Hudi 搭建 环境准备一、安装 Maven1.解压2.配置环境变量3.修改 Maven 下载源二、安装 Hudi1.解压2.配置环境变量3.修改 Hudi 下载源与对应版本号4.修改源码以兼容 Hadoop3.x5. 解决 Spark 依赖冲突6. 解决 Spark 向 Hudi 插入报错7. 编译 Hudi8. 启动测试集群其它生态安装与配置：Hadoop 完
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2024-07-24 10:07:32
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Zabbix 官方解决方案给出了利用zabbix-agent2、ODBC 监控Oracle数据库，但是支持的版本是12.2及以上版本，经过分析zabbix-agent2的源码是Oracle的插件部分利用了Oralce 12.2 的一个内置新函数 json_table、json_object,用sql查询出12.2以下版本是没有集成这个函数的，所以导致了官方解决方案只能监控较高版本的，监控12.2以
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2024-05-11 12:56:53
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简介Apache Hudi（Hadoop Upserts Delete and Incremental）是下一代流数据湖平台。Apache Hudi将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。Hudi提供了表、事务、高效的upserts/delete、高级索引、流摄取服务、数据集群/压缩优化和并发，同时保持数据的开源文件格式。Apache Hudi不仅非常适合于流工作负载，而且还允许创建高效的增量批处理
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2024-05-20 23:02:32
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一、Apache Hudi数据实时处理和实时的数据 实时分为处理的实时和数据的实时，即席分析是要求对数据实时的处理，马上要得到对应的结果，Flink、Spark Streaming是用来对实时数据的实时处理，数据要求实时，处理也要迅速，数据不实时，处理也不及时的场景则是我们的数仓T+1数据而本文探讨的Ap
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2023-10-01 19:43:24
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Hive集成HBase配置将hive的lib/中的HBase.jar包用实际安装的Hbase的jar包替换掉cd /opt/hive/lib/ls hbase-0.94.2* rm -rf hbase-0.92*cp /opt/hbase/hbase-0.94.2* 将Hive的lib/中的zookeeper.jar包用HBase中lib/中的替换掉步骤同上 在hiv
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2023-07-24 21:38:47
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目录1 连接2 KDC 安装2.1 安装 Kerberos 服务2.2 配置 /var/kerberos/krb5kdc/kdc.conf2.3 配置 /var/kerberos/krb5kdc/kadm5.acl2.4 配置 /etc/krb5.conf2.5 创建 Kerberos 数据库2.6 创建 Kerberos 管理员账号2.7 将 Kerberos 添加到自启动服务，并启动krb5
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2024-03-10 22:59:30
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Hive/Phoenix + Druid + JdbcTemplate 在 Spring Boot 下的整合标签：
hadoop /
spring boot /
hive /
phoenix /druid1959一.POM依赖 作者的hadoop集群环境为：HDFS,YARN,MapReduce2 : 2.7.3Hive : 1.2.1000HBa
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2023-11-22 16:11:32
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Zabbix服务端进程被分为不同的种类，每一种进程负责相应的任务，包括收集原始监控数据、对原始监控数据进行预处理、将预处理后的监控数据同步到数据库、对监控数据进行计算以生成事件、计算和获取内部监控数据，以及对数据库中的数据进行清理等。1. 监控数据的收集进程Zabbix服务器的重要任务之一就是被动接收由Zabbix代理和各种Zabbix客户端发送的监控数据，以及主动向Zabbix代理、Zabbix
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2024-01-17 10:18:35
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前 言本文就极光推送集成做了一个简化，仅需三步就可以快速集成极光推送。不用去看说明文档，仅仅看本文的说明步骤，三步即可集成极光推送功能。跟我来看看吧！三步集成01配置 build.gradle在项目 app 主工程的 build.gradle 文件中，添加如下内容：02引入 jpushlib模块引入 jpushlib module 即可。jpushlib module 下载
在安装ElasticSearch时遇到了很多坑，所以在这里做个笔记记录一下。 首先我考虑的是使用docker进行部署，结果发现虚拟机直接内存溢出，我也是无解了，也就是说使用docker部署还得注意容器的资源分配调度，于是便放弃了。 ElasticSearch安装 ElasticSearch下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/elastic
在 Nginx 的自动脚本中，auto/cc目录下的所有脚本都是用于编译器相关配置使用的。Nginx的出色跨平台性（Linux、Darwin、Solaris、Win32 等）就有这些脚本的贡献。该目录下包含如下脚本：目录conf：主脚本，配置编译器的基本属性，并根据系统的编译器环境引用不同的脚本。name：与编译器名称相关的处理逻辑在该脚本中。gcc：GNU C 编译器的 Specified 配置
集成学习大致分为两类，一类串行生成。如Boosting。一类为并行化。如Bagging和“随机森林”。以下分别介绍：1.Boosting这种方法是先训练出一个基学习机。然后。对训练样本进行学习，对于识别错的样本进行额外的关注，从而对训练样本的分布进行调整，然后用新的样本分布训练下一个学习器。如此反复。最后将这若干个基学习机进行加权结合。Boosting的代表就是大名鼎鼎的AdaBoost。讲一个故
现在，随着人们对于美的追求不断提升，美颜应用已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。在应用中，美颜功能的实现离不开美颜SDK的支持。那么，如何集成美颜SDK到你的应用中呢？下面，我们就来一步步了解。第一步：选择合适的美颜SDK 首先，我们需要选择一款合适的美颜SDK。在选择时，我们需要考虑以下几个方面： SDK的兼容性：选择一个兼容性好的SDK，能够确保其在各种不同的设备上都能够正常运行。 SDK的
因为安装VS2008的SP1补丁和MSDN SP1 耗时太长，一直想二者集成到VS2008的安装包中；网上一搜有很多集成方案，按照上面的方案几经周折自己也集成了一个，经安装测试证明有效，下面结合搜到的资料说说具体的方案。一、准备工作： 1、Visual Studio Team System 2008 Team Suite（9
在网上看到的关于stm32的adc功能的例程，大多数是stmf103的，基于stm32f030的相当少。而我就是用stm32f030，在开发过程中，颇为遇到一些坑，所以总结一下。本文关于ADC的内容，分为下面几部分：1，ADC的初始化； 2，读取ADC值； 3，ADC值的解析；先简单介绍下开发环境，芯片类型是stm32F030C8，集成开发环境用的是Keil5 MDK-ARM，仿真器使用JLINK
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2024-03-15 16:02:46
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国产自助BI数据分析——Cboard一、简介CBoard由上海楚果信息技术有限公司主导开源, 它不仅仅是一款自助BI数据分析产品, 还是开放的BI产品开发平台:l 用户只需简单妥妥拽拽就能自助完成数据多维分析与报表设计l 开发者能够简单扩展连接所有你的Java程序能够触及的数据技术架构：复合传统的ssm项目结构，数据源支持：统一的dataprovider接口。前端页面：采用mv
作者丨信息门下奶狗@知乎（已授权）编辑丨极市平台导读本工作提出了一种超轻量级的快速照明自适应Transforme—IAT，用于实时完成暗光增强和曝光矫正，网络总体的Parameter数量仅仅只需要 90k+。今年四月入学了UTokyo新办的RCAST的PHD项目，开始了新的PHD生涯。入学前曾在上海AI LAB实习了一段时间，认识了很多厉害的老师和志趣相投的伙伴。这段时间刚好隔离结束，整理一下我a
文章目录Zabbix概述Zabbix 基础架构Zabbix部署集群规划准备工作关闭集群关闭防火墙（3台节点，已关闭）关闭SELinux（hadoop102）安装yum仓库修改zabbix仓库配置文件安装Zabbix配置Zabbix创建zabbix数据库导入Zabbix建表语句配置Zabbix_Server（hadoop102）配置Zabbix_Agent（三台节点）配置Zabbix_Web时区启
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2024-09-26 21:53:24
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集成~bagging~权值~组合~抽样~样例~基本~并行一、简介集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能 根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致可分为两大类个体学习器间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法 个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法 前者的代表是Boosting，后者的代表是Bagging和“随机森林”&nbs
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2024-07-21 08:55:32
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文章目录1. 什么是Seata？2. Seata的架构和核心组件：3. 在Spring Cloud Alibaba中使用Seata：4. 示例代码：5. 总结：Seata和其他功能类似组件的对比表格： 将从以下方面对seata进行讲解什么是Seata？Seata的架构和核心组件TC（Transaction Coordinator）TM（Transaction Manager）RM（Resourc
