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无论是新零售、新金融、新中产、新消费都是新技术与传统产业融合的结果。

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这场互联网巨头之战如火如荼又被泼了凉水，纵观从新零售的概念诞生开始，其实这一模式并不新鲜，什么生鲜电商，本地生活，到如今的社区团购，本质上如出一辙。

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最近在回顾之前做过的离线数仓项目，在启动hadoop时出现了如下错误：hadoop102:mv:无法获取"/opt/module/hadoop/logs/hadoop-atguigu-nodemanager-hadoop102

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前言：大数据领域对多种任务都有调度需求，以离线数仓的任务应用最多，许多团队在调研开源产品后，选择ApacheDolphinScheduler（以下简称DS）作为调度场景的技术选型。

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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

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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

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背景基于前面搭建的3节点Kubernetes集群，今天我们使用Registry2搭建私有镜像仓库，这在镜像安全性以及离线环境下运维等方面具有重要意义。

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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

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