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Apache Hive是一款建立在Hadoop之上的开源数据仓库系统，可以将存储在Hadoop文件中的结构化、半结构化数据文件映射为一张数据库表，基于表提供了一种类似SQL的查询模型，称为Hive查询语言（HQL），用于访问和分析存储在Hadoop文件中的大型数据集。Hive核心是将HQL转换为MapReduce程序，然后将程序提交到Hadoop群集执行。Hive由Facebook实现并开源。
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验证19.5节中的Pig评估函数的示例。在MapReduce框架中，程序需要被转换为一系列的Map和Reduce阶段。可是，这不是数据分析者熟悉的编程模式。因此，为了对这个鸿沟搭建一座桥梁，建筑在Hadoop之上的、被称为Pig（猪）的抽象运用而生。Pig是一种高级编程语言，用于分析大型数据集。
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- suzybai的学习笔记
- 前天
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Hive中的视图（view）是一种虚拟表，只保存定义，不实际存储数据。通常从真实的物理表查询中创建生成视图，也可以从已经存在的视图上创建新视图。创建视图时，将冻结视图的架构，如果删除或更改基础表，则视图将失败。视图是用来简化操作的，不缓冲记录，也没有提高查询性能。物化视图（Materialized View）是一个包括查询结果的数据库对像，可以用于预先计算并保存表连接或聚集等耗时较多的操作的结果。在执行查询时，就可以避免进行这些耗时的操作，而从快速的得到结果。
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比如，如果表具有分区，则load命令没有指定分区，则将load转换为INSERT AS SELECT，并假定最后一组列为分区列，如果文件不符合预期，则报错。由于使用了split-update，UPDATE是不会出现的，所以delta文件中的operation是0 ， delete_delta 文件中的operation是2。详见Hive事务的支持段落。所有合并都是在后台完成的，不会阻止数据的并发读、写。对于DELETE语句，则为null，对于INSERT就是插入的数据，对于UPDATE就是更新后的数据。
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排查后确认问题，购买云服务器配置网段时是192.168.0.0，当时在配置/etc/hosts主机映射时使用的是私网ip，且配置了主机映射，后在配置中增加了公网映射。而报错时的网段为192.168.1.0，且进行其他操作时删除了私网ip的映射。ifconfig发现集群中每台服务器的网卡ip都为私网ip，考虑可能集群内部每台服务器之间是局域网通信，所以在/etc/hosts下补充私网ip主机映射。使用阿里云配置好且启动成功过的的集群今天启动报错。
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- chao_Kid
- 前天
数据错误 -
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在使用这两个函数时，你可以使用列名、表达式、聚合函数等进行列的选择和计算。表示一个 DataFrame 对象，你需要将其替换为你实际使用的 DataFrame 变量名。另外，如果你使用的是 PySpark，可以使用。函数用于选择一个或多个列，并返回一个新的 DataFrame。它接受一个或多个列名作为参数，或者可以使用列表达式来选择列。它接受一个或多个列表达式作为参数，并返回一个新的 DataFrame。方法接受两个参数：新列的名称和要添加的表达式。模块中的函数来构建列表达式，如示例中的。
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- 菜鸟Octopus
- 前天
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- 数据错误
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本文将介绍RabbitMQ的七种工作模式的第一种Simple模式的代码实现，编程工具使用的是IDEA，在RabbitMQ中的工作模式都是生产消费模型多线程实操&&阻塞队列所谓Simple模式就是简单的一个生产者p与一个消费者c，一对一的关系，如下图所示：在这个过程中，生产者会将消息通过channel通道放入到我们的消息队列queue中，消费者在察觉消息队列中有消息时，会从queue中获取消息。既然我们刚刚使用到了管理界面，那当然要做一下简单介绍，如下图：Queue功能释义queue1的详情页。
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- 夜莺philomel
- 昨天
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下面模拟一条消息显示被投入普通队列，这条消息被设置过期时间是10秒，在这10秒内没有消费者来处理，因此这条消息就过期了，变成了死信，这时，RabbitMQ会将它放到死信队列里，也就是我们在代码中声明的死信队列。该代码虽然执行成功了，并且创建了我们声明的交换机，但是因为我们指定的路由键找不到与之绑定的队列，所以消息并不会推送进rabbitmq，但是因为rabbitmq并没有报错，所以我们会误以为推送成功了。这时再运行程序，就会进行报错，我们这里是输出了错误，实际生产中应该是将错误记录到指定的日志数据表中。
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- 可以吧可以吧
- 前天
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点赞功能大家都不会陌生，像微信这样的社交产品中都有，但别看功能小，想要做好需要考虑的东西还挺多的，如海量数据的分布式存储、分布式缓存、多IDC的数据一致性、访问路由到机房的算法等等。
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近日，开源数据库厂商MongoDB与阿里云在北京达成战略合作，作为合作的第一步，最新版MongoDB 4.2数据库产品正式上线阿里云平台。
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Gartner 发布2019年超融合魔力象限：新增深信服一员！
近日，国际权威研究分析机构Gartner公布了2019全球《超融合基础设施魔力象限》报告。报告显示国内仅有三家云计算厂商进入2019超融合基础设施魔力象限，分别是深信服、华为、华云数据。其中深信服超融合（sangfor aCloud）凭借技术优势、技术服务、广泛用户实践和全球市场表现首次入围，成为榜单上新晋的超融合厂商。
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破题大数据应用发展难点，探索城市大数据发展之路——TalkingData正式发布“城市大数据场景创新平台”
2019年11月25日，T11 2019暨TalkingData数据智能峰会在京成功举办。会议期间，TalkingData正式发布“城市大数据场景创新平台”，并与武汉市东湖高新区签订“TalkingData华中研发总部、全国交付总部落户武汉东湖高新区”合作协议，与数睿科技、脉策数据、万商联信、爱家物联等多家合作伙伴签订了战略合作协议。
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【重磅快讯】T11 2019数据智能技术峰会举办，AI将成为行业颠覆者
11月25日，T11 2019数据智能技术峰会在京举办。TalkingData正式宣布了2019年的最新战略布局，以数据平台为支撑，借助大数据技术积累与人工智能技术创新，聚焦不同行业场景需求，并在选址、预测、个性化推荐等方面进行深入应用，以数据和科技的力量驱动发展。
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OPPO 正式发布 ColorOS 7，“轻”装上阵带来多项亮眼新功能……
今日OPPO举办了 ColorOS 7 发布会，正式发布了主打“轻快无边界”的ColorOS 7，以“轻”为核心构建了无边界设计 2.0，在UI、交互、动画、声效等方面进行了优化，围绕“快”阐述了ColorOS 7 在畅快使用、高效体验上所做的创新功能。
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CSDN云计算「C课有道」栏目趁着这股技术风潮再次如期而至啦！秉承「门门有路，路路有门」的理念，这次CSDN云计算小分队特邀阿里云、腾讯云、青云、天云等企业内的“国宝级”架构师，共同打造了一款数据库系列进阶教程，效果绝堪比“红宝书”。 从数据库宏观发展入手，内容主要涉及云数据库为代表的非关系型数据库、MySQL数据处理、分布式等诸多技术要点，将造福开发者设置为终极指标，纯技术绽放的精彩无限，实在不容错过。
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近日主题为“突破与裂变”的2019京东全球科技探索者大会（JDDiscovery）在京盛大开幕，京东集团展示了完整的技术布局与先进而丰富的对外技术服务，对外明确诠释了“以零售为基础的技术与服务企业”的集团战略定位。智能供应链国家人工智能开放创新平台、京东零售全渠道生态平台、京东自动驾驶解决方案、金融数字化解决方案四大智能化平台方案在JDD大会上亮相，将对相关行业的产业升级产生巨大的推动力量。
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俄罗斯有苏联时期留下的强大的科技人才培养体系，但由于国内管制严格和经济下行导致人才流失严重，再加上俄罗斯人口稀少，最终没有发展出跟美国、中国一样规模的互联网巨头。 但俄罗斯的科技实力还是不容小觑，除了强大的人才基础，其区块链技术在全球也是名列前茅，对这只沉睡的北极熊我们一定不能掉以轻心。
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“面试造火箭，入职拧螺丝！” 已经是各大互联网公司招聘的常态，为了应对如今越演越烈的面试形势，程序员一个个都变成了表演大师。 俗话说面试如戏，全靠演技！
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在各企业HR狂刷简历企图招贤纳士的同时，内部年轻员工心中实则也暗流涌动：他们有些已提交了辞呈，有些在骑驴找马物色下家，有些身在曹营心在汉。这时，继90后被贴上网瘾少年、非主流、叛逆、垮掉的一代各种标签之后，刚踏入社会不久的90后身上好像又多了一个标签：爱辞职。
2019-11-18 -
TPC-C中跑赢Oracle的OceanBase，最近有何惊艳？
就在一年一度震撼人心的双11前夕，有消息称前段时间火爆到瞬间刷屏的OceanBase已经完成了Oracle模式的研发，助力银行和金融机构原先使用Oracle的业务可以平滑迁移到OB上，据悉目前已有银行领域的小伙伴完成了搬迁。
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