序列化Overview需求
其他实现方案
这里，我们用术语
序列化(serialization)来表示将一组原始的C++数据结构表示为字节流达到可逆析构的目的。这样的系统可以用来在另一个程序环境中重新建立原来的数据结构。因此，它也可以作为对象持久性(object persistence)，远程参数传递(remote parameter passing)，或者其
传统的数据存储一般分为在线(On-line)存储及离线(Off-line)存储两级存储方式。所谓在线存储就是指将数据存放在磁盘系统上，而离线则是指将数据备份到磁带上。硬盘的优点是速度快，特别是随机访问能力强，但单位容量成本高，适合需要频繁访问的数据存储；磁带善于传输流式数据，介质与驱动器相分离的特性决定了其单位容量成本低廉，保存数据的安全性也较高，适合数据
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2024-06-17 22:22:55
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# 离线Hive：大数据处理的离线解决方案
Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，它能够将结构化的数据文件转换为表，并提供 SQL 语言的查询功能。Hive 在大数据处理的场景下，特别是在离线处理上表现得尤为出色。本文将介绍离线 Hive 的概念、使用方式以及一个简单的案例，并通过状态图和流程图进行可视化。
## 什么是离线 Hive？
离线 Hive 是指在不依赖实时数据流的
原创
2024-09-22 06:53:09
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Hive简介什么是HiveHive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，并提供类SQL查询功能。本质是将SQL转换为MapReduce程序。主要用途：用来做离线数据分析，比直接用MapReduce开发效率更高。为什么使用Hive当直接使用Hadoop MapReduce处理数据所面临的问题人员学习成本高MapReduce实现复杂查询逻辑开发难
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2024-05-15 01:27:24
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Hive离线数仓
总体架构尚硅谷离线数仓5.0总体架构图用户行为采集平台本项目收集和分析的用户行为信息主要有页面浏览记录、动作记录、曝光记录、启动记录和错误记录。用户行为采集平台 - 核心本地磁盘 -> 采集Flume + Kafka + 消费Flume-> HDFS采集FlumeTailDir Source优点：断点续传（通过保存文件实现）
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2024-01-29 16:42:03
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文章目录hive离线分析项目：1、项目分析：2、项目实施步骤1）、项目准备①、存储路径准备②、数据准备（模拟产生日志）a、书写脚本cp_mv_data.shb、设置cp_mv_data.sh脚本定时器2）、加载数据①、创建hive项目库a、创project库b、创movie_vv表②、向表格中加载数据a、书写脚本up_mv_data.shb、设置up_mv_data.sh脚本定时器3）、项目需求
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2023-07-14 17:36:13
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关注公众号：分享电脑学习回复"百度云盘" 可以免费获取所有学习文档的代码（不定期更新）云盘目录说明：tools目录是安装包res 目录是每一个课件对应的代码和资源等doc 目录是一些第三方的文档工具 承接上一篇文档《新增访客数量MR统计之MR数据输出到MySQL》hive-1.2.1的版本可以直接映射HBase已经存在的表如果说想在hive创建表，同时HBase不存在对应的表，也想做
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2023-07-20 15:21:45
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实际项目来说，join相关优化占了Hive优化的大部分内容数据倾斜：数据没有平均的分布到每个节点。往往是数据本身的原因或者分布算法的原因。数据本身原因：虽然数据量一样但是有的数据不好算。优化不良习惯引起的 在实际 Hive SQL 开发的过程中， Hive SQL 性能的问题上实际只有一小部分和数据倾斜相关 很多时候， Hive SQL 运行得慢是由开发人员对于使用的数据了解不够以及一些不良的使用
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2023-11-07 09:28:07
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1、Hive出现背景 Hive是Facebook开发并贡献给Hadoop开源社区的。它是建立在Hadoop体系架构上的一层SQL抽象，使得数据相关人员使用他们最为熟悉的SQL语言就可以进行海量数据的处理、分析和统计工作， 而不是必须掌握Java等编程语言和具备开发MapReduce程序的能力。Hive SQL实际上先被SQL解析器进行解析然后被Hive框架解析成一个MapRed
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2023-09-27 18:44:18
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文章目录前言一、Hive 基本架构二、Hive SQLHive 关键概念1. Hive 数据库2. Hive 表3. 分区和桶( 1 ）分区( 2 ）分桶Hive DDL1. 创建表2. 修改表3. 删除表4. 插入表( 1 ）向表中加载数据( 2 ）将查询结果插入 HiveHive DML1. 基本的 select 操作2. join 表三、Hive SQL 执行原理图解四、小结 前言我们都知
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2023-12-12 10:56:33
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在线算法 在计算机科学中，一个在线算法是指它可以以序列化的方式一个个的处理输入，也就是说在开始时并不需要已经知道所有的输入。相对的，对于一个离线算法，在开始时就需要知道问题的所有输入数据，而且在解决一个问题后就要立即输出结果。例如，选择排序在排序前就需要知道所有待排序元素，然而插入排序就不必。 因为
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2020-08-08 16:43:00
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内容概述本实践结合阿里云 EMR 以及日志服务 LOG 、对象存储 OSS 、抢占式 ECS 实例、弹性伸缩等产品，以电商网站日志埋点采集存储投递并利用 EMR 进行日志消费分析来展示了如何构建弹性低成本的离线海量日志大数据分析最佳实践。场景描述主流的三大分布式计算框架系统分别为 Hadoop 、Spark 和 Storm , Hadoop 可以运用在很多商业应用系统，可以轻松集成结构
文章目录pip install wandb==0.6.31 （pip 命令 安装）安装包安装方式如下python setup.py install （源码安装）pip install wandb-0.6.31-py2.py3-none-any.whl （whl 安装）wandb的安装 （局域网、离线安装）wandb 使用总结wandb 的作用 （模型训练： 画出好看的 log 曲线图 ）wand
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2023-09-07 14:18:44
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个推unipush在线和离线推送 springboot后端代码 uniapp先说一下来龙去脉，公司要做app推送，是uniapp，我是个新手小白，拿到需求就轻装上阵了，过程很艰难，花了很多时间才做完一个简单的离线和在线推送。个推的在线和离线推送设置对于新手而言比较模糊，因此经过了大量摸索，才有了下面的代码，期间借鉴了很多同行前辈的代码模式。整个推送模式分开了在线和离线推送，因为这两者的推送模板是不
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2023-09-06 11:15:08
205阅读
特别说明：该案例引自谭老师的《让Oracle跑的更快2》。 实验说明： 该实验将用到在线数据库YFT1，离线数据库YFT2。 实验操作：一、分别在两个数据库中创建一个分区表，并为每个分区创建一个单独的表空间，以便于和临时表做分区交换。 1.1、在数据库YFT1中：Create Tablespace1 [oracle@node2
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2024-04-12 22:13:38
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# 实现“设备在线离线 redis”流程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(创建 Redis 连接) --> B(监听设备在线离线消息)
B --> C(更新设备在线状态)
```
## 关系图
```mermaid
erDiagram
DEVICE -- STATUS
```
## 整体流程
1. 创建 Redis 连接
2.
原创
2024-06-06 05:01:54
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1.1 分桶表1.1.1 分桶表概念 分区和分桶可以同时，分桶是更细粒度的分配方式。分区是追求效率，分桶又解决什么问题呢？海量数据的分开存储。 对于每一个表（table）或者分区， Hive可以进一步组织成桶，也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive也是针对某一列进行桶的组织。Hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。 把表（或
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2023-07-12 16:35:24
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Hive原理实践Hive让数据的直接使用人员都能使用Hadoop的大数据处理能力，即使不会java编程1、离线大数据处理的主要技术：Hive1.2、Hive出现背景Hive是Facebook开发并贡献给Hadoop开源社区的；Hive是建立在Hadoop体系架构上的一层SQL抽象；Hive SQL是翻译为MapReduce任务后再Hadoop集群执行的，而Hadoop是一个批处理系统，所以Hive
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2023-10-27 10:57:55
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背景： Flink在各大社区、技术类博客活跃的背景下，其实很多小公司并不会花很多时间去尝试实时处理数据，反而更加倾向于近实时处理数据。你可能会说，这个公司真传统。如果站在数据稳定、数据质量高、迭代快、上手容易的角度来说，近实时也是很好的解决方案。近实时：利用spark-sql内存计算，10分钟、30分钟、60分钟的频率去更新数据，分为分时数据，分时累计数据。为什么最小的频率是10分钟，因为打点日志
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2023-09-21 15:47:17
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public class QQServer {
private ServerSocket ss=null;
//创建一个集合，存放多个用户，如果是这些用户登录就认为是合法的
//ConcurrentHashMap也可以，线程安全
private static ConcurrentHashMap<String,User> validUsers=new Co
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2023-08-21 16:07:37
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