第一章：Impala的基本概念1.1 什么是ImpalaCloudera公司推出，提供对HDFS、Hbase数据的高性能、低延迟的交互式SQL查询功能。基于Hive，使用内存计算，兼顾数据仓库、具有实时、批处理、多并发等优点。是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎。1.2 Impala的优缺点1.2.1 优点基于内存运算，不需要把中间结果写入磁盘，省掉了大量的I/O开销。无需转换为Mapr
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2024-05-03 15:19:43
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数据库中的大表，如果操作不当，经常会出现各种性能问题，需要我们在了解原理的前提下，正确设计和使用，技术社群的这篇文章《MySQL大数据表处理策略，原来一直都用错了……》给我们讲解了一些策略，值得学习了解。和数据库大表操作相关的历史文章，《MySQL大表增加唯一索引场景》《如何知晓大表无条件的update操作进度？》《MySQL大表增加唯一索引操作》《MySQL大表增加唯一索引场景》《探寻大表删除字
1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is nul
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2024-03-11 23:48:30
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select * from(
select
*
FROM OAS_CERTIFICATE_TASK t
WHERE
t.id not in(
select
TASK_ID
from
OAS_CERTIFICATE_TASK_RECO
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2024-04-22 00:46:58
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# Python处理大数据 vs Hadoop处理大数据
在当今数据驱动的世界中，处理大数据的需求愈加迫切。作为一名开发者，了解不同技术的比较可以帮助我们选择最合适的工具进行大数据处理。本文将以 Python 与 Hadoop 为例，探讨它们在处理大数据时的异同，并且通过一个简单的示例来演示如何实现这一过程。
## 整体流程
下面是处理大数据的基本流程，包含使用 Python 和 Hadoo
文章目录加速处理大数据的思路动机最开始的方法1. 概述2. 遇到的问题3. 速度慢的根本原因优化后的方法1. 概述2. 具体方法（具体代码看下一章）方法一：批量查询数据，减少调用数据库的次数方法二：建立数据库索引并定时重建索引方法三：查询数据时指定列，不要全部查询所有列方法四：多进程运行python程序方法五：用DataX工具 将结果存入数据库推荐方法/工具一、multiprocessing：多
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2024-03-29 06:19:46
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前言:2018年09月20日15:49:21:这次更新的比较全面.如果你认真看的话应该是能够安装成功的.有点繁琐.但是很容易明白为啥这样做这一次安装mariadb真的是踩了足够多的坑.真的多..... 一言难尽.写篇记录安装.也可以给大家当作参考.主要是源和权限的问题.不是很靠谱的源.加上对权限的不懂......恩.开始了一.更换源(供参考.可以直接看二)更换源.这个命令执行后.会出现弹窗.弹
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2024-09-22 10:11:04
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mariadb简介安装并且测试mariadb 匿名登陆mysql为了数据库的安全起几见，我们应该给数据库加入密码。 默认回车，除过输入自己的密码以及新密码再次登陆时需要密码， 为了数据库的安全防止远程登陆，所以需要修改 vim /etc/my.cnf下的配置文件。 [mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/var/lib/mysql/mysql.sock
1.数据处理的主要操作2.离散化与连续化3.特征提取与构造4.数据选择与构造5.缺失值的处理6.多重共线性和内生性1. 数据处理的主要操作映射与收集数据 ：我们获得数据后需要对数据的每一列都定义属性，这样才方便我们接下来的数据处理。缩放大型数据：对于使用数据不一定要全部使用，我们应该根据情况选择我们需要的数据，或者说根据我们的需求增加数据。处理噪声与错误：主要分为两种问题，内部错误：由
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2024-01-25 20:36:29
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一些介绍分布式计算模型批处理计算：（大容量静态数据集）有界、持久、大量理需要访问全套记录，不适合对处理时间要求较高的场合偷老师的图：常见计算模式主要点在于分开mapper和reducer，然后确定每个<key,value>键值对的意义求和模式(Summarization Pattern) 单词统计：map阶段：输入<key,value>是<网页ID,网页内容>，
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2024-02-23 07:34:15
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随着前端的飞速发展，在浏览器端完成复杂的计算，支配并处理大量数据已经屡见不鲜。那么，如何在最小化内存消耗的前提下，高效优雅地完成复杂场景的处理，越来越考验开发者功力，也直接决定了程序的性能。本文展现了一个完全在控制台就能模拟体验的实例，通过一步步优化，实现了生产并操控多个1000000（百万级别）对象的场景。导读：这篇文章涉及到 javascript 中 数组各种操作、原型原型链、ES6、clas
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2023-06-12 17:56:52
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在这个处处充斥着大数据影响的时代之下，不懂Python，不懂大数据，你就可能轻易地错过身边的黄金。我们生活在数据密布的环境中，就像《帝国》中尼奥身处虚拟代码世界一样，真实世界一样是由一串串不断变化的数字矩阵组成，其中充满了本应显而易见，却不为人重视的价值。虽然我们离开了数据，也不至于寸步难行，但你看到那些运用数据666的人，已经起飞了
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2023-09-27 07:11:42
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一、安装步骤安装准备1.卸载已经有的maria程序
2.创建系统账户mysql安装二进制文件3.解压二进制文件到二进制程序的目标路径安装非二进制文件4.配置文件创建
5.数据库文件创建
6.日志文件创建
7.服务脚本创建安装后的操作8.修改PATH路径
9.启动mysql服务
10.安全脚本运行二、安装详解1.卸载已经有的maria程序#查看是否已安装maria程序或mysql程序
rpm
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2024-04-23 12:50:42
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目录1 数据提供2 查看数据3 数据扩展4 数据过滤5 数据上传1 数据提供为了保证实践的真实性，本章为读者提供了一个较大的数据文件，即sogou.500w.utf8，该文件是大数据领域很有名的一个供研究用的数据文件，内容是sogou网络访问日志数据，该文件被众多研究和开发人员所采用。找到sogou.500w.utf8文件，将其复制到Master的“/home/csu/resources/”目录（或者读者自己的任意目录）下。以下的大部分操作均围绕该数据文件进行。2 查看数据less sogou
原创
2021-11-05 21:15:00
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前段时间在工作中遇到了一个蛋疼的问题：某学校考场、监考老师、补考学生的自动安排的数据处理。由于业务要求，出现了大数据的存储。先来看看具体做法：1、从考场数据池中获取到所有考场的基本信息。2、随机抽取某个考场(同一场次不允许重复)3、将补考考场信息写入考试信息数据库。这没有问题，毕竟考场的数据不会太多。（这里我们叫步骤1）下一步：1、从监考老师数据池中获取到所有监考老师数据。2、随机抽取某两位老师作
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2024-01-26 10:37:50
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前 言 Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据分析平台，它立足于内存计算，从多迭代批量处理出发，兼顾数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是大数据系统领域的全栈计算平台。Spark当下已成为Apache基金会的顶级开源项目，拥有庞大的社区支持，技术也逐渐走向成熟。为什么要写这本书本书特色本书是国内首本系统讲解Spark编程实战的书籍，涵盖Spark
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2023-08-21 15:17:27
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我们已经进入了大数据处理时代，需要快速、简单的处理海量数据，海量数据处理的三个主要因素：大容量数据、多格式数据和速度， DMCTextFilter和HTMLFilter是由北京红樱枫软件有限公司研制和开发的纯文本抽出和HTML转换通用程序库产品。本产品可以从各种各样的文档格式的数据中或从插入的OLE对象中，快速抽出纯文本数据信息和转换成HTML文件。便于用户实现对多种文档数据资源信息进行统一管理，编辑，检索和浏览。
原创
2014-06-10 10:39:06
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原创
2014-06-13 18:30:03
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原创
2014-06-25 17:17:56
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import java.math.*;import java.util.*;public class Main{ public static void main(String a
原创
2022-11-17 00:01:54
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