随着Microsoft 也加入Hadoop 阵营，Hadoop 已经完全变成了DBMS 的好朋友了 , 2年之前的SIGMOD组织提出的“A Comparison of Approaches to Large-Scale Data Analysis”引发了关于并行数据库和MapReduce模型的讨论， 双方唇枪舌剑之后发现两个系统根本就是各有所长, DBMS 目前有些处理好的领域和商
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2023-12-26 21:09:02
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# Hive 和 MPPDB 选择：大数据时代的数据仓库技术
在大数据时代，数据仓库技术的选择对于企业数据管理和分析至关重要。本文将介绍两种主流的数据仓库技术：Hive 和 MPPDB，并比较它们的优缺点，帮助读者做出合适的选择。
## Hive 简介
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供 SQL 查询功能。Hive 定义了一种
原创
2024-07-15 16:28:21
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## 如何实现“mppdb hbase”
### 1. 流程图
```mermaid
erDiagram
Developer -->> Junior Developer : 教学
```
### 2. 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现“mppdb hbase”的流程，如下表所示：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 准备MPPDB数据库 |
|
原创
2024-03-20 07:55:27
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Hive安装和运行Pig与RDBMS、Hive比较Pig Latin是一种数据流编程语言，而SQL是一种描述性编程语言。换句话说，Pig程序是相对于输入的一步步操作，其中每一步是对数据的一个简答的变换。相反，SQL语句是一个约束的集合，这些约束的集合在一起，定义了输出。Hive介于Pig和传统RDBMS(关系数据库管理系统Relational DatabaseManagement System)之
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2023-09-05 17:08:22
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犹记得，Spark在2013年才开始陆续传到国内，而再此之前，大数据领域可以说是Hadoop的天下。但是仅在一年多左右的时间，Spark就迅速成为了新一代的大数据框架的选择，光环甚至一度超过Hadoop，而关于Hadoop和Spark的争议，也一直没断过。比如说Spark是否依赖hadoop？ 关于Spark和Hadoop的关系，一开始似乎是处在天然的对立面，非此即彼，什么Hadoop已死，Spa
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2023-07-06 18:44:48
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# GP 代码和 Hadoop 代码差异解析
## 简介
在大数据领域中，GP（Greenplum）和 Hadoop 都是常见的分布式计算框架，它们各自有自己的优势和适用场景。本文将解析 GP 代码和 Hadoop 代码之间的差异，并给出实现过程的详细步骤和相关代码示例。
## 流程概述
下面是实现 GP 代码和 Hadoop 代码差异的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | -
原创
2024-01-17 12:12:36
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概述
1.概述HA模式用白话来说就是，在工作开始前，指定老大和老二，老大因为可抗力或不可抗力失去工作能力，那么老二就升任老大，继续运转。2.Hadoop1.X和Hadoop2.X的区别Hadoop1.X就是一个老大，一帮小弟的架构。有人谈业务找老大，找小弟也找老大，小弟每隔一段时间还要和老大请安，久而久之，迟早有老大受不了崩溃的情况。
目录1. Spark概述Hadoop与spark的区别2. 创建Maven项目（1）创建Maven项目（2）增加scala（3）开发scala3. WordCount (1) 环境搭建 (2) 编写代码1. Spark概述spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。spark将计算结果放在了内存中Spark和Hadoop的根本差
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2023-08-18 20:54:57
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如果我们回顾5年前会发现，那就是当时Hadoop不是大多数公司的选择，特别是那些要求稳定和成熟的平台的企业。 在这一刻，选择非常简单：当您的分析数据库的大小超过5-7 TB时，您只需启动MPP迁移项目，并转移到经过验证的企业MPP解决方案之一。没有人听说过“非结构化”数据 - 如果你要分析日志，只需用Perl / Python / Java / C解析它们并加载到分析数据库中。 没有人听说过高速数
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2023-07-14 20:00:12
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高可用是数据库系统的基本需求，也是数据库技术实现的难点之一。高可用不仅要求数据库在正常的场景下不间断的提供稳定服务，而且需要能够在出现故障的情况下快速恢复并迅速提供服务，使用户难以感知到异常，保证业务的连续性。作为一款云原生分布式数据仓库，HashData在传统架构的MPP数据库基础上，对存储层、计算层、元数据等多方面进行了改进和优化，进一步提升系统的可用性。相比传统MPP架构的数据库，HashD
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2024-01-03 09:50:00
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本节书摘来自华章计算机《Spark与Hadoop大数据分析》一书中的第2章，第2.1节,作者：文卡特·安卡姆（Venkat Ankam） 2.1 Apache Hadoop概述Apache Hadoop 是一个软件框架，可以在具有数千个节点和 PB 级数据的大型集群上进行分布式处理。Apache Hadoop 集群可以使用故障率一般较高的低价通用硬件来构建。Hadoop 的设计能够在没有用户干预的
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2024-06-26 16:03:40
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我的一些朋友问我有关OLTP，MPP和Hadoop的问题。我试图解释如下。这与撰写本文的时间有关。事情变化如此之快:)。OLTP数据库（Oracle，DB2）与MPP（Netezza，Teradata，Vertica等）： 1.-DB Oracle或DB2需要在开始处理之前从磁盘读取数据到内存，因此内存计算非常快。 -MPP尽可能使处理接近数据，因此减少了数据移动 2。-DB Oracle或DB2
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2023-08-09 23:31:31
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# 云计算的概念百科是这么说的：云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。那我的理解呢，云计算分以下几点：1、基于互联网2、是一项服务3、动态易扩展4、虚拟化5、是一个资源云计算软件有OpenStack、Hadoop。OpenStack是一个云操作系统，通过数据中心可控制大型的计算、存储、网络等资源池。所有的管理通过前端界面管理员就
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2023-09-17 00:27:16
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目录核心组件对比 适用场景对比任务执行流程对比SQL执行的流程对比容错对比核心组件对比Hadoop：是一个分布式数据存储和计算框架。
HDFS（Hadoop Distributed File System）：是一个分布式文件系统，能够大规模的数据分散存储在多个节点上，以提高数据的可靠性和处理效率。HDFS的主要职责是对数据的存储和管理，将大数据集分成多个数据块，并分配到不同的计算几
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2024-07-26 12:55:59
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知识改变命运，科技成就未来。Microsoft Excel中可能会遇到两列数据对比找不同的情况，面对如此的庞大的数据量，怎么快速找出两列数据的不同之处呢？今天给大家介绍几种简单的操作方法，希望能够给您带来帮助。Microsoft Excel快速找出两列数据的不同之处详细操作流程：左键双击打开素材文件【数据对比.xlsx】Microsoft Excel工作表。 方法一：相同
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2023-07-17 13:52:14
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几年前，Hadoop曾被吹捧为数据仓库的替代品。本文将为大家提供作为分析平台的Hadoop / HDFS的特性和缺点的客观摘要，并将其与基于云的Snowflake数据仓库进行比较。Hadoop：基于文件的分布式架构由Doug Cutting在Yahoo!上首次开发。从2012年开始开源，Hadoop获得了巨大的吸引力，因为它可能替代昂贵的MPP设备上的分析工作负载（数据仓库应用程序）
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2023-11-19 21:58:02
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# Python后端与前端计算差异的科普
在软件开发中，后端和前端是两个不同的概念。后端通常指的是服务器端的逻辑处理，而前端则指的是用户界面。本文将通过一个简单的示例，来探讨Python后端与前端在计算差异方面的不同。
## 后端计算差异
后端计算差异通常涉及到服务器与数据库之间的交互。例如，在一个电子商务网站中，后端可能需要计算商品的库存数量。以下是一个使用Python进行后端计算差异的示
原创
2024-07-30 12:24:51
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来自牛客网，答案是我总结的1、请简要描述一下Hadoop, Spark, MPI三种计算框架的特点以及分别适用于什么样的场景（1）Hadoop特点：Hadoop是离线计算，基于磁盘，每次运算之后的结果需要存储在HDFS里面，下次再用的话，还需要读出来进行一次计算，磁盘IO开销比较大。底层基于HDFS存储文件系统。 适用场景：适用于离线数据处理和不需要多次迭代计算的场景,并且Hadoop只有Map和
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2024-03-04 07:04:33
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Motivation该文所关注的是红外光-可见光的跨模态行人重识别任务。也就是将红外图像作为输入，然后去检索可见光图像。由于红外图像和可见光图像之间的模态差异，IV-ReID变得充满挑战。为了减小模态差异，本文介绍了一种辅助的中间模态X，将两模态问题转化为了三模态问题。X模态是RGB模态的重新表述，可以此轻松解决跨模态学习问题。 本文所提及的跨模态ReID框架，包含两个主要部分：首先， 通过自监督
Exception和Error都继承于Throwable这个类，在java中只有Throwable类型的实例才可以被抛出（Throw）和捕获（catch），它是异常处理机制的基本组成类型。 Exception是程序正常运行总可以被预料并且捕获并处理的，而Error则是不可预料的且不大可能出现的绝大部分Error都会导致程序（如：JVM）处于非正常且不可恢复的状态。既然是非正常情况，所以不便于也不需
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2024-10-28 16:40:26
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