实时部分以消息队列的方式实时增量消费，一般以Flink+Kafka的组合实现，维度表存在关系型数据库或者HBase；离线部分一般采用T+1周期调度分析历史存量数据，每天凌晨产出，更新覆盖前一天的结果数据，计算引擎通常会选择Hive

hive中的数据同步到hbase工作中遇到了这个工作，就是将hive中的数据同步到hbase中，然后java通过hbase相关的API来访问hbase中的数据。

type=hive集群状态管理：http://tdxy-bigdata-03:7180/cmf/home基于HDFS没有专门的数据

记录这样一个场景，cdp/dmp等等标签模型系统，会出现这样一种情况。标签系统一般属于ads集市层加工的模型数据，如果上游（数仓/业务）表进行了切换，比如我们项目最近上游从fdl/gdl切换到了dwd/dws，切换完毕后的数据一般都会出现问题，如何进行数据验证是一个需要好好思考的问题。首先，如果把切换后的结果表当成左表去匹配切换前的结果表，很容易出现因未验证语法不正确导致的数据验证问题，例如：切换

许多数据库的元数据都是存储在mysql中的，例如hive、startrockes，因此可以通过mysql中的“information_schema.TABLES”表来查询对应数据库或对应数据表的具体信息

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假设你已经知道提交的哈希值是1234abcd#创建一个新分支指向特定提交gitbranchnew-branch1234abcd#或者创建一个标签gittagv1.01234abcd创建分支或标签后，使用gitarchive

一、Zookeeper的介绍1.Zookeeper介绍：顾名思义zookeeper就是动物园管理员，他是用来管hadoop（大象）、Hive(蜜蜂)、pig(小猪)的管理员，ApacheHbase和ApacheSolr

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数据可视化Map_地图基础地图知识点:基础示例:实战练习:知识点:自定义模块:制作中国地图data1.txt文件内容python代码示例制作区域地图data2.txt文件内容python代码示例Line_折线图基础折线图实战练习:Bar_柱状图基础柱状图反转以及主题设置Json数据python数据转为json数据知识点:示例:json数据转为python数据知识点:json文件:示例:Map_地图

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数据集成是数据仓库建设的重要环节，开源工具在这一领域提供了许多强大的解决方案。

Hive部署准备环境apache-hive-4.0.0-bin.tar.gz、mysql-connector-j-8.1.0.jar如果是离线安装的话，使用mysql-8.0.34-1.el7.x86_

经过学习总结出的-----使用page手动对list进行分页的方法：数据装入list之后Pagepage=newPage(pageable.getPageNumber()+1,pageable.getPageSize

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首先是按上一篇文章把pip更新了环境变量配好了然后importsettings还是不行…最后发现原因是pycharm下的文件夹是PythonProject再里面是Archive文件夹，再往里面才是我运行的文件和

想提神，喝中药，咖啡可可没用的rtpostedon2010-08-1621:24lexus阅读(...)评论(...)编辑收藏转载于:https://www.cnblogs.com/lexus/archive

一、基本数据类型tinyint1byte有符号整数smallint2byte有符号整数int4byte有符号整数bigint8byte有符号整数boolean布尔类型，true或者falsefloat单精度浮点数double双精度浮点数decimal十进制精准数字类型decimal(16,2)varchar字符序列，需指定最大长度，最大长度的范围是[1,65535]varchar(32)strin

当你想切换了集群想把hive迁移至新集群，两个集群之间又互不相通，一个最简单快捷的方法，就是批量导出元数据信息，同时把数据文件下载上传至新服务器的数据文件存放目录下1.导出元数据信息#database即是数据库名称

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CSDN博客摸鱼大数据——SparkSQL——SparkSQL的运行机制-CSDN博客2.熟练使用thriftserver服务thriftserver和beeline的使用，代码连接server（连接hive

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本周主要学习了高数，准备开学后的补考，用在学习上30小时，代码仅2小时左右完成两个pta例子，其余时间主要用于观看高书教学视频以及做高数题。下周补考完学习Java以及Javaweb，同时看一些制作微信小程序的视频。本周问题是高数知识遗忘过多转载于:https://www.cnblogs.com/wyppaa/p/11406926.html

https://www.xuanyusong.com/archives/category/unity/unity3deditor-师傅给的教程总体来说，这个教程还是挺好的，说的很全面，但是这个教程使用的

DataBaseManagementSystem，简称DBMS）MySQL官网：MySQL::DeveloperZone安装官网下载地址：MySQL::DownloadMySQLCommunityServer(ArchivedVersions

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课程目标能够理解Kettle的主要用途能够搭建Kettle开发环境能够掌握Kettle输入组件的使用能够掌握Kettle输出组件的使用能够掌握Kettle转换组件的使用1.Kettle介绍1.1数据仓库数据仓库是一个很大的数据存储集合

第一步：px和mm之间转换首先要计算出屏幕的dpi，参考文章https://www.cnblogs.com/mixiyou/archive/2013/03/13/2957810.htmlDPI计算公式：

一、橘柚的药性1.桔子皮，味辛温，主治胸中瘕热逆气。2.陈皮，行气药或者说化痰药。3.通常放橘子皮的汤，以中药的原理来讲，比较补，而且补的走得比较慢，要让它不要塞住，就会加橘子皮。4.胸口这样塞住闷住，用橘皮枳实生姜汤；哕逆，就一直打嗝，气冲上来用橘皮竹茹汤。胸中闷，塞用橘子皮。5.“瘕”身体里面多出来的一坨东西，好像是今天有明天又没有的那样的感觉，并不是一个固定不动的固体的肉块，固定不动的肉块叫

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idint,–编号namevarchar(20),–姓名ageint,–年龄sexvarchar(5),–性别addressvarchar(100),–地址mathdouble(5,2),–数学成绩englishdouble(5,2),–英语成绩hire_datedate–入学时间);3、修改表的结构1、修改表名altertable修改前的表名renameto修改后的表名2、添加列altertab

为什么决定来学习参加完东哥的讲座之后了解到这个课程，起初对于这个课程也不是很感兴趣。因为初高中的时候已经上了太多太多课外的培训了，想着大学应该是更加自由的氛围，该是随着自己的兴趣去学习的阶段。本来这个专业也不是我预想中的专业，对于计算机之类的也没什么兴趣。然后去问了我们部门的大二同专业的学姐，她就给我推了上一届参加过这个课程的学姐，询问了以下这个课具体教些什么，会不会耽误学校的课程啊之类的，令我印

以下是对Emacs插件生态系统的详细介绍：1.插件数量与多样性Emacs的插件生态系统极为庞大，用户可以通过EmacsLispPackageArchive（MELPA）等仓库获取到数千个插件。

一、数据仓库架构1、数据仓库的概念数据仓库（DataWarehouse）是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。

在现代数据仓库中，管理和分析海量数据需要高效且灵活的数据存储策略。全量表、增量表和拉链表是三种常见的数据存储模式，各自针对不同的数据管理需求提供了解决方案。

主库添加临时文件SQL>createtemporarytablespacetemp_1tempfile'+datadg'size10m;Tablespacecreated.SQL>altersystemarchivelogcurrent

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准备环境：3台Ubuntu服务器（版本20.04），自建的虚拟机也可以；推荐内存：8GB以上；部署也支持Ubuntu20.04以上版本，或是Centos也可以。配置主机Host在三台服务器上添加主机名与IP的映射，以方便在局域网内进行主机间的快速访问和后续的文件配置；配置方法：vi/etc/hosts为方便配置：我的三台主机取名为HadoopMaster、HadoopSlave01、HadoopS

于是，Hive提供了快速抽样的解决办法，可以快速从大表中随机抽取一些数据供用户查看。二、实操1、基于随机分桶抽样语法SELECT...FROMtblTABLESAMPLE(BU

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关于并发并发在开发中广泛的应用，非常的重要，最近在读《Java并发编程的艺术》艺术，希望写一些东西来记录和巩固。上下文切换、死锁上下文切换频繁的上下文切换不仅不能加快程序的运行，还会降低程序的性能。文中提到了一些方法减少上下文切换的方法：无锁并发编程通过将数据分段，使用不同线程处理不同的数据。CAS算法Java的Atomic包使用CAS算法来更新数据，而不需要加锁。使用最小线程避免创建不需要的线程

湖仓一体（DataLakehouse）融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势，能够更加便捷地满足各种数据处理分析的需求。

Kylin提供了一个Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力，能够支持大规模数据，处理TB乃至PB级别的分析任务，并且能够在亚秒级查询巨大的Hive表。