Spark SQL Shark是SparkSQL的前身，它发布于3年前，那个时候Hive可以说是SQL on Hadoop的唯一选择，负责将SQL编译成可扩展的MapReduce作业，鉴于Hive的性能以及与Spark的兼容，Shark项目由此而生。Shark即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL解析，把HQL翻译成Spark上的RDD操作，然后通过Hive的meta
1.搜索大数据1.1 为什么要搜索在当前百万级数据的面前，如果全部放在同一个表或者某几个表中，经常搜索数据库特别模糊搜索会爆吗？答案是没必，但结果可以预测是很慢很慢！类似：select * from 表名 where 字段名 like ‘%关键字%’例如：select * from article where content like ’%here%’当关键字复杂的话，难道还 like ‘%关键字
作者：cuifuan
对于之前的Spring框架的使用，各种配置文件XML、properties一旦出错之后错误难寻，这也是为什么SpringBoot被推上主流的原因，SpringBoot的配置简单，说5分钟能从框架的搭建到运行也不为过，现在更是微服务当道，所以在此总结下SpringBoot的一些知识，新手教程。 1.在官网快速创建SpringBoot项目
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目前所作的项目都需要加上权限认证，但是像市面上的spring系列的权限认证框架不够简洁，可读性，移植型都比较差。因此一个轻量型的权限认证框架sa-token可以提高大家对权限认证很复杂的传统认知！接下来我们使用sa-token做一个简单的demo，来让大家对sa-token有一个初步的理解：首先，我们创建一个springboot项目，然后加上web 和sa-token的依赖：<?xml v
Spring boot 整合kettle9.1 实现数据处理前言执行文件整体结构导入JAR包POM文件配置导入kettle-password-encoder-plugins.xml文件执行方法参考对照断点查看执行结果kettle-core版本源码对照源码解析文件变量结构执行结果执行结果对照总结 前言记录项目需求的每日踩坑日记执行文件整体结构导入JAR包POM文件配置<dependency&g
