一、什么是数据湖 随着数据规模的不断增长，传统的数据存储方式已经无法满足企业的需求。数据湖是一种新型的数据存储方式，它可以帮助企业更好地管理和分析大数据。数据湖是一个存储数据的地方，可以容纳各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据湖是一个架构，它可以容纳数据仓库、数据集市和数据管理系统。 二、为什么要使用数据湖 传统的数据存储方式存在一些问题，包括数据分散、数据冗余、数据
一、什么是CDC技术 CDC技术（Change Data Capture）是一种用于实时捕获数据库变更的技术，它可以将数据库中发生的变更实时地捕获并传递给其他系统进行处理。CDC技术通常用于数据仓库、数据集成和数据同步等场景中。通过捕获数据变更，CDC可以帮助企业实现实时数据集成和数据同步，提高数据的可用性和可靠性。 二、为什么要使用CDC技术 传统的数据集成和数据同步方式通常是基于轮询的，这会
一、数据建模的基本流程 数据建模是一种用于构建数据模型的过程，旨在帮助人们更好地理解数据之间的关系和组织方式。在数据建模的过程中，我们需要采取以下基本步骤： 需求分析 需求分析是数据建模的第一步，也是最重要的一步。在这一阶段，我们需要理解业务需求和目标，确定数据的目的和范围，并识别数据实体、属性和关系。这个阶段的关键是确保我们理解客户的需求，以便能够设计出一个能够满足需求的模型。 在需求分析阶
数据建模 数据建模是将现实世界中的某个业务系统的数据抽象为一组规范化的数据模型。以下是数据建模的基本步骤： 明确过程：首先需要对业务系统的业务流程和业务规则进行全面了解和分析，以明确业务数据的来源和去向。了解业务过程可以帮助确定数据模型中需要包含的实体和关系。 粒度：确定数据模型中实体的粒度。数据粒度是指数据描述的事物的最小可分辨单元。合理的粒度可以保证数据的准确性和完整性，同时也可以提高数据
工具：Ubuntu ettercap driftnet sudo apt install ettercap-common sudo apt install driftnet ettercap shiff->第一个->无线网卡名字 ifconfig scanf for host hosts list 绑定 192.168.0.1 add to target2 19
hudi数据类型 Hudi是一种支持增量数据处理的数据存储格式，它将数据划分为元数据和数据两个部分。 （1）元数据：.hoodie目录对应着表的元数据信息，包括表的版本管理（Timeline）、归档目录（存放过时的instant也就是版本），一个instant记录了一次提交（commit）的行为、时间戳和状态，Hudi以时间轴的形式维护了在数据集上执行的所有操作的元数据； （2）数据：和hive一
COW（Copy-on-Write） COW（Copy-on-Write）更新流程如下 首先，对要更新的数据进行去重，确保每个记录只有一个条目。这是为了避免多个记录更新同一个键，导致数据不一致。 对这批数据创建索引，将HoodieKey（包含键和分区信息）映射到HoodieRecordLocation（包含文件ID和记录偏移量）。创建索引 (HoodieKey => Hoodie
查询类型（Query Types） Apache Hudi支持的三种查询类型： Snapshot查询：这种查询方式用于查询数据集的某个时间点的快照，类似于传统的批处理查询方式。它适用于需要对数据集进行一次性的全面查询的场景。 Incremental查询：这种查询方式用于查询数据集的增量更新，它只查询从上一次查询以来的新数据，避免了重复查询已经查询过的数据。这种查询方式适用于需要查询数据集的
建表参数 这些参数中的大部分都是可选的，并且可以根据具体的使用情况进行设置。在创建Hudi表之前，建议仔细阅读Hudi文档，了解每个参数的含义和用法。此处列举常见的几种。 参数名 默认值 说明 hudi.table.type COPY_ON_WRITE 表类型，可以是COPY_ON_WRITE或MERGE_ON_READ。 hudi.table.name 无默认值 表名称。
COW(Copy-On-Write) 和 MRO(Merge-On-Read)是 Hudi 中两种不同类型的表，它们的主要区别在于读写操作的性能以及内存占用。 1. COW(Copy-On-Write) COW 表是在写入操作时进行复制的表，每次写入操作都会创建一个新的 COW 表，并将原表覆盖。COW 表的主要优点是可以减少内存占用和提高写入性能。由于每次写入操作都会创建一个新的COW 表，因此
import java.util.*; /* * public class ListNode { * int val; * ListNode next = null; * public ListNode(int val) { * this.val = val; * } * } */ public class Solution { /**
题目要求 输入日期 然后计算两天后的日期 #include<stdio.h> int main(){ while(true){ int a[3]; int i; printf("============================\n"); printf("请输入月 日 年的数字\n"); printf("
使用汇编语言 实现hello world功能 汇编环境设置 安装DOSBox0 和正常的软件安装没有区别 在根目录文件 DOSBox0.74-win32-installer.exe 双击然后 直接下一步 next 就行了 masm5编译环境 然后将 根目录文件 debug.exe文件拖放到masm5文件夹 然后再将此文件夹拖放到D:的根目录 此目录 就是以后的编译文件的项目文件夹 以后的编译文件都
python Python是一种高层次的，动态类型多范型编程语言。Python代码是经常被认为是几乎像伪代码，因为它可以让你同时是非常可读表达的代码非常少的线很强大的想法。作为一个例子，这里是在Python经典的快速排序算法的实现： def quicksort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[len
API概述 API 就是 应用编程接口（Application Programming Interface，API） 它们为不同的应 用提供了方便友好的接口。不同的开发者用不同的架构，甚至不同的语言编写软件都没问 题——因为 API 设计的目的就是要成为一种通用语言，让不同的软件进行信息共享。 浏览器输入下面 http://freegeoip.net/json/50.78.253.58 返回
虽然在命令行里显示运行结果很有意思，但是随着数据不断增多，并且需要进行数据分析 时，将数据打印到命令行就不是办法了。为了可以远程使用大部分网络爬虫，你还需要把 采集到的数据存储起来。 本章将介绍三种主要的数据管理方法，对绝大多数应用都适用。如果你准备创建一个网站 的后端服务或者创建自己的 API，那么可能都需要让爬虫把数据写入数据库。如果你需要 一个快速简单的方法收集网上的文档，然后存到你的硬盘里
数据清洗 到目前为止，我们还没有处理过那些样式不规范的数据，要么是使用样式规范的数据源， 要么就是彻底放弃样式不符合我们预期的数据。但是在网络数据采集中，你通常无法对采 集的数据样式太挑剔。 由于错误的标点符号、大小写字母不一致、断行和拼写错误等问题，零乱的数据（dirty data）是网络中的大问题。本章将介绍一些工具和技术，通过改变代码的编写方式，帮你 从源头控制数据零乱的问题，并且对已经进入
当你在 Google 的图片搜索里输入“cute kitten”时,Google 怎么会知道你要搜索什么呢? 其实这个词组与可爱的小猫咪是密切相关的。当你在 YouTube 搜索框中输入“dead parrot” 的时候,YouTube 怎么会知道要推荐一些 Monty Python 乐团的幽默短剧呢?那是因为每个 上传的视频里都带有标题和简介文字 概括数据 在第 7 章里,我们介绍过如何把文本内
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OCR库概述 在读取和处理图像、图像相关的机器学习以及创建图像等任务中，Python 一直都是非常出 色的语言。虽然有很多库可以进行图像处理，但在这里我们只重点介绍两个库：Pillow 和 Tesseract Pillow 尽管 Pillow 算不上是图像处理功能最全的库，但是它拥有你需要使用的全部功能，除非你 要用 Python 重写一个 Photoshop 或进行更加复杂的研究。它也是一个文档
Apache Hudi 是一个基于 Hadoop 的分布式数据存储系统，支持存储结构化和非结构化数据。Hudi 的时间轴 (TimeLine) 是其重要的组成部分，用于管理和跟踪数据的变化历史。在本文中，我将详细介绍 Hudi 时间轴的基本概念、特点以及如何使用它来进行数据管理。 一、Hudi 时间轴的基本概念 Hudi 时间轴用于跟踪和管理数据的变化历史。它支持对数据的增删改查，并且能够高效地
简介 Apache Hudi (Hadoop Data Unified Storage System) 是一个用于存储和处理大规模数据集的开源分布式文件系统。它最初是由 Apache Hadoop 项目开发的，并已成为 Hadoop 生态系统的重要组成部分之一。 Hudi 的特点在于它能够统一存储和管理不同类型的数据，例如文本、图像、音频和视频等。这使得开发人员能够更轻松地处理和分析大规模数据集
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