缓存使用为了系统性能的提升，我们一般都会将部分数据放入缓存中，加速访问。而DB承担数据落盘工作。哪些数据适合放入缓存？即时性、数据一致性要求不高的访问量大且更新频率不高的数据（读多、写少）整合redis1. 引入redis依赖<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<
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2023-07-11 20:17:57
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HDFS 基本原理分析HDFS 组成单元HDFS 整体架构NameNode 操作元数据机制Secondary NameNode 操作元数据机制DataNodes 存储Block数据机制HDFS 的优缺点HDFS的读文件实现HDFS的写文件实现小结 HDFS 基本原理分析HDFS实现源于Google的一篇论文(Google File System)。意在解决海量数据存储的问题。随着互联网络的发展，
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2023-11-14 09:19:39
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注册各类存储引擎在ClickHouse的Server端启动时会注册很多内容，包括存储引擎、函数、表函数等等，源码Server.cpp，如下：int Server::main(const std::vector<std::string> & /*args*/)
{
......
registerFunctions();
registerAggregateF
Kafka分级存储及实现原理 概述 Kafka社区在3.6版本引入了一个十分重要的特性: 分级存储,本系列文章主要旨在介绍Kafka分级存储的设计理念、设计细节以及具体的代码实现背景:为什么要有分级存储? 场景 作为一款具有高吞吐及高性能的消息中间件,Kafka被广泛应用在大数据、日志采集及业务消息领域. 在日常Kafka的运维过程中,往往会遇到以下一些场景: 1、某些消息需要保留特定时间,以便业
在如今大数据和实时数据处理的环境中，HDFS（Hadoop分布式文件系统）和Redis作为两种流行的数据存储方案，各自发挥着关键作用。将HDFS中的数据存储到Redis中，能够提升数据的读取速度，使得分析与处理更加高效。接下来，我将详细记录这一过程并探索相关的协议、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析和工具链集成。
## 协议背景
在数据存储的背景下，HDFS用于存储大规模的数据集，而Red
加载图片的方法：方法1：根据URI加载图片showImge.setImageURI(Uri.parse(path));方法2：通过BitmapFactory的静态方法decodeFile()
参数为图片路径方法3：通过BitmapFactory的静态方法decodeStream()
参数为 输入流 InputStream注意：凡是将数据或是图片或者是其他资源的文件向SD卡中存或取。一定要先判断SD
思路：1、打开网页时读取中国气象网的接口得到每个城市的该日json；2、解析并保存到mysql；3、客户端访问mysql得到数据集。 所包含的技巧：进度条、flush()问题、mysql、xml、php与javascript混编、解析json文件，这些也是写这个功能的过程中所碰到并解决的问题， 如果你碰见这些问题，可以从我的这个作品里找到答案。  
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2024-07-17 00:58:22
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# Hivesql 将数据写入到 HDFS
## 引言
在大数据领域，Hive 是一个重要的数据仓库工具。它提供了类似于 SQL 的查询语言，让用户能够方便地分析和处理大规模数据。同时，Hive 还支持将处理后的数据写入到 HDFS（Hadoop Distributed File System）中，这为后续的数据分析和处理提供了便利。
本文将介绍如何使用 Hivesql 将数据写入到 HDF
原创
2024-01-31 10:59:47
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导读 本文详细地介绍了Doris的compaction机制。
首先，从producer-consumer模式以及compaction任务提交的permission机制对compaction的总体设计和架构原理进行了剖析；然后，针对cumulative compaction的size_based策略进行了详细地介绍；最后，对base compaction的流程进行了深入地
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2024-05-13 15:47:50
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引言缓存是存储在内存中的KV数据结构，分为分布式缓存和本地缓存。分布式缓存方案中，一般应用进程和缓存进程不在同一台服务器，通过RPC或HTTP进行通信，可以实现应用服务和缓存的完全解耦，支持大量的数据存储， 分布式缓存常见有redis，memcache等。本地缓存方案中的应用进程和缓存进程在同一个进程，没有网络开销，访问速度快，但受限于内存，不适合存储大量数据。本地缓存主要有Guava cache
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2023-06-12 19:23:16
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MapReduce和YARN技术原理概述MapReduce基本定义MapReduce特点MapReduce过程举例MapReduce工作流程概述MapReduce逻辑过程MapReduce的过程MapReduce角色MapReduce1.0的缺陷MapReduce扩展YARN概述YARN的组件YARN任务调度流程MapReduce On YARN任务调度流程YARN 的高可靠性YARN 容错机制
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2023-11-06 17:47:47
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在上篇教程中，给大家演示了如何通过 JSON 编码存储文本数据到磁盘文件，除此之外，Go 语言还提供了对 CSV 格式文件的支持，CSV 文件本质上虽然就是文本格式数据，不过可以兼容 Excel 表格，这样一来就可以极大方便我们对大批量数据进行管理。使用 encoding/csv 包读写 CSV 文件在 Go 语言中，可以通过官方提供的 encoding/csv 包来操作 CSV 文件的写入和读取
# 将数据存储到内存中的Java实现
## 介绍
在Java开发中，我们经常需要将数据存储到内存中以便后续的使用和处理。本文将介绍如何使用Java将数据存储到内存中的方法和步骤，并提供相应的代码示例。
## 整体流程
下面是将数据存储到内存中的整体流程，我们将使用一个简单的例子来说明。
```mermaid
pie
title 数据存储流程
"读取数据" : 20
原创
2023-12-07 04:56:58
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遵循原则：元数据（有关数据的数据）应当存储为属性，而数据本身应当存储为元素。XML与操作系统无关，与编程语言无关，可以实现不同系统之间的数据交换 XML文档内容由一系列标签元素组成 <标签名 属性名="属性值"></标签名> <
本质上在Actions算子中通过SparkContext执行提交作业的runJob操作，触发了RDD DAG的执行。根据Action算子的输出空间将Action算子进行分类：无输出、 HDFS、 Scala集合和数据类型。无输出foreach对RDD中的每个元素都应用f函数操作，不返回RDD和Array，而是返回Uint。图中，foreach算子通过用户自定义函数对每个数据项进行操作。 本例中自定
在大数据环境下，使用MapReduce处理HDFS上的数据，并将处理后的结果存储到HBase，已成为常见的需求。这一过程涉及多个组件的协同工作，如何高效地实现这一过程以及应对可能出现的问题，将是本文探讨的重点。
### 问题背景
随着大数据技术的发展，Hadoop生态系统的组成部分如HDFS和HBase愈发受到重视。HDFS（Hadoop Distributed File System）主要用于
1.简介 关于数据存储方式的选择，没有什么可以讨论的。各有优缺，你熟悉哪个就用哪个。比如我自己熟悉MongoDB，我就推荐它。2.MongoDB介绍 # 这篇文章是在3年前我刚开始接触MongoDB的时候查看到的，从收藏夹翻出来供大家参考。 关系型数据库（Relational Database Management System）一直是最主流的数据库解决方案
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2024-07-31 11:12:48
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在实际数据挖掘过程中，我们拿到的初始数据，往往存在缺失值、重复值、异常值或者错误值，通常这类数据被称为“脏数据”，需要对其进行清洗。另外有时数据的原始变量不满足分析的要求，我们需要先对数据进行一定的处理，也就是数据的预处理。数据清洗和预处理的主要目的是提高数据质量，从而提高挖掘结果的可靠度，这是数据挖掘过程中非常必要的一个步骤。否则“垃圾数据进，垃圾结果出”。一个典型的数据清洗和预处理过程如
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2024-08-03 17:08:01
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一、Hive基础1、Hive是什么？如何理解Hive?Hive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（HQL）。本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算。2、Hive和传统数据库比较数据存储位置Hive是建立在Hadoop之上的，因此所有的Hive数据都是存储在HDFS中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或本地文件系统中
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2023-08-16 18:32:28
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角色出演 如上图所示，HDFS存储相关角色与功能如下： Client：客户端，系统使用者，调用HDFS API操作文件;与NN交互获取文件元数据;与DN交互进行数据读写。 Namenode：元数据节点，是系统唯一的管理者。负责元数据的管理;与client交互进行提供元数据查询;分配数据存储节点等。 Datanode：数据存储节点，负责数据块的存储与冗余备份;执行数据块的读写操作等。
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2024-05-09 22:18:50
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