这周学习了hadoop的核心HDFS。 在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统成为分布式文件系统。HDFS是Apache Hadoop项目的一个子项目。Hadoop非常适合于存储大型数据（比如TB和PB），其就是使用HDFS作为存储系统。HDFS使用多台计算机存储文件，并且提供统一的访问接口，像是访问一个普通文件系
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2023-07-09 12:23:52
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最适合使用Hbase存储的数据是非常稀疏的数据（非结构化或者半结构化的数据）。Hbase之所以擅长存储这类数据，是因为Hbase是column-oriented列导向的存储机制，而我们熟知的RDBMS都是row- oriented行导向的存储机制（郁闷的是我看过N本关于关系数据库的介绍从来没有提到过row- oriented行导向存储这个概念）。在列导向的存储机制下对于Null值得存储是不占用任何
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2023-07-09 12:24:59
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一、Hadoop的局限与不足1、Hadoop1.0的核心组件（仅指MapReduce和HDFS，不包括Hadoop生态系统内的Pig、Hive、HBase等其他组件），主要存在以下不足：(1)、抽象层次低，需人工编码、 任何一个任务都需要编写Map和Reduce函数，编译、打包、运行来得到结果。即需要做低层次编码。(2)、表达能力有限 现实中有些任务无法使用MapReduce架构来处理。(3)
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2023-07-09 12:23:02
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Java switch case数据类型原理解析这篇文章主要介绍了Java switch case数据类型原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下Java 中 switch case 语句用来判断一个变量与一系列值中某个值是否相等，每个值称为一个分支。语法格式如下：switch(expression){
case value :
/
一个频繁被问及的问题,在存储数据的世界里面,将"大数据" 存储到POSTGRESQL 中的 binary d
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2022-06-10 13:24:23
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hadoop包装了java的基本数据类型使他们实现以上的接口而且给予实现细节，这些类都实现了WritableComparable接口，能够在不同的hadoop节点之间毫无障碍的传输了。
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2019-01-09 20:35:00
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简单提提：Hive是一个仓储结构的工具，能对hadoop中的文件以类 sql的方式查询出来，也可以让熟悉mapper/reduce的开发者进行自定义操作，单总归而言，它只是一个解析引擎，将HiveQL语句解析成job任务让hadoop执行操作；HDFS的目录/文件，按表名把文件夹分开。如果是分区表，则分区值是子文件夹，可以直接在M/R Job里使用这些数据 特
数据类型存储要求表数据在磁盘上的存储需求取决于几个因素。不同的存储引擎以不同的方式表示数据类型和存储原始数据。对于一列或整行，表数据可能会被压缩，这会使表或列的存储需求计算复杂化。尽管磁盘上的存储布局有所不同，但内部MySQLAPI（用于通信和交换表行的信息）使用了一个适用于所有存储引擎的一致的数据结构。本节包括MySQL支持的每种数据类型的存储要求的指导原则和信息，包括对数据类型使用固定大小表示
原创
2020-12-07 14:52:31
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我们说 Redis 相对于 Memcache 等其他的缓存产品，有一个比较明显的优势就是 Redis 不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。本篇博客我们就将介绍这些数据类型的详细使用以及顺带介绍Redis系统的相关命令用法。 注意：Redis的命令不区分大小写，
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2023-07-07 13:39:35
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一 SharedPreferences类概述在Android开发中，经常需要将少量简单类型数据保存在本地，如：用户设置。这些需要保存的数据可能一两个字符串，像这样的数据一般选择使用SharedPreferences来保存。SharedPreferences是一个轻量级的存储类，特别适合用于保存软件配置参数。（是用xml文件存放数据，文件存放在/data/data//shared_prefs目录下）
关于数据类型, char占1bit,8bites. signed代表有符号,包括正负数,和0; unsigned代表无符号,只包括0和整数; signed和unsigned的主要区别就是它们的最高位是否要当作符号位,但并不会像short和long一样改变数据的长度,即所占的字节和位数.
原创
2021-12-30 17:55:15
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一. Hadoop内置的数据类型BooleanWritable:标准布尔型数值ByteWritable:单字节数值DoubleWritable:双字节数值FloatWritable:浮点数IntWritable:整型数LongWritable:长整型数Text:使用UTF8格式存储的文本NullWritable:当中的key或value为空时使用二、Hadoop自定义数据类型实例
原创
2022-04-22 17:19:28
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Hadoop的数据类型
原创
2014-06-05 11:12:43
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一. Hadoop内置的数据类型BooleanWritable:标准布尔型数值ByteWritable:单字节数值DoubleWritable:双字节数值FloatWritable:浮点数IntWritable:整型数LongWritable:长整型数Text:使用UTF8格式存储的文本NullWritable:当中的key或value为空时使用二、Hadoop自定义数据类型实例
原创
2015-05-27 00:02:42
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几种常见for循环的区别与不足之处 (for,for of,for in ,foreach)区别通过作用体现foreach作用：用于调用数组的每个元素，并将元素传递给回调函数,回调函数的三个分别是value，index，arr（数组本身）
不足： 不能同时遍历多个集合，在遍历的时候无法修改和删除集合数据，方法不能使用break，continue语句跳出循环，或者使用return从函数体返回，对于空
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2023-07-08 18:33:56
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Python基本数据类型一般分为： 非组合数据类型：数字、字符串 组合数据类型：集合 、序列类型（列表、元组）、字典。掌握序列类型，可以应对绝大多数组合数据类型的应用场景。技巧： 可以使用type(x)，去得到变量x的类型。例如：>>> de = {
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2023-08-09 14:28:09
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数据类型 通过网站的脚本，根据用户在网站网页的访问，获取数据并存储在redis服务器字符类型set 变量名 值 ex 30 设置存在时间为30sset 变量名 值 px 30 
# Python数据类型不能切片
在Python中，有许多内置的数据类型，例如字符串、列表、元组等。这些数据类型在处理数据时非常常见和重要。在进行数据操作时，我们经常需要对数据进行切片，即按照一定的规则截取数据的某一部分。但是，需要注意的是，并非所有的数据类型都支持切片操作。本文将详细介绍Python中哪些数据类型不支持切片操作，并且提供相应的代码示例进行说明。
## Python数据类型
原创
2023-08-19 12:48:55
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高级数据类型 字符串常用操作 序列：在python中，就是一组按照顺序排列的值【数据集合】 Python中存在三种内置的序列类型 字符串、列表、元组优点;支持索引和切片的操作 特征;第一个正索引值为0，指向的是左端，第一个正索引为负数，指向的是右端默认情况下步长为1切片：【高级特性】可以根据下标来获取序列对象的任意【部分】数据 语法结构：【开始;结束：步长】test='python'
print(
一、启动集群时 1.节点启动失败 1.1端口占用 1.1报错信息：address already in use - bind Address:50070
解决步骤：
查询端口占用：lsof -i:50070
查询到占用端口的进程：pid
杀死进程：kill -9 {pid} 1.2找不到路径1.2报错信息(namenode)：could not find dir:xxx -&g
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2023-07-14 19:24:19
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