• 搭建为伪分布式Hadoop环境1、宿主机(Windows)与客户机(安装在虚拟机中的Linux)网络连接。a) Host-only 宿主机与客户机单独组网;好处:网络隔离;坏处:虚拟机和其他服务器之间不能通讯;b) Bridge 桥接 宿主机与客户机在同一个局域网中。好处:窦在同一个局域网,可以互相访问;坏处:不完全。2、Hadoop的为分布式安装步骤a) 设置静态IP在centos下左面上右上角
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    发布于:8 小时前

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  • 先看一下什么是Hive,Hive是Hadoop的一个子项目,它是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库 表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。Hive的安装方式有两种,一
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    发布于:8 小时前

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  • 先说一下今天的学习目标:今天我们将使用Java在Window7客户端上对HBase进行调用,进行创建表,插入行,读取行,读取所有表记录,删除表等基础操作。下面开始今天的学习1.开启hadoop,并测试是否可用start-all.sh Warning不用管,不影响使用。jpshadoop fs -ls /2.开启HBasestart-hbase.shhbase shelljps 检测Java进程3.
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  • 下面我们看看HBase Shell的一些基本操作命令,我列出了几个常用的HBase Shell命令,如下:名称命令表达式创建表create '表名称', '列名称1','列名称2','列名称N'添加记录     put '表名称', '行名称', '列名称:', '值'查看记录get '表名称', '行名称'查看表中的记录总数count '表名称'删除记录delete '表名' ,'行名称' ,
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  • 今天的主要来分析一下HBase的特点,提出一些真实的应用场景,利用HBase去解决应用中的效率问题;HBase特点概述HBase是google的Bigtable的开源实现,建立在HDFS上,提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。HBase介于nosql和rdbms之间,仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据,仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表jo
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    发布于:8 小时前

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  • 练习 Hbase 基本语法之前我们先解决一个HBase Shell下不能删除的问题;本人使用XShell,同时按下Ctrl+Blackspace 进行删除;如果使用CRT客户端,secureCRT中,点击【选项】【回话选项】【终端】【仿真】,右边的终端选择linux英文版本请对应选择输入:执行删除操作时,需要使用组合键:Ctrl+Back Space同时按下,不妨现在就开始尝试一下吧。
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    发布于:8 小时前

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  • 本篇介绍两种HBase的安装方式:本地安装方式和伪分布式安装方式。安装的前提条件是已经成功安装了hadoop,而且hadoop的版本要和hbase的版本相匹配。我将要安装的hbase是hbase-0.94.11版本,需要的hadoop是hadoop-1.2.1版本。hbase下载地址:http://mirror.bit.edu.cn/apache/hbase/hbase-0.94.11/将下载的h
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    发布于:8 小时前

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  • 在数据仓库领域,有两位大师,一位是“数据仓库”之父 Bill Inmon,一位是数据仓库权威专家 Ralph Kimball,两位大师每人都有一本经典著作,Inmon大师著作《数据仓库》及Kimball大师的《数仓工具箱》,两本书也代表了两种不同的数仓建设模式,这两种架构模式支撑了数据仓库以及商业智能近二十年的发展。今天我们就来聊下这两种建模方式——范式建模和维度建模。本文开始先简单理解两种建模的
    园陌

    发布于:9 小时前

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  • 【思考】数据分析的价值是什么
    艾华丰

    发布于:9 小时前

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  • 【思考】数据分析的价值是什么
    艾华丰

    发布于:9 小时前

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  • 我们常用的增长指标有:APP 激活成本、激活转化率、留存率、LTV、ROI、CTR、下载率、展示点击消费等,因此广告数据通常分为四类:媒体数据、行为数据、业务动作、用户特征。在明确流量分层之后,通过五个步骤制定推广方案:①评估 iOS 系统中不同渠道的投放效果;②制定合理的推广预算;③使用 Deeplink 能力做存量客户运营;④明确受众;⑤判断渠道真实价值。最后,在搭建渠道评估体系方面,唐予轩表示,完整的评估体系一般包含四个指标,分别是:落地页指标、投放指标、激活与留存和 LTV/CAC。
    神策数据

    发布于:12 小时前

  • 本文详细分享了从 0 到 1 构建埋点体系的干货,具体包括首次开荒指南、埋点体系迭代指南、体系落地指南以及数据埋点实操案例。 其中,在开荒阶段,重点介绍了埋点体系该如何定位、以项目化视角搭建体系以及对需求进行前置处理;迭代时,如何进行事件分类、事件管理、问题排查以及多项目并行处理技巧等;落地应用时,重点介绍了推广使用方法、渠道管理指南和实用工具使用技巧。
    神策数据

    发布于:12 小时前

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  • 先说Elasticsearch的文件存储,Elasticsearch是面向文档型数据库,百度网盘:Elasticsearch核心技术与实战一条数据在这里就是一个文档,用JSON作为文档序列化的格式,比如下面这条用户数据:{"name" :     "John","sex" :      "Male","age" :      25,"birthDate": "1990/05/01","about"
    mb60479fed4442d

    发布于:1 天前

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  • 百度网盘链接教程内容第一章1课程安排与初识Flink2Flink生态3Flink Use4Flink当前的发展状况以及未来趋势5Flink批处理案例实6Flink流处理案例实现7Flink编程模型一:分层架构8Flink编程模型二:DataFlow9Flink编程模型二:window、time、state及checkpoint10Flink Slot分配与共享11Flink Slot?llelis
    遗梦江湖

    发布于:1 天前

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  • 本文讲述了用相关性分析的方法来寻找产品中Aha时刻,寻找Aha时刻也是寻找产品对于用户的核心价值的过程,对于帮助业务发展至关重要。
    艾华丰

    发布于:2 天前

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  • 分布式文件系统(Distributed File System)是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连,分布式文件系统的实际基于客户机/服务器模式。目前常见的分布式文件系统有很多种,比如Hadoop、Moosefs、HDFS、FastDFS、PNFS(Parallel NFS)、Lustre、TFS、GFS等等一系列。在众多的分布式文件系统解决方案中
    80民工

    发布于:2 天前

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  • 1. HQL 判断空的函数https://www.w3school.com.cn/sql/func_date_format.asp2. 时间转换函数year(string date):返回年份部分的日期或时间戳字符串:year("1970-01-01 00:00:00") = 1970, year("1970-01-01") = 1970https://blog.csdn.net/wzzfeiti
    mb6066e165689bf

    发布于:3 天前

  • 百度Feed信息流推荐系统服务于手百、好看、全民、贴吧等公司绝大多数信息流业务场景,随着业务的高速发展,整个系统承载的流量已经高达数十亿,在庞大的流量规模背后是数百个微服务和数万台机器做支撑。如何保证整套系统对外的高可用性是整个系统能力建设的关键,也是我们团队的一个非常核心的工作方向。为了保障信息流推荐系统常态5个9的可用性目标, 本文将基于我们实际的工作经验分享介绍百度Feed在线推荐系统是如何建设高可用性架构的。
    百度架构师

    发布于:3 天前

  • 国外、国内Hadoop的应用现状2015-04-23    大数据      摘要:Hadoop是一个开源的高效云计算基础架构平台,其不仅仅在云计算领域用途广泛,还可以支撑搜索引擎服务,作为搜索引擎底层的基础架构系统,同时在海量数据处理、数据挖掘、机器学习、科学计算等领域都越来越受到青睐。本文将讲述国外、国内Hadoop的主要应用现状。国外Hadoop的应用现状1.YahooYahoo是Had
    小麦苗DB宝

    发布于:3 天前

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  • 创建 PersonDao 接口在项目的 src 目录下创建一个名为 com.mengma.ioc 的包,然后在该包中创建一个名为 PersonDao 的接口,并在接口中添加一个 add() 方法,如下所示。download:玩转Spring全家桶package com.mengma.ioc;public interface PersonDao {public void add();}3. 创建接口
    mb6056016028371

    发布于:4 天前

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  • 一、大数据框架三种语义‍‍‍‍在分布式系统中,如kafka、spark、flink等构成系统的任何节点都是被定义为可以彼此独立失败的。比如在 Kafka 中,broker 可能会 crash,在 producer 推送数据至 topic 的过程中也可能会遇到网络问题。根据 producer 处理此类故障所采取的提交策略类型,有如下三种(以kafka为例):at-least-once:如果 prod
    风马牛Pro

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  • download:玩转N种企业级解决方案,笑傲分布式开发分布式:程序员永恒的命题。廖师兄重磅推出全网稀缺的Java分布式专题课,传授分布式修炼秘籍,带你构建完善的分布式知识体系,助你“硬技能+软实力”更上一层。课程包含分布式ID、分布式Session、分布式任务调度、分布式限流、分库分表、分布式事务六大专题,案例涵盖用户、报表、秒杀、订单等经典场景,企业常用分布式实战案例&解决方案,完整打
    mb606f2586973a4

    发布于:4 天前

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  •  基于MFS的单点及手动备份的缺陷,考虑将其与Keepalived相结合以提高可用性。在Centos下MooseFS(MFS)分布式存储共享环境部署记录这篇文档部署环境的基础上,只需要做如下改动:1)将master-server作为Keepalived_MASTER(启动mfsmaster、mfscgiserv) 2)将matelogger作为Keepalived_BACKUP(启动mfsmast
    80民工

    发布于:4 天前

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  • 在旧的 Done 项目中,代码复杂度高,已经到了“牵一发而动全身”,技术债极高的情况。由于旧代码“错综复杂”,导致实现一个简单的功能,都需要比正常时间多2~3倍的工作估时。就像下面这张图的情况一样。我们仔细分析下现有的业务,会得出下面的业务特性:强领域 (比如:项目/文件/团队/用户领域,在很多组件都会同时调用某个领域下的方法,静音/点赞/转移项目……)单页面多且复杂,组件过多,多层嵌套组件间通信
    mob604756eb17db

    发布于:4 天前

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  • 在这个 AI 浪潮改变人们生活方方面面的时候,人工智能技术也在改变各个岗位的技术研发生态,阿里在这方面走还是非常前端,以阿里前端智能化小组为例,不仅有D2C(Design to Code)的 Imgcook ,前端算法工程体系Pipcook,也有 C2C (Code to Code),智能 UI 等能力。本文重点介绍了C2C 在阿里云飞天大数据平台中的一些实践,期望通过实际的方案介绍让大家对前端智
    mob604756eb17db

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  • 概念什么是低代码/无代码开发?业界对于低代码/无代码开发是否存在其他不同的理解?行业里流行观点,低代码是更加易用的搭建系统,无代码是图形化和可视化编程。这种观点把低代码和无代码开发分别置于 UI 和逻辑两个环节,以工具属性定义搭建和可视化编程要解决的问题。另一种观点则是把低代码/无代码看作一个方法的两个阶段,就像对自动驾驶的 L0 ~ L5 共 6 个不同阶段一样,把我之前在:https://ju
    mob604756eb17db

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  • Why Hooks API?Hooks API 从 2018 年开始进入开发者视野至今已经将近两年了,但目前还有很多同学对 Hooks 有很多的不理解和困惑。为何要从 Class API 换成 Hooks API?Hooks API 使用方法跟 Class API 有很大的区别,需要重新学习。大量的函数嵌套让“闭包陷阱”变得非常常见。我们也不难发现社区上已经有很多关于 Hooks API 的教程,
    mob604756eb17db

    发布于:4 天前

    阅读 30 评论 0 收藏 0
  • “云原生”,很多人会对这个新名词感到困惑,到底什么是云原生,云原生又能给我们带来什么呢?其实云原生的概念最早是由来自Pivotal的MattStine于2013年首次提出,这是他根据自身多年的架构和咨询经验总结出来的一个思想集合,得到了开源社区的不断完善,并被一直延续使用至今。一、什么是云原生那么到底什么是“云原生”呢?我们试图先从字面意思理解“云(Cloud)”和“原生(Native)”。“云(
    数栈DTinsight

    发布于:5 天前

  • 2011年的时候我们在百度搜索Hadoop相关的问题每天只有零星几个,2015年再去百度搜索Hadoop已经有800多万个问题,而如今已然已经过亿了,Hadoop已成为大数据必备的基础设施了。Hadoop被公认是一套行业大数据标准开源软件,在分布式环境下提供了海量数据的处理能力。几乎所有主流厂商都围绕Hadoop开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务。近年大型IT公司,如EMC、Microsof
    数栈DTinsight

    发布于:5 天前

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  • 公交车伴随着我们的日常生活已是随处可见,不同路线的公交车根据各自的时间表有序发出,到达站点,接上站台的乘客再缓缓驶向下一站……早高峰会有短区间的加班车,发车间隔也更短,夜半时分的班次则间隔更长。这一切都服从于公交总站的调度。在大数据平台中,也会有各式各样的任务需要按照一定的时间间隔和先后顺序有序进行,而管理这一切的就是调度引擎。它不仅要让任务按时按点的执行,更要面对种种复杂的场景,例如:10分钟执
    数栈DTinsight

    发布于:5 天前

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咖啡:可以写一个自己学习excle的技巧,比罗列这个要好很多~
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