前台 ----> 后台 后台要接受 前台的数据，只能通过 http 但是 前台接受 后台的数据有 from ajax jsonp nodejs 给我们提供了模块 url 模块，可以专门解析 url 地址 让我们在走一遍流程 案例： const http=require("http"); //
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2023-10-25 22:41:38
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Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，可以实现高效的服务器端编程。而Hive表则是在Hadoop生态系统中使用的一种数据存储结构，类似于传统数据库中的表，可以用来存储和查询大规模的数据。本文将介绍如何在Node.js中操作Hive表，以及如何使用代码示例来实现这一功能。
在Node.js中操作Hive表，我们通常会使用一些库来简化操作，比如`node-hi
原创
2024-03-11 05:13:13
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nodejs读取文件的操作//浏览器的javascript没有读取文件和进行文件操作的能力
//但是node的js具有相关的功能
//fs是file-system的简写，就是文件系统的意思
//在node中进行文件的读写操作，就必须引入fs核心模块
//fs核心模块提供了所有相关的api
//fs.readFile()用来读取文件
//使用require进行fs的加载
var fs=requir
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2021-05-18 09:12:16
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什么是fs文件系统模块fs模块时node.js官方提供的用来操作文件的模块,它提供了一系列的方法和属性,用来满足用户对文件的操作需求如:fs.readFile()方法,用来读取指定文件中的内容fs.writeFile()方法,用来向指定文件中写入的内容如果要在JavaScript中使用需要使用fs模块操作文件,需要使用以下方式导入const fs = require('fs'); 读取指
# Node.js 读取 Redis 的入门指南
Redis 是一个开源的内存数据存储系统，你可以将它用于缓存、消息代理等多种场景。而 Node.js 则是一个强大的 JavaScript 运行时环境，通常用于构建后台服务。本文将介绍如何在 Node.js 中读取 Redis 数据，并提供详细的代码示例。
## 1. 准备环境
在开始之前，你需要安装 Node.js 和 Redis。你可以从
原创
2024-10-13 03:33:01
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在nodejs中，可以使用fs模块的readFile方法、readFileSync方法、read方法和readSync方法读取一个文件的内容，还可以使用fs模块的writeFile方法、writeFileSync方法、write方法和writeSync方法向一个文件中写入内容。它们各自的区别如下：在使用readFile、readFileSync读文件或writeFile、writeFileSync
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2023-12-06 19:02:43
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1.输出文件绝对路径 __dirname（不需要用fs模块）// 输出文件绝对路径
console.log(__dirname);2.异步获取指定文件夹下的文件和文件夹名称。异步是readdir，两个参数，err和datavar fs = require('fs')
// 异步读取文件路径 需要err和data两个参数，data获取的是数组 [ 'a.js', 'b.js'
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2023-06-05 20:32:33
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导言：nodejs中所有与文件相关的操作都在fs模块中，而读写操作又是我们会经常用到的操作，nodejs的fs模块针对读操作为我们提供了readFile，read, createReadStream三个方法，针对写操作为我们提供了writeFile，write， createWriteStream三个方法，下面分析一下它们的区别：一、readFile和writeFile1、readFile方法是将
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2024-02-20 13:07:19
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# 使用 Node.js 读取 MongoDB 数据的详细指南
本文将引导你如何使用 Node.js 读取 MongoDB 数据。随着对 MongoDB 和 Node.js 的掌握，你会发现这一过程简单明了。下面我们将通过几个步骤来实现这个目标.
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------
1、什么是nodejs？ 简单的说 Node.js 就是运行在服务端的 JavaScript。 Node.js 是一个基于Chrome JavaScript 运行时建立的一个平台。 Node.js是一个事件驱动I/O服务端JavaScript环境，基于Google的V8引擎，V8引擎执行Javascript的速度非常快，性能非常好。（不用考虑兼容性问题） Node.js是JS的一种运行环境
fs 概述在 NodeJS 中，所有与文件操作都是通过 fs 核心模块来实现的，包括文件目录的创建、删除、查询以及文件的读取和写入，在 fs 模块中，所有的方法都分为同步和异步两种实现，具有 sync 后缀的方法为同步方法，不具有 sync 后缀的方法为异步方法，在了解文件操作的方法之前有一些关于系统和文件的前置知识，
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2024-07-05 10:31:32
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# Hive 数据读取：概述与示例
Apache Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库系统，它提供了数据存储、查询和分析的能力。Hive 通过将 SQL 类似的查询转换为 MapReduce 任务，使得大规模数据处理变得更加简单和高效。本篇文章将探讨如何使用 Hive 读取数据，并提供相关的代码示例和使用场景。
## Hive 的基本概念
在使用 Hive 之前，我们首先需要了解一
原创
2024-09-19 06:47:58
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目录Spark中直接执行hive查询Spark整合hive第一步：将hive-site.xml拷贝到spark安装家路径的conf目录下第二步：将mysql的连接驱动包拷贝到spark的jars目录下第三步：测试sparksql整合hive是否成功spark 2.x版本整合hive之bug解决SparkSQL的使用案例第一步：准备原始数据Spark连接MySQLSpark从MySQL中读数据导包
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2023-08-29 17:45:29
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一、Parquet概述 Apache Parquet是Hadoop生态系统中任何项目都可以使用的列式存储格式，不受数据处理框架、数据模型和编程语言的影响。Spark SQL支持对Parquet文件的读写，并且可以自动保存源数据的Schema。当写入Parquet文件时，为了提高兼容性，所有列都会自动转换为“可为空”状态。二、读取和写入Parquet的方法 加载和写入Parquet文件时，除了可以使
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2024-08-12 16:35:35
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1. 原始数据hive> select * from word;
OK
1 MSN
10 QQ
100 Gtalk
1000 Skype 2. 创建保存为parquet格式的数据表 hive> CREATE TABLE parquet_table(age INT, name STRING)STORED AS PARQ
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2023-07-01 20:42:42
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1.上传一个words.txt文件到HDFS中vim words.txt
输入i 进入插入模式
添加以下内容:
hadoop hive hive hadoop sqoop
sqoop kafka hadoop sqoop hive hive
hadoop hadoop hive sqoop kafka kafka
kafka hue kafka hbase hue hadoop hadoop h
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2023-09-01 09:57:07
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INI.js(模块）
var eol = process.platform === "win32" ? "\r\n" : "\n"
function INI() {
this.sections = {};
}
/**
* 删除Section
* @param sectionName
*/
INI.prototype.removeSection = function (sec
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2018-01-25 16:47:00
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目录1 实际工作需求2 URL的基本组成3 Hive中的URL解析函数3.1 数据准备3.2 需求3.3 parse_url3.4 UDTF函数的问题3.5 Lateral View侧视图3.5.1 功能3.5.2 语法3.5.3 测试1 实际工作需求业务需求中，我们经常需要对用户的访问、用户的来源进行分析，用于支持运营和决策。例如我们经常对用户访问的页面进行统计分析，分析热门受访页面的Top10
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2023-09-06 18:38:01
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该方法使用场景为：在hadoop集群进行接口调用，并且获取接口返回值进行解析，解析完成数据写入hive表其中存在的问题：测试环境和线上环境的一致性，还有接口调用不能一次性并发太高，自己把握这个量分模块说一下每个模块需要做的：1、调用get接口：请求本地接口进行测试，参数需要encode# -*- coding: utf-8 -*-
import urllib
import urllib2
# ge
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2023-08-15 17:29:53
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今天是Doris的Contributor徐小冰同学代表搜狐带来的关于Apache Doris (incubating)Parquet文件读取的设计与实现。 所有需求的推动都基于真实的业务痛点。搜狐在Hadoop上的文件主要存储为Parquet。 Parquet有如下优势：列式存储，压缩比高(RLE、字段编码等)，查询效率高(列pruning，block filter)Spark
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2024-08-13 10:13:52
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