在网络上面我们用的IP都是数字加点(192.168.0.1)构成的, 而在struct in_addr结构中用的是32位的IP,我们上面那个32位IP(C0A80001)是的192.168.0.1 为了转换我们可以使用下面两个函数 int inet_aton(const char *cp,struct in_addr
在线存储：在线存储是指存储设备和所存储的数据时刻保持“在线”状态，可供用户随意读取，满足计算平台对数据访问的速度要求。就像PC机中常用的磁盘存储模式一样。一般在线存储设备为磁盘和磁盘阵列等存储设备，价格相对昂贵，但性能较好。
近线存储：是随着客户存储环境的细化所提出的一个概念，所谓的近线存储，外延相对较广泛，主要定位于客户在线存储和离
# 实现“hive 标签加工 cliek houese”流程
## 1. 整体流程图
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o| SALES : places
SALES ||--o| PRODUCT : contains
```
## 2. 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建一个Hive表，
原创
2024-03-31 03:31:07
37阅读
# Spark如何加工JSON格式数据
## 引言
在大数据领域中，处理和分析数据是一项重要的任务。而JSON（JavaScript Object Notation）是一种常用的数据格式，广泛应用于Web应用程序和数据交换。为了处理和分析大规模的JSON数据，Apache Spark提供了强大的工具和功能。
本文将介绍如何使用Spark来加工JSON格式数据，并提供一个具体的例子来解决一个真
原创
2023-12-30 11:19:22
83阅读
1.从哪里开始？我们可以看到spark examples模块下，有各种spark应用的示例代码。包括graphx，ml（机器学习），sql，streaming等等我们看一下最简单的SparkPi这个应用源码// scalastyle:off println
package org.apache.spark.examples
import scala.math.random
import org
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2024-03-04 06:25:53
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由于 Spark 的懒执行, 在驱动程序调用一个action之前, Spark 应用不会做任何事情. 针对每个 action, Spark 调度器就创建一个执行图(execution graph)和启动一个 Spark job 每个 job 由多个stages 组成, 这些 stages 就是实现最终的 RDD 所需的数据转换的步骤. 一个宽依赖划分一个 stage. 每个
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2024-05-04 17:41:52
34阅读
前言当使用Spark、MapReduce或Hive在云平台中运行写密集型ETL作业时，由于吞吐量节流、对象存储语义等原因，直接将输出写入AWS S3通常会导致速度慢、性能不稳定或复杂的错误出现。有些用户选择首先将输出写入HDFS集群，然后使用s3-dist-cp之类的工具将临时数据上传到S3。尽管优化了性能或者能够消除对象存储的临时数据，第二种方法还是增加了维护临时HDFS的成本和复
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2024-09-06 08:42:23
44阅读
## 实时标签的实现流程
### 1. **数据源准备**
首先需要准备数据源，可以是kafka、flume等实时数据流处理工具。
### 2. **数据清洗**
对实时数据进行清洗，去除无效数据并进行格式化处理。
### 3. **标签模型构建**
构建标签模型，定义标签的规则和逻辑。
### 4. **实时计算**
使用Spark Streaming进行实时计算，生成标签结果。
##
原创
2024-06-24 04:26:59
108阅读
背景最近又看了一些Catalyst相关文章，对它认识更深了一点，在这里做下总结 Catalyst是什么 我们知道，Hadoop上面有Hive，Hive能把SQL转成MapReduce作业;而由于Shark可以将SQL语句转成RDD执行，因此就可以基于Shark来实现Spark版本的“Hive”，但是Shark依赖Hive的Metastore、解析器等把hql执行变成Spark上的计算，灵活性不足
标签分析法注意，标签和数据指标之间，是可以做相互转换的。比如高富帅的“高”，也可以表达为：身高181cm以上。比如天气是：“刮风下雨”，也可以表达为：当日降雨10mm。因此在使用标签的时候，一定要确保标准统一并且让所有人理解一致，避免理解错误。举个简单的例子，南方某省，8月份经常下暴雨。大家都觉得：下雨会影响门店业绩。那么怎么分析呢？按照五步法，可以针对该省份门店，做分析如下图：那么可以得出结论：
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2024-07-29 21:19:53
70阅读
# Spark与Elasticsearch用户标签的探索
在大数据处理和搜索的时代，Spark与Elasticsearch的结合被广泛应用于实时数据分析。用户标签（User Tags）是分析用户行为的重要指标。本文将探讨如何利用Spark与Elasticsearch进行用户标签的提取与展示，并提供相应的代码示例。
## 1. Spark与Elasticsearch的介绍
Apache Spa
作为企业精细化运营的重要组成部分，客户标签不仅有助于企业提高营销效率和客户满意度，还能促进体验优化，更好地满足客户需求，建立长期的客户关系，并最终促进业务增长和提升市场竞争力。一、什么是客户标签加工客户标签加工，即对客户数据进行分析和处理，将其转化为具有明确含义的标签，能够更好地帮助企业更好地理解客户特征、行为偏好和需求，从而为客户提供更加个性化的产品和服务。客户标签加工能力是现代营销自动化、个性
原创
2024-08-14 14:09:28
140阅读
孔加工是加工中心最为重要的应用，我们这篇介绍下孔加工实例。【例】使用刀具长度补偿功能和固定循环功能加工如图
原创
2022-09-30 12:24:31
1089阅读
（一）钻孔1、一般中心钻点的直径大于孔径 0.2 ，中心钻直径越大它的横刃越大。2、有些中心钻需要底部避空，
原创
2022-09-30 12:53:10
3375阅读
在现代大数据处理领域，Apache Spark 提供了一种高效的处理和分析大规模图数据的工具，尤其是在进行标签传播（LPA）算法时，Spark GraphX 是一种很好的选择。标签传播算法广泛应用于社区检测和图划分中，结合 Spark GraphX 的强大能力，我们可以有效地进行图数据分析。在本文中，我们将探讨如何实现 Spark GraphX 的 LPA 标签传播，包括备份策略、恢复流程、灾难场
1、工艺分析数控加工中心的加工工艺需要分析零件图的结构要素和加工内容以及对应的几何关系，通过对零件图的分析，
原创
2022-09-30 14:03:23
238阅读
17.1 Spark介绍17.1.1 什么是Spark概念理解并行计算框架
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。 Spark 是加州大学伯克利分校的AMP实验室所开源的类 Hadoop MapReduce 的通用并行计算框架任务的中间结果可以缓存在内存中，减少磁盘数据交互
Spark 拥有 Hadoop MapReduce 所具有的优点；但
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2024-10-26 20:03:52
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（1）零件分析如图所示某平面凸轮槽，槽宽为12mm，槽深为15mm。如果使用普通机床加工，不仅效率低，而且很
原创
2022-09-30 12:26:07
391阅读
想要做好数控机床的制造和加工，就需要对数控中心的编程控制和加工工艺进行了解和分析，加工中心的加工工艺主要分为
原创
2022-09-30 12:37:18
287阅读
统计数据的收集问卷设计问卷构成（1）标题 （2）导语（前言） （3）正文 （4）结束语问卷的问题类型（1）封闭型问题 （2）开放型问题问卷中量表的主要类型（1）连续评分量表 （2）分项评分量表（Likert量表）问卷设计的注意事项（1）目的明确（2）先易后难，先简后繁（3）提出的问题要具体，避免提一般性问题（4）单选问题的备选答案应完整划分答案空间（5）多选题的备选答案必须分布在两个以上的维度上，
