网址：https://github.com/intel-analytics/BigDLBigDL: Distributed Deep Learning Library for Apache Spark https://bigdl-project.github.io/ Intel开源了基于Apache Spark的分布式深度学习框架BigDL。BigDL借助现有的Spark集群来运行深
连接数据库可以有三种方式，使用Oracle自带的SQL*Plus和SQLDeveloper，以及使用第三方工具PL/SQLDeveloper。一、使用SQL*Plus连接数据库 SQL*Plus连接也有三种连接方式，可以分为两类，一类需要配置文件tnsnames.ora，另一类不需要 1、命令格式：sqlplus [username]/[password]@sid 使用示例：sq
一 模块 time random os sys hashlib一 time在Python中，通常有这三种方式来表示时间：时间戳、元组(struct_time)、格式化的时间字符串：(1)时间戳(timestamp) ：通常来说，时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。我们运行“type(time.time())”，返回的是float类型。(2
概述 伪分布式模式下，hadoop将所有进程运行于同一台主机上，但此时hadoop将使用分布式文件系统，而且各jobs也是由JobTracker服务管理的独立进程。同时，由于伪分布式的hadoop集群只有一个节点，因此HDFS的块复制将限制为单个副本，器master和slave也都将运行于本地主机。此种模式除了并非真正意义的分布式以外，其程序执行逻辑完全类似于完成分布式，因此，常用于开发人员测试
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：方式一：$0,$1,$2..采用$0,$1,$2..等方式获取脚本命令行传入的参数，值得注意的是，$0获取到的是脚本路径以及脚本名，后面按顺序获取参数，当参数超过10个时(包括10个)，需要使用${10},${11}....才能获取到参数，但是一般很少会超过10个参数的情况。1.1 示
手工不完全恢复不完全恢复的特点1. 让整个database回到过去的某个时间点；不能跳过坏日志而继续恢复所有的其它工作，前滚没有这个功能。必须以sysdba身份连接进行不完全恢复语句只有recover database until这种形式，表示让数据库回到某个时间点或SCN，until是指恢复在时间点前停止不完全恢复的适用环境1. 在过去某个时间点重要的数据被破坏。在做完全恢复时，丢失了归档日志和
InnoDB 为什么选择 B+ 树索引首先在执行效率方面，我们希望查询效率尽可能的高、速度尽可能的快、存储空间方面我们希望他所需的空间尽可能的小哈希表哈希表查询的时间复杂度是 O(1)，但是哈希表不支持区间的查询方式哈希索引的哈希值存储是无序的，哈希索引不能进行范围的查找，也不能进行排序的操作平衡二叉树随着二叉树高度的增加，二叉树查找的速度会越来越慢并且平衡二叉树也不支持快速的范围查找B 树B 树
先检查新硬盘是否插入： fdisk -l 或者 df -h 或者 lsblk创建LVM1、将物理磁盘设备初始化为物理卷pvcreate /dev/sdb /dev/sdc查看物理卷信息：pvdispaly 或者 pvs 如果报错 Device /dev/sdb excluded by a filter 解决办法如下：fdisk -l 参看磁盘情况，需要扩容的盘dev/sdb 还存在 重建分区和再次
本周我们将要讲解一下设计索引的时候，我们通常应该考虑哪些因素，给哪些字段建立索引，如何建立索引，建立好索引之后应该如何使用才是最合适的。可能有的朋友会希望尽快更新后面的内容，但是因为工作的原因的确非常忙，也很少有周末时间，目前一周三更也是竭尽全力了，希望大家理解一下。此外可以告诉大家的一个好消息是，下周开始将会开启为期两周的案例实战部分，也就是我们将会以一个电商平台的商品系统、交易系统以及营销系统
近年来，随着智能电子产品的不断发展和普及，产品更新换代的速度越来越快，而且客户订单数量少，品种多，订单交货期短，导致库存的压力越来越大，进一步降低了电子企业的利润收益。为了对库存进行精细化管理，电子企业开始引入WMS仓储管理系统解决方案，借助仓储条码管理系统，解决现有库存问题，确保库存准确、不积压，提升库存周转率。电子企业库存管理痛点1、电子产品材料型号规格多，难区分、不易找，以致不少产品堆积在角
在当今数字化时代，数据已成为企业和研究者最宝贵的资产之一。数据采集，尤其是通过爬虫技术进行的数据采集，已成为获取大量有价值信息的关键手段。本文将简要介绍数据采集（爬虫）是什么，以及它在现代社会中的重要性。## 一、什么是数据采集（爬虫）数据采集（爬虫）是一种自动化的数据收集技术，通过编写特定的程序（爬虫程序），模拟人类用户浏览网页的行为，从互联网上获取大量公开数据。爬虫程序可以按照预设的规则和路径
Linux原理及应用的论文.pptLINUX原理及应用 武汉大学计算机学院 郑鹏 Email:pzheng51@163.com 第2章 Linux进程管理 程序是为了完成某种任务而设计的软件，是存储在磁盘上包含可执行的机器指令和数据的静态实体。进程是一个程序的一次执行的过程，在操作系统中执行特定的任务，是一个随执行过程不断变化的实体。进程是Linux系统中基本的调度单位。 进程具有独立的权限与职责
数据库mysql引擎：InnoDB 支持事务，MyISAM 不支持事务。这是 MySQL 将默认存储引擎从 MyISAM 变成 InnoDB 的重要原因之一；InnoDB 支持外键，而 MyISAM 不支持。对一个包含外键的 InnoDB 表转为 MYISAM 会失败；InnoDB 是聚集索引，MyISAM 是非聚集索引。聚簇索引的文件存放在主键索引的叶子节点上，因此 InnoDB 必须要有主键，
Stagesstage页签展示了所有job下的所有的stage，如果是在执行中的作业，只展示已经启动的stageInput：指真正读取的文件大小，如果表是分区表，则代表读取的分区文件大小。如果数据表有10个字段，只select了3个字段并发生了列裁剪，则Input表明是3个字段的存储大小。Output：输出到hdfs上的文件大小，如果结果数据是压缩的，则代表压缩后的大小。Shuffle Read：
在创建vue项目之前，确保自己电脑中安装了 vue 环境，如果没有安装点击跳转博主整理的 vue环境安装：http://www.还没整理 如果安装了 vue 环境 就往下看为避免在 创建过程中出现因权限不足导致创建失败的可能 所以我们全程使用以管理员身份打开的命令行第一步，打开命令行后，首先进入我们想要创建项目的目录下g: 表示切换进入G盘cd git 表示打开 当前盘下的 git 文件
LabVIEW随前面板尺寸的变化而缩放前面板的所有对象 如果我想使用前面板的窗口大小缩放前面板上的单个对象，我通过单击该对象并选择编辑»根据窗格缩放对象可以实现。但是，在我缩放一个对象后该选项变为了灰色，因此我无法继续缩放其他对象。请问在LabVIEW中如何实现随前面板尺寸的变化来缩放前面板的所有对象？ 缩放一组对象 要在前面板上缩放多个对象，必须将所有对象组合为一个对象。在按住Shift键的同时
大家会经常压缩PDF文件吗？大家可能甚至不会经常压缩自己手中一些大的文件，例如视频、图片、PDF文档等等，其实文件大一方面会极大的占用我们的电脑内存，另一方面会影响工作或者传输时的一些效率，所以压缩基本上是工具类必备的！现在就来给大家介绍一下自己比较满意的压缩教程吧！ 一、压缩包法一开始，大家压缩一些文件肯定是用的和我一样的办法，把PDF文件拉到一个文件夹里面，然后把这个文件夹整体压缩
Bitmaps有效的处理较大的位图图像有各种不同的形状和大小。在许多情况下，他们往往比-一个典型应用程序的用户界面(UI)所需要的资源更大。 读取一个位图的尺寸和类型: 为了从多种资源来创建-一个位图，BitmapFactory类提供 了几个解码的方法(decodeByteArray(),decodeFile(),decodeResource(),等等)。 根据你的圈像数据资源选擇最合适的解码方法
要解决“mybatisplus 连接 hive”这个问题，我们将逐步探索环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧以及进阶指南。我们会用到不同的可视化工具和代码示例，确保每个步骤清晰易懂。
## 环境配置
在开始之前，确保你有合适的开发环境。这包括 Java 开发工具包 (JDK)、MyBatis-Plus 依赖、Apache Hive 以及 Hive JDBC 驱动。以下是必要的依赖版
在Oracle数据库中，`log_archive_dest_2 valid for`中的`online_logfile`和`all_logfile`主要用于设置归档日志文件的路径和规则。在某些情况下，理解这两个参数的区别对于数据管理尤其关键。以下是解决“log_archive_dest_2 valid for 中 online_logfile 和 all_logfile 区别”的过程，以便更深入地
pyspark 支持向量机 LinearSVC 参数
在现代大数据处理和机器学习领域，Apache Spark 的 PySpark 库为数据科学家和工程师提供了强大的支持，特别是在分类问题上。支持向量机（SVM）作为一种经典的分类算法，在很多场景下都表现得相当出色。本文将对 PySpark 中的支持向量机 `LinearSVC` 参数进行详细解析，提供调试和性能调优的有效步骤，以及排错和生态扩展
在大数据处理中，Apache Spark 是一个流行的开源框架，广泛用于数据分析和处理，而其中的 `filter` 操作则是数据筛选的重要工具。针对 Spark 中的 `filter` 操作，我将分享我的理解和解决相关问题的过程。
### 背景定位
在我们的业务场景中，数据分析的及时性和准确性至关重要。我们的产品需要快速处理用户行为数据，以便为客户提供个性化推荐和精准的市场分析。随着用户量的快
在处理大数据量时，Apache Spark 的高效性和可扩展性让它成为常见的选择。但是在实现过程中，我遇到了一些挑战，特别是在运行脚本时导致性能下降。以下是我在解决“Spark处理大数据量脚本”问题的过程记录。
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## 问题背景
近来，我需要通过 Apache Spark 处理一套大约 10TB 的日志数据，这些数据都是以 JSON 格式存储的。随着数据量的增加，原先的脚本执行速度越来
在本博文中，我将详细讨论如何通过 Apache Spark 从服务器读取文件的过程。这一过程在大数据处理的场景下非常常见。在实际开发中，我们经常需要从不同的存储系统读取数据，使得这项技能显得尤为重要。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保系统环境完整，以下是对依赖和环境的安装指南。
首先，安装 Java 开发工具包 (JDK 8+)。接下来，安装 Apache Spark。建议使用 Sp
对于“spark图计算数据源”的研究，我深入探讨了如何有效配置和优化数据源设置。人们常常在使用Spark图计算时面临数据源选择不当的问题，这可能导致性能低下或者数据处理错误。因此，本文记录了我在解决这一问题过程中的研究和实践。
### 背景描述
在大数据处理和计算领域，Spark成为流行的选择，尤其在图计算方面，它提供了卓越的性能。然而，数据源的选择和配置直接影响到图计算的效率和效果。为了更好
在这篇博文中，我将深入探讨Apache Spark SQL中的开窗函数。开窗函数使得我们可以在查询中进行更加灵活的数据分析，它允许在一个结果集中进行聚合而不需要对结果集进行分组。接下来的内容将包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、生态集成以及进阶指南等各个方面。
## 环境配置
首先，我会介绍如何配置环境以实现Spark SQL的功能。为此，我会使用思维导图来展示整个配置过程，同时提供相
在使用Apache Spark进行大数据处理时，常常需要将数据转换为`Row`类型，便于后续的操作和分析。这一过程不仅关系到数据的结构化和整理，也直接影响后续数据处理的效率。本文将详细记录解决“Spark 怎么将数据变成Row”问题的过程，从问题背景到解决方案，并进行系统化的分析和总结。
### 问题背景
在使用Spark进行数据处理时，经常会遇到需要将原始数据格式转换为Spark内部`Row
Storm是一个开源的分布式实时计算框架。它可以处理高吞吐量的实时数据流，适用于需要在快速的时间内处理大量数据的场景，比如实时监控、物联网应用等。然而，在使用Storm框架的过程中，有时会遇到各种问题。本文将以一次实际的应用场景为例，探讨如何排查和解决“Storm大数据处理框架”中的故障。
## 问题背景
在一次项目实施中，我们使用Storm框架实时处理来自多个传感器的数据信息。项目经理反映在
tableau同步hive的过程
在大数据和商业智能日益融合的今天，Tableau作为数据可视化工具，与Hive的同步问题逐渐显现出重要性。本文详细记录了如何将Tableau与Hive进行高效的同步，以确保数据的准确性与及时性。
## 环境预检
在开始之前，我们需要分析项目所需的环境。在部署之前，先执行环境预检。以下是四象限图与兼容性分析：
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quadrantChart
在使用 Visual Studio Code (VSCode) 开发时，我遇到了一个棘手的问题：“vscode 无法将 yarn 项识别为 cmdlet 函数”。这不仅影响了我的开发效率，也让我对环境配置产生了一些疑虑。在这篇博文中，我将记录解决该问题的过程，并与大家分享我的经验。
### 背景定位
在 Node.js 生态中，Yarn 是一种广泛使用的包管理工具，旨在提高 JavaScrip