在上一篇的文章中已经明确说过DKM作为大快发行版DKhadoop的管理平台，它的四大功能分别是：管理功能，监控功能，诊断功能和集成功能。管理功能已经给大家列举了一些做了说明，今天就DKM平台的监控功能再给大家做细致的分享分析。DKM 提供了许多监控功能，用于检测集群健康，组件性能以及集群中运行的作业的性能和资源需求。具体包括以下监控功能：1、服务监控：查看服务和角色实例级别健康检查的结果，并
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Hadoop HA
NameNode Federation
HBase HA
Storm HA
Flink HA
先安装好ZooKeeper。
Hadoop HA
1、集群规划
host
HDFS
Yarn
ZK
HA
bigdata111
NameNode SecondaryNameNode
ResourceManager
QuorumPeerMain
bigdata1
原创
2021-07-16 09:37:43
564阅读
Python tornado用40行代码搭建数据库交互网页实现快速全栈开发 作为数据分析师,我们大部分时间做的事情都是搭建线下Excel报表,这既有优点也有缺点优点是:开发效率 快速建模,最快十分钟就可以建模数据传播 便于传播,发文件就是发模型交互友好 对使用者门槛低,便于修改缺点也有:版本控制 文件副本太多,极难做版本控制.经常有人找我修改模型却发现我已经更新了,只是没有给
大数据之Hive 集群搭建 完整使用一、Hive 安装地址1、Hive 官网地址2、文档查看地址3、下载地址4、github 地址二、Hive 安装部署1、把下载的hive 包上传2、解压3、修改 apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz 的名称为 hive-3.1.24、修改/etc/profile.d/my_env.sh，添加环境变量5、解决日志 Jar 包冲突6、初始化元数
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2023-07-12 20:05:10
49阅读
本讲座选自国美在线CTO于斌平于2015年11月15日在“2015京津高村科技创新园大数据产业规划研讨会暨大数据助力京津冀协同发展高峰论坛（冬季论坛）”上所做的题为《大型电商大数据应用》的演讲。于斌平：大家上午好，很高兴代表大型电商企业来跟大家分享一些大数据在电商企业的应用案例。刚刚过去的双11，我们国美在线在大数据的支持下业绩增长非常好，同比增长4倍多，电商行业排名跃升到第三。在双11的时候，很
原创
2021-05-28 18:29:56
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为了更好地支持大数据应用，富士通推出了针对大数据进行优化的全闪存阵列和大数据一体机，在保证整个系统高性能和高可靠的前提下，进一步提升了数据处理和分析的效率。 大数据是继云计算之后又一项将改变传统商业模式和IT应用方式的重要变革。从存储的角度看，富士通正逐渐将产品的重点向大数据倾斜，近日推出了最新的全闪存阵列ETERNUS DX200F和面向大数据的一体机MHA。 全闪存阵列ETERNUS DX
原创
2014-08-04 16:56:58
535阅读
一、Azkaban 的安装及配置 1.1 环境准备 1.1.1 数据库准备将安装包上传到指定目录/opt/software/azkaban解压将db文件解压，里面有个all相关的sql： 将sql文件导入到数据库： 1.1.2 azkaban的服务端配置将azkaban-exec的那个压缩包解压到：修改 azkaban.properties 文件# Azkaban Personalization
原创
2021-12-04 16:27:28
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数据关联的步骤： （1）建立关联门，确定关联门限 （2）门限过滤 （3）确定相似性度量方法 （4）建立关联矩阵 （5）确定关联判定准则 （6）形成关联对一、最近邻关联（Nearest Neighbour, NN） 利用加权欧式距离来计算每个观测数据到真实目标的距离，然后再取距离最近的一个观测值作为目标真实状态。加权欧式距离的计算 假设在第k次扫描之前，已经建立N条航迹。第k次新观测为。在第i条航迹
第3章 关联分析模型 关联分析用于描述多个变量之间的关联。如果两个或多个变量之间存在一定的关联，那么其中一个变量的状态就能通过其他变量进行预测。关联分析的输入是数据集合，输出是数据集合中全部或者某些元素之间的关联关系。例如，房屋的位置和房价之间的关联关系或者气温和空调销量之间的关系。 关联分析主要包括如下分析内容： （1）回归分析 回归分析是最灵活最常用的统计分析方法之一，它用于分析
# 基于大数据与微服务架构的集成平台设计
## 引言
在现代软件开发中，构建一个基于大数据和微服务架构的集成平台是一个复杂的任务。本文将指导初学者如何实现这一目标，详细描述每一步的流程、所需技术、代码实现、类图和序列图的示例。通过本篇文章，你将理解整个集成平台的设计思想和实现步骤。
## 流程概览
下面是实现基于大数据与微服务架构的集成平台的一系列主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-
我们在上一篇文章中给大家介绍了数据价值原理，这个原理还是比较实用的，在这篇文章中我们给大家介绍更实用的思维原理，那就是全样本原理和关注效率原理，希望这篇文章能够给大家带来帮助。首先给大家说一说全样本原理。全样本原理就是从抽样转变为需要全部数据样本。需要告诉大家的是，需要全部数据样本而不是抽样，这是因为你不知道的事情比你知道的事情更重要，但如果现在数据足够多，它会让人能够看得见、
# MySQL 大数据量全量备份
## 介绍
在数据库管理中，备份是非常重要的一部分。备份可以帮助我们恢复数据，保护数据的安全性，并且能够在意外情况下保证业务的连续性。对于大数据量的数据库来说，全量备份是一项具有挑战性的任务。在本文中，我们将介绍如何进行 MySQL 大数据量的全量备份，并提供一些示例代码来帮助您理解。
## 数据库备份的类型
在开始讨论全量备份之前，我们先来了解一下数据库
Flink窗口背景Flink认为Batch是Streaming的一个特例，因此Flink底层引擎是一个流式引擎，在上面实现了流处理和批处理。而Window就是从Streaming到Batch的桥梁。通俗讲，Window是用来对一个无限的流设置一个有限的集合，从而在有界的数据集上进行操作的一种机制。流上的集合由Window来划定范围，比如“计算过去10分钟”或者“最后50个元素的和”。Window可
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2021-05-31 00:35:00
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## 如何实现全生命周期大数据分析
### 概述
在进行全生命周期大数据分析时，我们需要经历数据采集、数据处理、数据分析和数据可视化等多个步骤。本文将详细介绍这些步骤以及每个步骤需要做的工作和代码示例。
### 流程步骤
下表展示了实现全生命周期大数据分析的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据采集 | 从各个数据源收集数据 |
| 2. 数据
# MySQL 大数据量遍历全表
在使用 MySQL 数据库时，有时我们需要对表中的大数据量进行遍历操作。对于大数据量的表来说，通常的遍历方式可能会导致性能下降，因此我们需要使用一些技巧来提高遍历效率。
## 为什么需要遍历全表
在实际应用中，我们可能需要对表中的所有数据进行某种操作，比如统计、筛选、更新等。这时就需要遍历全表来实现这些操作。对于小数据量的表来说，直接遍历是可行的，但是对于大
国内免费库中最好的财经数据获取接口，可获取的数据除了、基金、、债券、外汇和行业大数据外，还包括了数字货币行情等区块链数据的全数据品类的金融大数据。 TuShare不是普通炒股者用的软件。至于能不能用来炒股以及效果如何，就看个人的能力了。当前最新的是版（旧版本已无法使用），需要注册后使用Token来调取数据。用户可通过以下地址注册：Tushare大数据社区注册后，在用户中心界
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2023-08-06 13:07:27
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这个操作会完全丢失手机当前存储的资料，已经备份到iTunes的内容，将来可以通过iTunes恢复。已经被自动备份到iCloud的内容，比如通讯录，将来可以自动从iCloud恢复。以前没有备份过的资料，现在已经无法再备份。如果有发票，只是丢失了包装，还是可以尝试网上预约苹果店天才吧尝试官方恢复。主要是尽力证明手机确实是自己的，不是捡的、不是偷的。再次说明，手机刷机后原内容会丢失，确定可以接受继续看。
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2023-08-31 18:34:30
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做职业教育数十年，看着新技术潮流如井喷状发展，从开始的Java、Android、到IOS如何选，到Java、Web前端、PHP如何选，然后还有纠结Java和Python如何选，现在又有好多同学问我，姐，Java全栈和Java怎么选。是的，在男女都怕入错行的年代下，选择个行业，还得选岗位，进IT还得选编程语言。谁叫选择那么多，前景和“钱”景似乎也都还不错呢！看上去有各自的优势，于是同学们懵了！那我是
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2023-08-13 10:45:14
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Hello 大家好，我是一名新来的金融领域打工人，日常分享一些python知识，都是自己在学习生活中遇到的一些问题，分享给大家，希望对大家有一定的帮助！大家好久不见！今天主要想给大家分享一下一些可以获取股票数据的渠道与途径，因为在作为个人而言，平时想要免费获取一些金融数据来做数据分析的话还是比较方便，今天我就给大家分享一些可以免费获取金融数据的途径。1.tushare使用tushare时我们需要先
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2023-08-11 19:30:33
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集群规划 检查三台机器之间是否可以ping通这里的三台主机ip分别如下： #hadoop1192.168.123.75#hadoop2 192.168.123.76#hadoop3192.168.123.77
原创
2022-04-21 17:05:32
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