Spark系列文章：大数据-Spark系列《一》-从Hadoop到Spark：大数据计算引擎的演进-CSDN博客大数据-Spark系列《二》-关于Spark在Idea中的一些常用配置-CSDN博客大数据

Hive切换引擎(MR、Tez、Spark)1.MapReduce计算引擎(默认)sethive.execution.engine=mr;2.Tez引擎sethive.execution.engine=

1.ubuntu18环境安装1.ubuntu18环境安装1.1.defaultlanguage1.2.sougoushurufa1.3.cmake-last1.4.audio-recorder1.5.sources.list

1.系统和ROS版本操作系统：Ubuntu20.04ROS版本：ROSnoetic2.安装步骤1.配置ROS软件源sudosh-c'echo"debhttp://packages.ros.org/ros/ubuntu$(lsb_release-sc)main">/etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'2.配置密钥sudoapt-keyadv--keyserv

中我们有时候需要分析数据1点到2点的范围,可是经过Region又比较慢，这时候我们就可以定制`TableInputFormat`来实现我们的需求了，我们还可以采用Flink的`DataSet`的方式读取,另外下面还有`Spark

前期准备vscode下载安装好composer下载安装好php环境安装好（以上可以自行网上查阅资料）开始实现1.注册讯飞星火用户，获取token使用讯飞星火认知大模型-AI大语言模型-星火大模型-科大讯飞

一、Flink基本介绍Spark底层是微批处理,Flink底层则是实时流计算流式计算特点:数据是源源不断产生,两大问题,乱序和延迟Stateful:有状态Flink的三个部分Source:Transactions

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

安装版本：ojdbc8.jar(jdk1.8)1.oracle下载最新版的ojdbc8.jar2.将包安装到maven中，安装命令如下mvninstall:install-file-Dfile=E:/ojdbc8.jar-DgroupId=com.oracle-DartifactId=ojdbc8-Dversion=12.2.0.1-Dpackaging=jar打开自己本地资源库的路径(m2-re

stage：一个job任务中从后往前划分，分区间每产生了shuffle也就是宽依赖则划分为一个stage，stage这体现了spark的pipeline思想，即数据在内存中尽可能的往后多计算，最后落盘，

Tachyon为不同的大数据计算框架（如ApacheSpark，HadoopMapReduce,ApacheFlink等）提供可靠的内存级的数据共享服务。

node环境安装参考https://blog.csdn.net/wuxingge/article/details/134859856使用npm全局安装yarnnpminstall-gyarn检查yarn

目录一、Qt背景介绍二、搭建Qt开发环境三、新建工程四、Qt中的命名规范五、QtCreator中的快捷键六、QWidget基础项目文件详解6.1.pro文件解析6.2widget.h文件解析6.3widget.cpp文件解析6.4widget.ui文件解析6.5main.cpp文件解析七、对象树八、窗口坐标系一、Qt背景介绍什么是Qt?Qt是⼀个跨平台的C++图形用户界面应用程序框架。它为应用程序

由于我买了坚果云这个软件服务，所以我对云储存并无太大的兴趣，只是有时候要远程回家翻翻服务器上的东西，或者挂着下载个东西，跑个pyspark之类的。

文章结构1安装：1.1生产环境安装1.2Docker安装Redis（开发测试使用不要太爽）1安装：1.1生产环境安装注意：1、如果安装过程有问题可以参考源代码中的README.md文件2、如果服务器只安装一个

环境准备Redis是C语言开发，安装Redis需要先将Redis的源码进行编译，编译依赖gcc环境安装gcc-c++yuminstallgcc-c++查看版本[root@---redis]#gcc-vUsingbuilt-inspecs.COLLECT_GCC

无依赖单机尝鲜NebulaExchange的SST导入本文尝试分享下以最小方式（单机、容器化Spark、Hadoop、NebulaGraph），快速趟一下NebulaExchange中SST写入方式的步骤

文章目录前言1.环境安装2.安装cpolar内网穿透3.内网穿透4.固定http地址5.配置二级子域名6.创建一个测试页面转载自远程内网穿透的文章：Linux使用宝塔面板搭建网站，并内网穿透实现公网访问前言宝塔面板作为简单好用的服务器运维管理面板

文章目录背景安装步骤背景GraphX是Spark中用于图计算的模块.Spark安装包中内置Scala语言的GraphX库,但是对于Python语言的安装包,需要额外进行安装.对于内网服务器,不能访问外网

二、Clickhouse环境安装1、线上快速体验2、本地快速部署3、远程连接clickhouse3.1打开远程连接控制3.2其他方式访问clickhouse三、Clickhouse使用篇3.1、建库3.1.1Atomic

搭建前需要准备下载steamcmd客户端安装VC++环境安装DX运行环境下载和配置服务器更新steamcmd并下载游戏，首先我

rust基本介绍请看上一篇文章：rust介绍rustup介绍rustup是Rust语言的安装器和版本管理工具。通过rustup，可以轻松地安装Rust编译器（rustc）、标准库和文档。它也允许你切换不同的Rust版本或目标平台，以及管理多个Rust版本。安装步骤类unix操作系统在类Unix（MacOS,Ubuntu,Centos,…Linux）系统中,打开终端执行以下命令安装rustup：cu

的最新版本是6.15，自带的Python版本是3.7，尝试上传使用Python3.11Python环境打包技术栈Ubuntu22.04（x86）Linuxversion5.15Python3.11.5pyspark3.4.1conda23.10.0conda-pack0.7.1

Appium架构Appium设计哲学不需要为了自动化而重新编译或修改被测应用不应该让移动端自动化测试限定在某种语言或者某个具体的框架不要为了移动端的自动化测试而重新造轮子移动端自动化测试应该是开源的Appium架构Appium架构图如下：Appium的核心是一个Web服务器，提供了一套REST的接口，接收到客户端的连接，监听到命令，在移动设备上执行这些命令，将执行结果放在HTTP响应中返还给客户端

什么是SparkApacheSpark是一种快速通用的集群计算系统。它提供Java，Scala，Python和R中的高级API，以及支持通用执行图的优化引擎。

背景Spark3.5.0目前Spark中的实现中，对于多分区的写入默认会先排序，这是没必要的。

大数据技术AIFlink/Spark/Hadoop/数仓，数据分析、面试，源码解读等干货学习资料118篇原创内容公众号1、概述1.1细粒度滑动的影响当使用细粒度的滑动窗口（窗口长度远远大于滑动步长）时，

同时一般查询使用时不会使用所有列，而是只用到几列，所以查询速度会更快压缩比例高因为是列式存储，所以可以对同一类型的一段做压缩，压缩比例高支持的平台和框架多在Hadoop,Spark,Presto,Python

目录一、ansible概述二、ansible的特性三、ansible环境安装部署管理端安装ansible：配置主机清单：配置密钥对验证：四、ansible常见模块的使用1．command模块2．shell

一.flink整体介绍及wordcount案例代码1.1整体介绍从上到下包含有界无界流支持状态特点与spark对比应用场景架构分层1.2示例代码了解了后就整个demo吧数据源准备这里直接用的文本文件gradle

目录摘要一、准备工作1.检查当前环境是否安装maven2.下载maven3.上传maven压缩包4.解压maven包5.移动到/usr/local目录下方便管理6.配置maven环境变量7.刷新配置文件8.配置maven镜像仓库9.验证是否成功摘要笔者Linux环境为：Ubuntu22.04一、准备工作1.检查当前环境是否安装maven若出现如图所示:即表示目前环境下未安装maven2.下载mav

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

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

1、Node.js下载和安装本安装教程以Node.jsv4.4.3LTS(长期支持版本)版本为例。Node.js安装包及源码下载地址为：https://nodejs.org/en/download/。你可以根据不同平台系统选择你需要的Node.js安装包。本文实例以v0.10.26版本为例，其他版本类似，安装步骤：2、双击打开“node”程序（我的版本是64位的v0.10.26）3、点击”Next

文章目录打开环境安装faiss环境检查已安装的环境切换环境至faiss打开环境sourceactivate#打开环境安装faiss环境condacreate-nfaiss_env#安装faiss环境检查已安装的环境

环境准备此实验是在EL-Admin在本地前端和后台都能正常运行出来基础上进行的，需要将后端项目打包上传eladmin-system.jar文件，前端打包会有一个dist文件，本文主要介绍Nginx配置；环境安装和项目打包请移步官网

Anaconda安装包比较大，耗时比较长，如果你是绝对的初学者，选择Anaconda会比较稳妥一些；否则建议你还是选择Miniconda安装跟轻量；因为，即使你选择Anaconda，你还是会自己创建一个新conda环境安装相关依赖的

中我们有时候需要分析数据1点到2点的范围,可是经过Region又比较慢，这时候我们就可以定制TableInputFormat来实现我们的需求了，我们还可以采用Flink的DataSet的方式读取,另外下面还有Spark

1.运行环境1.Linux：centos72.eclipse3.关于linux上java的环境安装网上教程很多，读者可自行搜索，此次比较懒用的是linux上自带的关于这两者的优劣点后续比较2.jar包生成用

摘要信息化社会内需要与之针对性的信息获取途径，但是途径的扩展基本上为人们所努力的方向，由于站在的角度存在偏差，人们经常能够获得不同类型信息，这也是技术最为难以攻克的课题。针对手机销售数据管理等问题，对手机销售数据管理进行研究分析，然后开发设计出手机销售数据可视化系统以解决问题。手机销售数据可视化系统主要功能模块包括系统首页、轮播图、公告信息、资源管理（新闻资讯、新闻分类）交流管理（交流论坛、论坛分

DC-4靶场实战详解环境安装DC-4下载地址：https://www.vulnhub.com/entry/dc-4,313/kali与DC-4网络配置设为一致，我这里都是用nat模式寻找FLAG信息收集

以Flink和Spark为首的实时计算引擎，成为实时计算场景的重点考虑对象。那么，今天就来聊一聊基于Kafka的实时计算引擎如何选择？FlinkorSpark？2.为何需要实时计算？

《OpenShift/RHEL/DevSecOps汇总目录》说明：本文已经在OpenShift4.14+RHODS2.50的环境中验证文章目录准备运行环境安装OpenShiftAI环境安装Minio对象存储软件创建

getWebsocketUrl(){returnnewPromise((resolve,reject)=>{varapiKey=API_KEYvarapiSecret=API_SECRETvarurl='ws://spark-api

spark通过jdbc读取Oracle，当数据量很大的时候会出现两个问题：读取数据异常缓慢，甚至卡死大表中进行操作也会出现OOM的问题调优常规的读取数据库的方式如下ods_bdz=spark.read.format

一、PySpark是什么PythonPySpark是Spark官方提供的一个Python类库，其中内置了完全的SparkAPI，使得Python用户在导入这个类库后，可以使用自己熟悉的Python语言来编写

一、背景当采用随机数和扩容表进行join解决数据倾斜的时候，就代表着，你的之前的数据倾斜的解决方案，都没法使用。这个方案是没办法彻底解决数据倾斜的，更多的，是一种对数据倾斜的缓解。原理，其实在上一讲，已经带出来了。扩容表（RDD）步骤：1、选择一个RDD，要用flatMap，进行扩容，将每条数据，映射为多条数据，每个映射出来的数据，都带了一个n以内的随机数，通常来说，会选择10。2、将另外一个RD

目录一、目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、数据导入2、进行主成分分析（PCA）3、训练分类模型并预测居民收入4、超参数调优四、结果分析与实验体会一、目的与要求1、通过实验掌握基本的MLLib编程方法；2、掌握用MLLib解决一些常见的数据分析问题，包括数据导入、成分分析和分类和预测等。二、实验内容1.数据导入从文件中导入数据，并转化为DataFrame。2、进行主成分分析（PCA）对6个连续型