SSM之Mybatis_ch7XML映射文件细解（五）cache——命名空间的缓存配置cache-ref——引用其他命名空间的缓存配置resultMap——从数据库结果集中加载对象，是最复杂也最强大的元素sql——可被其他语句引用的可重用语句块insert——映射插入语句update——映射更新语句delete——映射删除语句select——映射查询语句此篇讲述cache缓存相关的内容测试连通Us
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2024-03-24 10:51:59
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-------------------siwuxie095 Hibernate 映射配置文件 1、映射配置文件的名称和位置没有固定要求 &n
再写 HDFS Federation机制的时候，发现基础不扎实，需要将之前的hadoop再详细记录一下原理（重点只说Hadoop2.0版本）： Hadoop2.0版本，引入了Yarn。核心：HDFS+Yarn+MapreduceYarn是资源调度框架。能够细粒度的管理和调度任务。此外，还能够支持其他的计算框架，比如spark等。存储的基础知识以及原理：元数据信息和
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2024-09-19 13:14:19
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HDFS的读写流程 & secondary namenode的数据写入流程1）HDFS的数据写入流程
2）HDFS的数据读取流程
3）SNN的数据写入的流程1）HDFS的数据写入流程（1）客户端发送写入请求给 namenode（2）namenode 接收到请求，然后首先判断当前操作的用户是否具有写入的权限，如果没有则拒绝请求，如果有权限，接着判断要写入的数据目录下是否存在这个文件，如果存在
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2024-09-27 14:47:38
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Doris 查询简介Doris Query 接收Doris Query ParseDoris Query AnalyzeDoris Query RewriteDoris Query 单机PlanDoris Query 分布式PlanDoris Query 调度Doris Query 执行总结Doris 查询简介Doris 的查询和大多数数据库一样，需要经过 Parse,Analyze,Optimi
有Sqoop和DataX之类数据处理为何还要用Apache SeaTunnel，这就要得益于Apache SeaTunnel依赖Flink和Spark天然分布式处理数据的特性，前两者是单机同步数据不适于海量数据同步，以低代码方式用配置文件就可以启动Flink数据处理应用，本篇从基本概念和原理入手，并通过部署SeaTunnel演示了多个基于Flink的Source和S
文章目录Hadoop框架HDFS NN、SNN、DN工作原理HDFS概述HDFS架构NameNodeSecondary NameNodeSecondary NameNode的工作流程什么时候checkpiontDataNode上传一个CentOS-7.5-x86_64-DVD-1804.iso大文件来体现分布式管理系统通过ui页面观察文件被block划分HDFS的Trash回收站 Hadoop框
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2024-06-15 13:01:47
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写流程数据导入方式1. Broker Load说明Broker Load是异步方式，支持的数据源取决于Broker进程支持的数据源。适用场景（1）源数据在Broker可以访问的存储系统中。（2）数据量在几十到百GB级别 。原理用户在提交导入任务后，FE会生成相应的导入执行计划（plan），BE会执行导入计划将输入导入Doris中，并根据BE的个数和文件的大小，将Plan分给多个BE执行，每个BE导
在一个现代化的时候，界面不好看的 Eclipse 和操作易用性相比而言更高的 IntelliJ Idea。而在进行 Hadoop 进行编程的时候，最基本的是需要导入相应的 Jar 包，而更为便宜的则是使用 Maven 来进行包的依赖管理，而本文则结合 Gradle 来处理引入最基本的 Hadoop 包，配置运行环境。新建一个 Gradle 项目在新建时要选择 Gradle 项目，并在连接过程中自动
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2024-09-20 12:46:34
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在大数据领域，随着数据量的急剧增长，数据的存储和分析方式也在不断演变。Doris 映射 Hive 是一种高效的数据处理解决方案，它能够将大规模数据高效地存储到 Hive 数据库中，从而支持复杂的 SQL 查询和分析任务。在这篇博文中，我们将全面探讨如何解决 Doris 映射 Hive 的问题，深入理解其背后的技术原理、架构设计及相关案例分析。
## 背景描述
Doris 是一个高性能的分布式
在当今的云原生架构中，Doris 和 HBase 都是非常受欢迎的数据存储和查询解决方案。许多开发团队希望将 Doris 映射到 HBase，以充分利用这两者的优势。下面就来详细讲解如何解决“Doris 映射 HBase”的问题，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等方面。
## 版本对比
首先，我们需要对 Doris 和 HBase 的版本进行对比，以了解它们的特
是什么？hive，是基于hadoop的数据仓库，用于处理结构化数据。适合做OLAP。存储数据结构（schema）在数据库中，处理数据进入hdfs。 大量的MR任务繁重，为了简化编写MR的工作量，hive提供了一个框架，可以把一个类似sql的查询语句翻译成MR程序，然后把job提交到hdfs上进行查询；到hdfs上查询哪个表呢？这就是hive提供的另一个功能，把hdfs的一个文件，映射成一
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2024-02-19 11:59:06
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Spark Core提供了三种创建RDD的方式，包括：使用程序中的集合创建RDD；使用本地文件创建RDD；使用HDFS文件创建RDD。
1、并行化集合
如果要通过并行化集合来创建RDD，需要针对程序中的集合，调用SparkContext的parallelize()方法。Spark会将集合中的数据拷贝到集群上去，形成一个分布式的数据集合，也就是一个RDD。相当于是，集合中
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2024-03-21 19:22:31
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目录一、常用的Linux命令二.HADOOP3.0分布式集群搭建环境变量脚本.bashrc/ZSY/soft/hadoop-3.1.3/etc/hadoop路径下，配置Hadoop的脚本文件core-site.xml三、Yarn的基本配置编辑 四、常见错误合集待续未完。。。。五、HBbase的安装配置一、常用的Linux命令1.查看隐藏文件命令ls -al2.删除隐藏文件 （注
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2024-07-14 09:42:03
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BUG修复：HDFS-13112这两天排查了小集群Crash的问题，这里先总结下这两天排查的结果 一、查看日志首先查看了Namenode Crash的时候的日志（一）以下是patch hdfs-11306输出的日志：可以看出还保存在bufCurrent中的op是CancelDelegationTokenOp2019-09-10 03:50:16,403 WARN org.ap
HDFS是hadoop的分布式文件系统，全称：Hadoop Distributed Filesystem。由1个master(call me NameNode)和N个slaver组成（call me datanode）。其中namenode负责存储元数据,控制和协调datanode存储文件数据。通过写多份（可定义，默认1）的方式实现数据的可靠性和读取的高效
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2024-10-05 11:21:38
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hdfs（hadoop分布式系统）设计需要考虑的问题？第一个就是数据是如何存储吗（数据的物理存储）每台机器上都有个datanode节点。这个节点是用来存储数据的。hdfs对一个大的文件进行分块，每个版本对每一个分块大小可能不尽相同。Hadoop 1版本默认是64M，假设80M东西，就被分成64M和16M东西。那么他是按照这样的格式来划分的。每个快是分散存储的。可能这个快64M是在这个datonod
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2024-10-13 19:27:47
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概述：缓存是分布式系统中的重要组件，主要解决高并发，大数据场景下，热点数据访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问。热数据：是需要被计算节点频繁访问的在线类数据。冷数据：是对于离线类不经常访问的数据，比如企业备份数据、业务与操作日志数据、话单与统计数据。缓存常见问题（1）缓存穿透：访问一个不存在的key，缓存不起作用，请求会穿透到DB，流量大时DB会挂掉。 解决的办法：1采用布隆过滤器
同时对于 FutureRetailer 来说，过去的数据分析只是一个方面，更为重要的是对于未来的预测和分析。比如未来商品销售估计，并据此制订采购计划 。随着新零售的兴起，未来的消费者需要的是更为个性化的服务和产品，如何将这种个性化的商品和服务提供给消费者？马爸爸也说过：“纯电商时代过去了，未来十年是新零售的时代”。对 FutureRetailer 来说，未来的购物也许将会是如下情景：1 ）一位资深
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2024-09-29 11:23:31
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一、关于 Apache Doris 和 DorisDB、StarRocks 的关系Doris 最早是解决百度凤巢统计报表的专用系统，随着百度业务的飞速发展对系统进行了多次迭代，逐渐承担起百度内部业务的统计报表和多维分析需求。2013 年，我们把 Doris 进行了 MPP 框架的升级，并将新系统命名为 Palo ，2017 年我们以百度 Palo 的名字在 GitHub 上进行了开源，2018 年
