大数据时代，处理数据信息的速度越快，兼容性越高，性能越优秀，产品的竞争力才越大。而让ApacheHive2.1版本拥有以上特性的幕后功臣，分别为以下6个： 1.LLAP的引入 其实，早在ApacheHive2.0版本时，其已引入了LLAP（LiveLongAndProcess），而2.1版本则对其进行了极大的优化，因此2.1版本相比于ApacheHive1版本，其性能提升了约26倍
转载
2023-11-27 19:26:17
65阅读
两者都是在Apache Software License下发布的。 Solr是真正开源 - 社区胜于代码。任何人都可以贡献Solr代码，新的Solr开发者（aka committers）择优选出。 Elasticsearch在技术上是开源的，但在精神上却少一些。任何人都可以看到源代码，任何人都可以改变它，并提供贡献，但只有Elasticsearch员工才能真正改变Elasticsearc
转载
2024-04-01 06:25:39
42阅读
Hive与HadoopHive是完全运行在hadoop之上的一个数据分析工具，可以看作是hadoop的一个自然延伸。具备强大的数据分析能力，在对标准SQL保持高度兼容的基础上，提供了大量增强功能和插件机制。优点：非常成熟稳定，部署方便，语法类似sql，不必再写mapreduce程序，学习成本低，适合做ETL（来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load
转载
2023-11-06 12:26:21
237阅读
VxWorks比Linux的优势
在嵌入式系统开发领域，VxWorks和Linux是两个常见的操作系统选择。对于开发人员来说，选择合适的操作系统对于项目的成功至关重要。在这两个操作系统之间，VxWorks具有许多优势，使其成为一些项目的首选。
首先，VxWorks在实时性能方面比Linux更优秀。实时性是嵌入式系统开发中至关重要的一个指标，特别是对于需要高精度和高稳定性的应用程序来说。VxWo
原创
2024-05-28 11:13:36
178阅读
# PostgreSQL比MySQL的优势
## 1. 简介
PostgreSQL和MySQL都是常见的关系型数据库管理系统(RDBMS)，但它们在某些方面有着不同的优势和特点。本文将介绍如何实现PostgreSQL比MySQL的优势，并提供详细的代码和步骤。
## 2. 实现步骤
下表展示了实现"PostgreSQL比MySQL的优势"的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | -
原创
2023-12-20 10:16:04
30阅读
# 提高性能和扩展性：Tengine比MySQL更有优势
在现代互联网时代，数据存储和处理是任何一个应用程序的核心。随着用户量的增加和业务需求的变化，数据库的性能和扩展性变得尤为重要。在这方面，Tengine作为一个高性能、高可用的数据库管理系统，比MySQL拥有更多的优势。
## 1. Tengine的优势
### 1.1 分布式架构
Tengine采用分布式架构，可以将数据分散存储在多
原创
2024-04-19 04:17:37
62阅读
asp.net快速开发 类库强大 比Java简单 易懂 可视化操作
原创
2011-05-05 21:30:58
641阅读
docker的理解Linux是类似轻量虚拟机的东西，但它是进程级别的，不像虚拟机一样是系统级别的docker将应用程序和该程序的依赖，打包在一个文件里，运行该文件，就生成一个容器，应用程序就在该容器里运行，就像在真实的物理机上运行一样镜像可以认为是源代码，容器可以认为是操作系统，根据镜像的源代码创建了一个容器操作系统一个liuyancheng做的实例可以参考 百度网盘->工作->c++
转载
2024-09-06 14:43:01
109阅读
KNN算法的学习KNN的英文叫K-Nearest Neighbor，比较简单。 一、简单的例子首先我们先从一个简单的例子入手，来体会一下KNN算法。假设，我们想对电影的类型进行分类，统计了电影中打斗的次数、接吻的次数，当然还有其他的指标也可以统计到，这里就不列举了，如下表所示：我们很容易的理解《战狼》《红海行动》《碟中谍6》是动作片，《前任三》《春娇救志明》《泰塔尼克号》是爱情片，但是
在网络通信技术领域，MPLS（Multi-Protocol Label Switching）与FR（Frame Relay）是两种常见的数据传输协议。尽管它们都是用于在网络中传输数据包的协议，但MPLS在一些方面具有明显的优势。本文将探讨MPLS相对于FR的优势。
首先，MPLS具有更好的性能和可靠性。由于MPLS使用基于标签的交换方式，数据包能够以更高的速度和更低的延迟进行传输。与此相比，FR
原创
2024-02-06 10:14:35
72阅读
在计算机操作系统中，Linux和Windows是两个主流的选择。在这两者之间，Linux有着许多优势，使其成为许多用户的首选操作系统之一。在本文中，我将讨论Linux相对于Windows的优势，特别是在使用红帽Linux操作系统时。
首先，Linux是开源的操作系统，这意味着任何人都可以查看、修改和重新分发其源代码。这使得Linux具有更高的安全性，因为许多开发人员可以共同努力解决潜在的漏洞和安
原创
2024-02-28 10:52:20
123阅读
【go的优势】部署方式简单可直接编译成机器码不依赖其他库运行即部署# build 成功后 会新增一个demo_server的绿色可执行文件
go build demo_server.go
# 查看可执行文件的详细信息 大小
ls demo_server -lh
# ldd 查看是否依赖其他的库
ldd demo_server
# 除了依赖标准的so库、libc库和线程库（pthread），不依
转载
2024-08-22 13:56:18
21阅读
人们口中的大数据一般指 源于谷歌三篇关于海量数据存储和计算的三篇论文发展而来的Hadoop和其技术生态圈 Apache™Hadoop®项目开发了用于可靠，可扩展的分布式计算的开源软件。Hadoop 模仿了Google大数据技术 Hadoop的 两个核心概念HDFS :分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）MapReduce：并行计算处理框架，实现任务分解和调
# Node.js vs Java 优势比较
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现“Node.js比Java优势”。首先，让我们了解整个流程，然后逐步实现。
### 流程
```mermaid
flowchart TD
开始 --> 学习Node.js和Java
学习Node.js和Java --> 比较两者优劣
比较两者优劣 --> 实践Node.
原创
2024-04-21 05:41:47
21阅读
# HBase与Redis的比较：HBase的优势
在现代数据存储解决方案中，HBase和Redis都是广受欢迎的选择。虽然两者都是NoSQL数据库，但它们的设计理念和适用场景有所不同。本文将探讨HBase相对于Redis的优势，并通过代码示例和ER图帮助读者理解。
## HBase简介
HBase是一个分布式、可扩展的列式存储系统，基于Hadoop的HDFS（Hadoop分布式文件系统）。
原创
2024-10-18 05:42:59
40阅读
# Swift 比 Go 的优势分析
在当今的编程世界中，Swift 和 Go 是两种极具影响力的编程语言，分别在移动开发和云服务开发中占有重要地位。虽然这两种语言各有优缺点，但在某些方面，Swift 显示出其独特的优势。
本文将帮助你了解“Swift 比 Go 的优势之处”，并通过以下步骤实现这个目标：
## 流程概述
| 步骤 | 描述
C#比Java的优势
C#（C Sharp）和Java是两种非常流行的编程语言，它们在很多方面都非常相似，但也有一些重要的区别。本文将重点介绍C#相对于Java的优势，并通过具体的代码示例来说明。
1. 性能优势
C#相对于Java具有更高的性能。这是因为C#是微软开发的语言，可以针对微软的Windows操作系统进行优化。而Java则是跨平台的语言，需要通过Java虚拟机（JVM）来运行，这可
原创
2023-08-27 05:57:38
313阅读
1. spark为什么这么快，spark sql一定比hive快吗？spark是基于内存计算的，速度比mapreduce要快。与mr相比spark使用DAG有向无环图进行计算，减少了数据的落地，而mr则是每次计算数据都会写入磁盘，再从磁盘读取出来计算。spark比mr快主要两个原因：①mr通常需要将计算结果写入磁盘，然后还要读取磁盘，从而导致频繁的磁盘IO。②mr采用的多进程模型，而spark采用
转载
2023-12-11 12:40:47
136阅读
Solr和lucene的区别（面试会问）Lucene是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，即它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎. Solr是一个高性能
实验环境： 按照图示部署好了K8s集群，一个Master，两个worker nodes。DaemonSet（DS）：相比于deployment，daemonset不需要设置副本数，而是会自适应节点数，而是会自动在每个节点上创建一个pod。应用场景：运行集群存储 daemon，例如在每个 Node 上运行 glusterd、ceph；在每个 Node 上运行日志收集 daemon，例如fluentd
