课堂学习笔记数据管理&数据仓库数据文件管理真谛文件管理规范数据质量检测数据仓库--为什么出现数据仓库--为了分析数据仓库和数据库的区别数据仓库的分层架构数据仓库的元数据管理Apache Hive启动直观感受hive & 重点体会映射Apache Hive--DDL--建表语句--hive支持的数据类型Apache Hive--DDL--建表语句--hive分隔符的指定Apache
字典就是一种分块查找，也可以叫索引 试想： 给你一本没有索引的字典，里面全部乱序，那么我们不得不用最低级的顺序查找法查找单词，即一页一页地翻，一个一个地对比，费时费力，给你一天时间可能都找不到某一个词…而有了分块这种操作，将首字母相同的单词放在一个集体里，查找起来可以帮助我们快速定位，效率大大提高，这就是分块查找。例子： 如果我们按照这个样子建立起索引表，那么查找过程就非常轻松了。注意：索引查找要
1、Operation category READ is not supported in state standby2、配置spark.deploy.recoveryMode选项为ZOOKEEPER3、多Master如何配置4、No Space Left on the device（Shuffle临时文件过多）5、java.lang.OutOfMemory, unable to create n
本文系统阐述 Java 大数据与机器学习在金融 CLV 预测及营销策略制定中的应用，深度融合量子计算、生成式 AI 等前沿技术。结合招行、蚂蚁等头部案例，提供从技术原理到工程落地的全流程解决方案，兼具当下实操性与未来前瞻性。
背景记得2004年的时候，互联网开发就是做网页，那时也没有前端和后端的区分，有时一个网站就是一些纯静态的html，通过链接组织在一起。用过Dreamweaver的都知道，做网页就像用word编辑文档一样。一个html页面，夹杂着css,javascript是再常见不过的事了。随着前端的不断发展，特别是单页应用的兴起，这种所见即所得的IDE工具，就渐渐地退出了前端的主流。一个应用，通常只有一个静态页
1-1 数据透视表及其用途数据透视表是一种可以快速汇总、分析大量数据表格的交互式分析工具。应用于：找出同类数据在不同时期的特定关系；对数值数据的快速分类汇总；按分类和子分类查看数据信息；行列数据互相移动；查看源数据的不同汇总；计算数据数值的统计信息；数据源经常变化的时候等。1-2、对数据源的要求数据源：用来创建数据透视表的数据来源。数据源的原则：每列数据的第一行包含该列数据的标题；不包含空行、空列
一、背景一个需求，需要同步MySQL数据到Hive，包括DDL与DML，所以需要动态同步元数据变化。二、官方Schema Evolution例子从Hudi官方文档Schema Evolution(https://hudi.apache.org/docs/next/schema_evolution)可知通过Hudi可实现源端添加列、int到long列类型转换等DDL操作同步到目标端，且该文档提供了一
-- 强制删库，同时删除库下的所有表
drop database database_name cascade;
-- 中文乱码，将编码改为拉丁文
alter database hive character set latin1;-- 内连接
select * from A inner join B on A.id = B.id;
-- 半连接semi join 的效果如下
-- 区别，inner
ClickHouse介绍ClickHouse介绍【优缺点】ClickHouse 是俄罗斯搜索巨头 Yandex 公司早 2016年 开源的一个极具 " 战斗力 " 的实时数据分析 数据库，开发语言为C++，是一个用于联机分析 (OLAP:Online Analytical Processing) 的列式数据 库管理系统(DBMS:Database Management System)，简称 CK，
1.job的本质是什么？ 2.任务的本质是什么？ 3.文件系统的Namespace由谁来管理，Namespace的作用是什么？ 4.Namespace 镜像文件(Namespace image)和操作日志文件(edit log)文件的作用是什么？ 5.Namenode记录着每个文件中各个块所在的数据节点的位置信息，但是他并不持久化存储这些信息，为什么？ 6.客户端读写某个数据时，是否通过NameN
partitionBy案例作用：对pairRDD进行分区操作，如果原有的partionRDD和现有的partionRDD是一致的话就不进行分区， 否则会生成ShuffleRDD，即会产生shuffle过程。需求：创建一个4个分区的RDD，对其重新分区创建一个RDDscala> val rdd = sc.parallelize(Array((1,"aaa"),(2,"bbb"),(3,"ccc
数页码count.pas/c/cpp源程序名 count.pas|c|cpp 输入文件名 count.in 输出文件名 count.out 时间限制 1s/testcase 空间限制 32MB 问题描述 一本书的页码是从 1-n 编号的连续整数：1, 2, 3, ... , n。请你求出全部页码中所有单个数字的和，例如第 123 页，它的和就是 1+2+3=6。 输入数据 一行为 n(1 <
1.先建 表
drop table sfmk.xzz_0726_srcarea_desarea;
create table sfmk.xzz_0726_srcarea_desarea (
srcarea_desarea string
) row format delimited fields terminated by ','; 2
.将
分析： 这个题目相对来说比较好理解，首先我们需要了解二位数组的下标是什么意思，a[3][2]这个数组代表的意思是这是一个具有3行2列的数组，数组名叫做a。数组名后面的第一个数字代表这个二维数组的行数，第二个数字代表二维数组的列数。 
自动化测试时必然会碰到用例执行前，需要做一些前置操作，以及用例执行后，需要做一些后置操作的时候。本文主要通过：conftest.py中结合@pytest.fixture()实现用例前置、后置操作，比如：登录和退出。同时也主要想说明白以下几点：1.什么是conftest.py？2.什么是pytest.fixture？3.pytest的setup和teardown也能实现用例的前置和后置操作，为什么还
在大数据时代，数据就像血液，在不同的系统间流动。我们常常需要将关系型数据库（如MySQL）中的业务数据，迁移或同步到分布式文件系统（如HDFS）中，以便进行更深层次的数据分析或与大数据生态中的其他工具（如Hive、HBase）进行集成。 今天，我们就来手把手教你如何使用强大的ETL（抽取-转换-加载）工具
Spark角色在StandAlone中的分布在StandAlone中Driver Program，相当于AppMaster，整个应用管理者，负责应用中所有Job的调度执行; 运行JVM Process，运行程序的MAIN函数，必须创建SparkContext上下文对象;一个SparkApplication仅有一个;第二、Executors 相当于一个线程池，运行JVM Process，其中有很多线
深度优先搜索是在明确给出了图中的各顶点及边（显式图）的情况下，按照深度优先搜索的思想对图中的每个顶点进行搜索，最终得出图的结构信息。回溯法是在仅给出初始结点、目标结点及产生子结点的条件（一般由问题题意隐含给出）的情况下，构造一个图（隐式图），然后按照深度优先搜索的思想，在有关条件的约束下扩展到目标结点，从而找出问题的解。换言之，回溯法从初始状态出发，在隐式图中以深度优先的方式搜索问题的解。当发现不
1.概述在Linux系统，为了隐藏具体文件系统的实现细节，提供了一个虚拟文件系统，VFS支持的文件系统可以划分为以下三个类型:(1)基于磁盘的文件系统Ext2, Ms-Dos(2)网络文件系统，可以通过网络访问其它文件系统上的内容，如NFS，SMB。(3)特殊的文件系统如/proc,存在内存的文件系统，可以通过通用文件系统接口访问相关信息，这类文件系统不占用磁盘空间。2. VFS的管理对象Linu
配置远程模式hive的前提需要安装mysql，这里一般不会出问题第一：安装mysql，这里是黑马的安装方法。#-------------Mysql安装----------------------
#卸载Centos7自带mariadb
rpm -qa|grep mariadb
mariadb-libs-5.5.64-1.el7.x86_64
rpm -e mariadb-libs-5.5.64-
文章目录一.ES的介绍1.基本概念2.特点二.安装ES1.安装ES1)下载2)安装2.安装kibana/（elasticsearch-head）安装kibana客户端三.集群健康状态三.回顾Restful四.ES相关概念六.文档简单查询七.DSL查询八.DSL过滤九.其他查询1.标准查询 : match2.单词查询：term3.组合查询：bool4.范围查询：range5.是否存在: exist
mongodb笔记索引创建索引python与mongodb交互重点 索引创建索引索引：以提升查询速度测试：插入10万条数据到数据库中for(i=0;i<100000;i++){db.t12.insert({name:'test'+i,age:i})}
db.t1.find({name:'test10000'})
db.t1.find({name:'test10000'}).explain
一、基础语法结构
[WITH cte]
SELECT [ALL | DISTINCT] 列表达式
FROM 表名
[WHERE 条件]
[GROUP BY 分组列]
[HAVING 过滤条件]
[ORDER BY 排序条件]
[DISTRIBUTE BY 分布列 [SORT BY 排序列]]
[LIMIT 行数];
执行顺序：FROM → WHERE → GROUP BY → HA
vi编译器进入vi建立一个文件，如file.c，进入插入方式，输入一个C语言程序的各行内容，故意制造基础错误。最后，将文件存盘。回到shell状态下。运行gcc file.c –o myfile,编译该文件会发现错误提示，理解其含义。 错误提示含义：错误在}之前漏了；输出函数输错应printf重新进入vi，对该文件修改。然后存盘，退出vi。重新编译该文件。如果编译通过，可以用./myfile运行该
文章目录1. 引言2. ICP算法2.1 Point to Plane ICP2.2 代码实战3. NDT算法3.1 数学原理3.2 代码实战 1. 引言激光slam主要包括前端激光里程计和后端非线性优化，由于激光雷达测量精度很高，就算没做回环和后端优化定位精度也很高。高精度地图中，里程计也是考当前帧和地图参考帧的帧间匹配算法完成位姿估计的，本文主要研究3d里程计常用的匹配算法，包括ICP算法和
一.平台背景与关联如果你是初学者建议阅读这一章节，搞清楚平台的结构对于开发而言有事半功倍的效果（1）什么是Arduino？Arduino是一家制作开源硬件和软件的公司，同时兼有项目和用户社区，该公司负责设计和制造单板微控制器和微控制器包，用于构建数字设备和交互式对象，以便在物理和数字世界中感知和控制对象。该项目的产品是按照GNU宽通用公共许可证（LGPL）或GNU通用公共许可证（GPL）[1]许可
数据库实验四1、创建一个“河北省华信集团”供应商供应的零件视图Viewpart1,要求列出供应商编号、供应商名称、零件编号、零件名称、可用数量、零售价格和供应价格。2、创建一个视图ViewCust1,按顾客统计2020 年订单的购买总金额和零件总数量,要求输出顾客编号、姓名、购买总金额和购买零件总数量。1) 针对刚创建的视图，插入一条记录，看看是否能通过验证，并说明原因2）针对刚创建的视图，查询
一、Shuffle优化项1、Shuffle优化配置 - spark.shuffle.file.buffer默认值：32k参数说明：该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小。将数据写到磁盘文件之前，会先写入buffer缓冲中，待缓冲写满之后，才会溢写到磁盘。调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这
一、缓冲区基础
概念上，缓冲区就像一个基本数据元素数组。
1、 属性
所有的缓冲区都具有四个属性来提供关于其所包含的数据元素的信息。它们是：
2、容量（Capacity）
缓冲区能够容纳的数据元素的最大数量。这一容量在缓冲区创建时被设定，并且永远不能被改变。
3、上界（Li
会话管理：绝大多数Web应用程序中，会话管理机制是一个基本的安全组件。它帮助应用程序从大量不同的请求中确认特定的用户，并处理它收集的关于用户与应用程序交互状态的数据。会话管理在应用程序执行登录功能时显得特别重要，因为它可在用户通过请求提交他们的证书后，持续向应用程序保证任何特定用户身份的真实性。•会话ID（SID）：由服务器产生并返回给浏览器的请求，并且在浏览器中存储（通常来说是Cookie），它