数据湖概念一、什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析对数据进行加工，例如：大数据处理、实时分析、机器学习，以指导做出更好地决策。二、大数据为什么需要数据湖当前基于Hive的离线数据仓库已经非常成熟，在传统的离线数据仓库中对记录级别的数据进行更新是非常麻烦的，需要对待更新的数
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2023-10-12 05:47:12
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以下 由网上内容 整理： Hive是为了简化编写MapReduce程序而生的，使用MapReduce做过数据分析的人都知道，很多分析程序除业务逻辑不同外，程序流程基本一样。在这种情况下，就需要Hive这样的用戶编程接口。Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑，就是些表的定义等，也就是表的元数据。使用SQL实现Hive是因为
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2023-08-12 01:03:46
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1.Hadoop是是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。广义上来说，HADOOP通常是指一个更广泛的概念——HADOOP生态圈。 Hadoop的优势： 1）高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。 2）高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计
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2023-10-08 23:51:36
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以前也玩过spark，但这次玩，是因为spark从1.4版本后使spark sql独立出来，想必一定不赖；另外，还支持DataFrame，底层存储支持parquet，甚至orc file。 一、parquet 和 orc 对比 我专门查了查parquet 和 orc，网上很多，我只说关键的。  
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2024-06-10 12:30:37
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JAVA的基本数据类型一、Java中的基本数据类型有四类八种：1、整数类型：byte、short、int、long2、浮点类型：float、double3、字符类型：char4、布尔类型：boolean 二、Java各整数类型有固定的表数范围和字段长度，不受具体操作系统的影响，保证了Java程序的可移植性，C语言程序编译后没有移植性，同一个变量在不同的系统中占空间不同。 什么是
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2024-04-12 20:46:46
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1前述之前已经提到 程序=数据结构+算法 算法简而言之就是计算的方法和思路，至于使用什么语言，只是工具的不同罢了，下面主要是使用python工具。遇到一个实际问题，需要解决两个事情：（1） 如何将数据存储在计算机中；（2） 用什么方法策略解决问题。前者是数据结构，后者是算法。只有数据结构没有算法，相当于只把数据存储到计算机中而没有有效的方法去处理，就像一幢只有框架的烂尾楼；若
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2023-11-26 13:53:00
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一、Hive 架构下面是Hive的架构图。 Hive的体系结构可以分为以下几部分：1、用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI。其中最常用的是CLI，Cli启动的时候，会同时启动一个Hive副本。Client是Hive的客户端，用户连接至Hive Server。在启动 Client模式的时候，需要指出Hive Server所在节点，并且在该节点启动Hive Server。 W
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2023-07-14 12:16:12
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我们学过计算机的童鞋们都知道算法与数据结构一直是大家逃不掉的噩梦，那么今天小编就带大家来看看用python来解读这些数据结构是否会变得简单一点呢？数据结构，顾名思义就是存放数据的结构，结构的不同会导致我们增删改查数据的效率也大不相同，所以为了能够高效的操作数据，我们需要了解数据结构，并且在适当的情况下使用特定的数据结构。举个简单的例子，我现在期中考试的成绩出来了，我需要登记大家期中考试的成绩，这个
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2023-12-24 14:20:08
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一、什么是Hive？ Hive是基于Hadoop的一个数据仓库管理工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL（HQL）查询功能。本质是将SQL转换为MapReduce程序（默认）。 直接使用Hadoop MapReduce处理数据所面临的问题： 学习成本高，MapReduce实现复杂查询功能开发难度大，使用Hive接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力避免了去写MapRe
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2023-06-20 09:45:58
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Java的基本数据结构如下：Collection
|-List
|-ArrayList
|-Vector
|-LinkedList
|-Set
|-HashSet
|-TreeSetList与Set都是集成了Collection接口的子接口，下面的具体实现类对其中的抽象方法进 列表内容List的最大特点
数据项、数据元素和数据结构的概念。数据项是组成数据元素的，有独立含义的，不可分割的最小单位。数据元素是数据的基本单位。数据结构是带结构的数据元素的集合。数据结构包括逻辑结构和存储结构两个层次。
数据结构的三要素是逻辑结构，存储结构和数据的运算。逻辑结构和存储结构区别。逻辑结构包括集合结构、线性结构、树结构和图结构。存储结构包括顺序存储结构、链式存储结构、索引存储结构、散列存储结构。顺序存储结构是逻
文章目录Java集合框架Collection派生的三个集合-List、Set、QueueList集合ArrayListLinkedListSet集合HashSetTreeSetLinkedHashSetQueue队列Collection集合本身的常用方法每个集合接口具体用什么数据结构实现的？Map集合HashMapLinkedHashMapHashTableTreeMap常见笔试及面试题 Jav
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2024-09-18 20:43:19
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HBase 介绍 一、什么是HBase？
1.HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库 2. HBASE是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。比如：Google Bigtable使用GFS作为其文件存储系统，HBASE利用Hadoop HDFS作
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2024-03-04 06:30:51
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大数据领域，实时分析系统（在线查询）是最常见的一种场景，前面写了一个《实时分析系统(HIVE/HBASE/IMPALA)浅析》讨论业界当前常见的方案。互联网公司用得比较多是HIVE/HBASE，如腾讯基于HIVE深度定制改造，改名为TDW，小米等公司选用HBASE等。关于HIVE/HBASE/IMPALA介绍等可以看我前面的文章。当前在实时分析系统中，最难的是多维度复杂查询，目前没有一个很好的解决
Hive： 基于 Hadoop 的数据仓库工具前言Hive 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，并提供完整的 SQL 查询功能，将类 SQL 语句转换为 MapReduce 任务执行。数据组织格式下面是直接存储在HDFS上的数据组织方式Table：每个表存储在HDFS上的一个目录下Partition(可选)：每个Partition存储再Table的子
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2024-05-30 17:56:30
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本文主要分享Hadoop三大分析工具：Hive、Pig和Impala。Hive和Pig是高级数据语言，基于Mapreduce，底层处理的时候会转换成Mapreduce去提交，Hive和Pig都是开源的，Hive最初由Facebook开发，Pig最初由Yahoo!开发，下面进行分别介绍：一、什么是Hive？Hive可以看做是SQL到Mapreduce的一个映射器，就是不用开发Mapreduce，只要
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2023-12-07 21:23:38
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Redis里面使用skiplist是为了实现sorted set这种对外的数据结构。sorted set提供的操作非常丰富，可以满足非常多的应用场景。这也意味着，sorted set相对来说实现比较复杂。同时，skiplist这种数据结构对于很多人来说都比较陌生，因为大部分学校里的算法课都没有对这种数据结构进行过详细的介绍。因此，为了介绍得足够清楚，本文会比这个系列的其它几篇花费更多的篇幅。我们将
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2024-01-21 07:56:02
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程序员在Hadoop上编程的运用灵活性。于是Hadoop提供了两个解决方案，使得Hadoop编程变得更加容易。 HIVE简单来讲是为传统数据库工程师服务的，可以把sql转换为MapReduce. HIVE介于Pig和传统的RDBMS之间，和Pig一样，Hive也被设计为HDFS作为存储，但是他们之间有着显著的区别。Hive的查询语言HiveQ
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2023-07-12 22:06:30
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Java和C ++在语法上有些相似，但是随着时间的流逝而发生了变化。Java受到C ++的宽松启发，但最初并未采用C ++的模板结构，也不需要C ++的头文件/内容文件分离，并且当然，它使用JVM并编译为字节码而不是机器码。从那时起，这两种语言在某种程度上融合了起来-它们遵循相似的编码准则，支持Lamda构造，泛型/模板，循环语法的多个相同形式，等等。但是，现代用途肯定存在差异。C ++模板支持专
hive数据类型struct,结构体，类似类里面的很多属性 假如有以下数据：1,zhangsan,18:male:深圳2,lisi,28:female:北京3,wangwu,38:male:广州4,赵六,26:female:上海5,钱琪,35:male:杭州6,王八,48:female:南京 建表drop table if exists t_user;create table
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2023-07-18 08:51:59
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