。Zabbix使用灵活的通知机制，允许用户为几乎任何事件配置基于邮件的告警，这样可以快速反馈服务器的问题。基于已存储的数据，Zabbix提供了出色的报告和数据可视化功能。Zabbix支持轮询和被动捕获。基于Web的前端页面确保您的网络状态和服务器健康状况可以从任何地方进行评估。在经过适当的配置后，Zabbix可以在监控IT基础

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tar，全称TapeArchive，最初被设计用于在磁带存储设备上存储文件，但现在已经广泛用于在硬盘驱动器上存储和分发文件。

为贯彻执行集团数字化转型的需要,该知识库将公示集团组织内各产研团队不同角色成员的职务“职级”岗位的评定标准;一、定级定档目的通过对公司现有岗位及相应岗位员工的工作能力、工作水平进行客观公正评定,确定各岗位的等级及同等级岗位员工对应的档级,从而为员工以后的晋升、奖励、收入等提供目标、依据和标准,实现人力资源的优化配置。二、定级定档说明定级定档是体现岗位及员工价值的有效途径。不同岗位角色所需专业知识、

大数据基础工程技术团队，隶属于阿里云智能集团计算平台事业部，是一支负责阿里集团、公共云和混合云场景计算平台大数据&AI产品的稳定性建设、架构&成本优化、运维产品ABM（ApsaraBigdataManager

作者：楼高引言当谈到企业级大数据平台时，安全性是一个至关重要的方面。随着数据规模的不断增长和信息的敏感性，大数据平台面临着多种安全隐患，需要得到充分的关注和解决，以确保其在生产环境中可靠可用。

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零、文章目录大数据01-导论1、数据与数据分析**数据：是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。

文章目录一、字符串的基本操作1.字符串的判断2.字符串的查3.字符串的改二、格式化输出1.f格式化——比较常用2.%占位符三、for循环遍历字符串四、字符串的嵌套总结过完年了，继续回来跟着博主来学习python吧一、字符串的基本操作1.字符串的判断islower():判断字符串里的所有字符是不是都是小写，返回True或者Falses='uinujiv'print(s.islower())#True

文章目录内容概要一、字符串的发展？二、字符串的基本用法及其特点1.定义2.字符串的‘加减乘’3.索引和切片4.成员运算符in5.原生字符串总结内容概要前面我们了解了数据类型中的数值类型，接下来让我们继续来了解python中的其他数据类型。本节字符串的内容比较多，故我们分两节来进行讲述。一、字符串的发展？由于计算机内部只识别二进制，但是用户在使用计算机的时候却可以看到各式各样的语言字符，因此就产生了

谷歌通过对于疾病的查询量可以预测一个个h1n1病毒的大爆发，大数据时代对于人的考验用户的搜索记录就是一种信息，这种信息会满足其基础相关的词条与其有关的词条（最为原始的搜索机制，国内的搜索引擎都是采用这种基础原理

专栏导航JVM工作原理与实战RabbitMQ入门指南从零开始了解大数据目录专栏导航前言一、JIT即时编译器二、HotSpot中的JIT编译器三、JIT优化技术1.方法内联2.逃逸分析四、JIT优化建议总结前言

目录前言一、什么是数据倾斜二、发生数据倾斜的表现2.1MapReduce任务2.2Spark任务三、如何定位发生数据倾斜的代码四、发生数据倾斜的原因3.1key分布不均匀3.1.1某些key存在大量相同值3.1.2存在大量异常值或空值3.2业务数据本身的特性3.3SQL语句本身就有数据倾斜3.4建表时考虑不周四、触发数据倾斜的SQL操作五、数据倾斜的解决方案5.1Map长尾优化5.1.1Map读取

.基本操作3.成员运算符(in;notin)4.计算集合的长度——len()5.复制集合——copy()6.集合的集合运算总结前言Python中的数据结构马上就要结束了，今天我们来学习Python中六大数据结构的最后一部分集合

智慧公厕运用物联网、互联网、大数据、云计算和自动化控制等技术，实现了对公厕内部各方面情况的全面监测和精细管理。

它利用各种信息传感器，通过物联网、云计算、大数据等技术手段，实现城市管理的智能化、精细化。在这一过程中，嵌入式系统扮演着至关重要的角色。本文将探讨嵌入式系统在智慧城市建设中的关键作用及其面临的挑战。

随着平台业务越来越复杂，红蓝对抗的作用愈来愈明显，下面将详细介绍大数据平台在本次双十一大促备战工作中是如何开展红蓝对抗的。图1.大促备战常见工作示意首先我们先了解一下什么是红蓝对抗，它都有哪些好处？

随着5G、物联网、大数据等技术的高速发展，各领域逐步向数字化、可视化的人工智能（AI）的方向不断迈进。

1.1Hive是什么？Hive是一个开源的数据仓库工具，主要用于处理大规模数据集。它是建立在Hadoop生态系统之上的，利用Hadoop的分布式存储和计算能力来处理和分析数据。

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Fatalerroroccurredwhennodetriedtocreatetoomanydynamicpartitions.Themaximumnumberofdynamicpartitionsiscontrolledbyhive.exec.max.dynamic.p

离线数仓开发过程中经常会对数据去重后聚合统计，而对于大数据量来说，count(distinct)操作消耗资源且查询性能很慢，以下是调优的方式。

目录一、架构及组件介绍1.1Hive整体架构1.2Hive组件1.3Hive数据模型（DataModel）1.3.1Databases1.3.2Tables1.3.3Partitions1.3.4Buckets

目录一、Hive分区表1.1分区表的概念1.2分区表的创建1.3分区表数据加载及查询1.3.1静态分区1.3.2动态分区1.4分区表的本质及使用1.5分区表的注意事项1.6多重分区表二、Hive分桶表2.1

目录0问题现象1问题解决解决方案一：调整动态分区数方案一弊端：小文件剧增解决方案二：distributeby方案二弊端：数据倾斜解决方案三：distributeby命令2思考3小结0问题现象现象：报错errorr如下：[Error20004]:Fatalerroroccurredwhennodetriedtocreatetoomanydynamicpartitions.Themaximumnumb

目录一、前言二、hive普通表查询原理2.1操作演示说明2.1.1创建一张表，并加载数据2.1.2统计3月24号的登录人数2.1.3查询原理过程总结2.2普通表结构带来的问题三、hive分区表设计3.1

前提条件1、安装好Hive，参考：Hive安装部署-CSDN博客2、下载好Spark安装包，链接：https://pan.baidu.com/s/1plIBKPUAv79WJxBSbdPODw?

配置hiveonspark1、上传Spark纯净版jar包到HDFS：hdfsdfs-mkdir/spark-jarshdfsdfs-put/opt/spark/jars/*/spark-jars2、修改

常规配置配置完，开启hadoop，开启spark（如果在hdfs上上传了纯净版的spark则不需要开启），开启hive注：当前节点一定要是namenode的active节点，因为hadoop长时间不用namenode

2015年年本人亲自操盘的一个项目，当时在教育培训机构，主要从事IT技术，大数据等相关技术培训，作为运营负责人因为业务需要，去开发和拓展新的项目。虽然项目本身量级比较小，但整体思路和逻辑大同小异。

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前言本篇文章主要整理hive-3.1.2版本的企业调优经验，有误请指出~一、性能评估和优化1.1Explain查询计划使用explain命令可以分析查询计划，查看计划中的资源消耗情况，定位潜在的性能问题

普惠金融“知易行难”的关键是信息不对称、信息不充分，但这一“堵点”正在被互联网、大数据、人工智能等技术的跨越式发展所突破。小微也有大市场，能做大文章；不仅不可不为，更大有可为。

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