一：搭建zkhttps://blog.csdn.net/weixin_43446246/article/details/123327143二：搭建hadoop，yarn，mapreduce。1.安装hadoop。sudotar-zxvfhadoop-3.2.4.tar.gz-C/opt2.修改java配置路径。cd/opt/hadoop-3.2.4/etc/hadoopvimhadoop-env.

问题背景在Flink的sql-client客户端中执行连接hive的sql代码时出现如下错误，版本Flink1.13.6FlinkSQL>createcatalogtestwith(>'type'='hive

在当前的大数据格局中，Spark/Hive/Flink是最为主流的ETL或Strea

上一篇：C#，入门教程(04)——VisualStudio2022数据编程实例：随机数与组合https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/123533838

【关于Unity基本操作请点击Unity入门教程（上）进行了解】2，在Assets目录下创建文件夹，用于存放游戏的各种资源。3，创建一个名为CubeRotate的C#脚本并拖放到场景的方块上，调整好

前面我们学习了web安全之SpringSecurity入门教程这次我们来一起学习下另一款java安全框架shiro。什么是ApacheShiro？

前面https://blog.csdn.net/weixin_38610651/article/details/89878594讲了什么是RPAuipath,现在说下怎么下载安装和初步使用注意：这个官方网站是英文的，所以英文不好的朋友可以使用360浏览器（我的习惯），在右上角有一个绿色的翻译图标，使用这个可以进行页面的整体翻译一、下载1、首先到https://www.uipath.com官方网站去

重要的内容写在前面：该系列是以up主江协科技的STM32视频教程为基础写下去的，大部分内容都参考了老师的课件，对于一些个人认为比较重要但是老师仅口述的部分，笔者都有用文字的方式记录并标出了重点。文中的图片基本都来源于老师的课件以及开发板和芯片的手册，粘贴过来是为了方便阅读。如果有条件的可以先学习一些相关课程再去看STM32的教程，学起来会更加轻松（不太建议零基础开始直接STM32，听起来可能会有点

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pip新手要看的入门教程，包含pip安装和pip各个参数使用的具体用法，熟练使用pip可以更方便的管Python第三方库。

python入门教程(非常详细)python入门教程如下：准备材料：windows电脑、python1、这里简单告用python软件编写的一个关于货物售价折扣方面的一个计算程序，首先打开python软件

非交互式：printf"%b""rkt/root/keytab/hdfs.keytab\nrkt/root/keytab/hive.keytab\nwkt/root/keytab/merged.keytab

/usr/bin/bashktutil<hive用户，生成

wgethttps://archive.apache.org/dist/maven/maven-3/3.8.6/binaries/apache-maven-3.8.6-bin.tar.gz解压文件：使用

第一种办法参考docker中ubuntu容器更换apt源_ubuntu更改apt源withdockerfile-CSDN博客sed-is@/archive.ubuntu.com/@/mirrors.aliyun.com

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从Debug或Tools菜单项打开Options窗体，勾选下面的选项：http://www.cnblogs.com/findcaiyzh/archive/2011/03/31/2000529.html

前言介绍`pt-archiver是用来归档表的工具，可以做到低影响、高性能的归档工具，从表中删除旧数据，而不会对OLTP查询产生太大影响。可以将数据插入到另一个表中，该表不需要在同一台服务器上。

1.介绍之前处理mysql历史数据归档，直接写存储过程实现的（《mysql历史数据自动归档》），换新东家后，还是决定研究下主流的pt-archiver并实施。

逐行进行)4.2表归档到表(批量进行)4.2.1归档到当前实例，并删除数据4.2.2归档到远程实例，不删除数据4.3仅清除表数据4.4表自增字段处理5.总结1.引言2.工具说明2.1使用方式pt-archiver

文章目录一、前言关于Percona二、PerconaToolkit安装percona-toolkit：pt-archiver归档命令的使用格式：示例：三、归档步骤：1）、创建归档数据库和归档表方式一(推荐

1.1.1行存储的特点1.1.2列存储的特点1.2TextFile1.3SequenceFile1.4Parquet1.5ORC二、数据压缩2.1数据压缩-概述2.1.1压缩的优点2.1.2压缩的缺点2.2Hive

对比特点同步全双工通信线一主多从如何确定引脚硬件电路SPI典型电路注意：移位示意图SPI时序基本单元起始条件终止条件交换一个字节模式0模式1模式2模式3SPI时序发送指令指定地址写指定地址读学习视频【STM32入门教程

MySPI.cMySPI.hW25Q64.cW25Q64.hW25Q64_Ins.hmain.c基础知识回顾：【STM32】SPI通信【STM32】软件SPI读写W25Q64芯片学习视频：【STM32入门教程

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。

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

什么是数据可视化？数据可视化是为了使得数据更高效地反应数据情况，便于让读者更高效阅读，通过数据可视化突出数据背后的规律，以此突出数据中的重要因素，如果使用Python做数据可视化，建议学好如下这四个Python数据分析包，分别是：Pandas、Matplotlib、Seaborn、Pyecharts学好以上四个数据分析包，做可视化足够用了，全文较长，建议耐心看完，学习后即可使用Python做数据可

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。

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。解决方案一：groupby替代原sql如下：#=====7日、14日的app点击的用户数（user_id去重统计）selectgroup_id,app_id,--7日内UVcount(distinctcasewhendt>='${7d_before}'the

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

一Java环境部署：1.1官网下载jdkJava下载官网https://www.oracle.com/cn/java/technologies/javase/javase8u211-later-archive-downloads.html1.12

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

参考链接(https://www.codersrc.com/archives/6732

4、阿里百秀首页案例4.1技术选型方案：我们采取响应式页面开发方案技术：bootstrap框架设计图：本设计图采用1280px设计尺寸4.2屏幕划分分析①屏幕缩放发现中屏幕和大屏幕布局是一致的。因此我们列定义为col-md-就可以了，md是大于等于970以上的②屏幕缩放发现小屏幕布局发生变化，因此我们需要为小屏幕根据需求改变布局③屏幕缩放发现超小屏幕布局又发生变化，因此我们需要为超小屏幕根据需求改

四、移动端WEB开发之响应式布局1、响应式开发1.1响应式开发原理就是使用媒体查询针对不同宽度的设备进行布局和样式的设置，从而适配不同设备的目的。1.2响应式布局容器响应式需要一个父级做为布局容器，来配合子级元素来实现变化效果。原理：在不同屏幕下，通过媒体查询来改变这个布局容器的大小，再改变里面子元素的排列方式和大小，从而实现不同屏幕下，看到不同的页面布局和样式变化。平时响应式尺寸划分，也可以根据

接上文。今天玩点高端的东西：多级索引。这东西稍微有点复杂，我们先来看看最终的样子是酱婶的：多级索引今天的df和之前的比，就是在索引部分不再是一层。我们慢慢的开始第一步，创建索引index_tuples=list(zip(['bar','bar','baz','baz','foo','foo','qux','qux'],['one','two','one','two','one','two','on

这里以pip安装为例，python安装建议anaconda，下载地址：https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Windows-x86_64

前提本文是基于windows环境下使用docker的学习文章其实我也有很长的一段时期在ubuntu系统下开发,很喜欢linux系统的纯净方便,但是当你身边同事都是使用windows与你交流沟通传输资料的时候,使用linux系统开发倒是一件不方便的事情,再加上领导曾说了一句你用windows吧别和同事们不一样,然后我就一直使用windows了,不过也一直想着回到linux系统的怀抱下,双系统虚拟机都

个人想法，有错请指出怎么让sqoop流程化1.首先创造配置表和任务表tb_configidjdbc_urluserpass_wordcolumnstablehive_tableis_incremental1jdbc

http://www.cppblog.com/tx7do/archive/2013/01/11