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【 大数据分析Hadoop + Spark 】10分钟搭建Hadoop(伪分布式 )+ Spark(Local模式)环境
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目前大数据是一个非常有发展前景的岗位,在IT界薪资待遇也很高,很多人想从事这方面的工作,那下面我们谈谈大数据可以应用到哪些领域,需要哪些技术、都有哪些岗位。
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小白都能学会的flume采集数据到hive的教程
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常见的hbase启动失败问题的解决办法
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使用docker compose搭建hive测试环境
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使用sqoop将hive中的数据导入mysql中记录简单案例首先开启集群:start-all.sh在hive中建库建表,并插入一条数据来为自己做实验:验证一下,是否插入成功:在mysql中建表,并且要与hive中传过来的数据字段相对应:建表后为空:用sqoop将hive中的数据传到mysql中:export 导出数据,–connect 连接数据库的参数,–username root 是指用户名为root,test mysql中使用的数据库的库名,–password ‘’
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文章目录简介1、 scala中声明变量2、惰性变量3、基本数据类型4、scala类型层次结构5、scala中的条件表达式6、scala方法的重载7、scala中的块表达式8、循环1、for循环2、while循环9、方法和函数1、方法2、函数3、方法和函数的区别4、方法转换为函数提示:代码实例重点在于讲解知识点上,代码相对简单,所以都是使用scala shell来直接操作的简介Scala是一门多范式的编程语言,一种类似java的编程语言,是可扩展语言,并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性的混合功能编
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本文将从ZooKeeper集群如何保证一致性,讲到zookeeper保证数据一致性的协议,然后展开讲Zookeeper集群Leader选举,包括集群三种节点的类型,ZAB协议中节点的四种状态,以及两种情况下Leader选举的过程。然后会详细展开讲解ZAB协议,包括ZAB协议中ZXID的结构,ZAB协议的两个重点,崩溃恢复模式和消息广播模式。然后会通过一个例子来说明ZAB协议中Leader的单点问题,进而引出Paxos算法。文章会分为上下两个篇章,本文为第一部分。
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MetaX 是 58 无线 Android 团队开发一套彻底的组件化框架,它意在降低底层库的升级成本、业务个性化成本和提升业务线编译速度
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hadoop-3.3.3完全分布式集群搭建前言环境准备软件版本集群规划一、配置jdk环境变量1. 解压jdk2. 修改/etc/profile文件二、hadoop集群搭建1. 关闭防火墙2. 修改主机名3. 添加ip映射4. 配置免密登录5. 修改hadoop配置文件1. 解压2. 配置hadoop环境变量3. hadoop-env.sh4. core-site.xml5. hdfs-site.xml6. yarn-site.xml7. mapred-site.xml8. workers6. 分发文件7.
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Elasticsearch最大的优势在于其检索能力。那为了适配日常不同业务的多种查询需求,Elasticsearch为我们提供了六大搜索方式: 轻量搜索、表达式搜索、复杂搜索、全文搜索、短语搜索和高亮搜索。
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使用GeoMesa实现时空索引并进行KNN查询
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Spring Boot整合Kafka
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0. 引言在使用spring-data-elasticsearch读取es中时间类型的数据时出现了日期转换报错,不少初学者会在这里困惑很久,所以今天我们专门来解读该问题的几种解决方案。1. 问题分析该问题的报错形式一般是:Failed to convert from type [java.lang.String] to type [java.util.Date] for value '2022-03-15T14:31:55+08:00'; nested exception is java.lang
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前言上一篇我们认识了一下Kafka以及完成了一个快速入门程序。这篇文章我们将学习Kafka的整体架构,工作流程,以及一些核心概念,正所谓知其然知其所以然。Kafka的架构我们知道,消息队列的工作流程需要三部分组成:Producer生产者 ,Kafka服务器 ,Consumer消费者,生产者发送消息到Kafka,消费者从Kafka拉取消息。而Kafka本身是分布式架构的,如下图:看过我《RocketMQ入门经典》的朋友应该能看出来这个图和RocketMQ的架构图是很相似的,或者说RocketMQ很多
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本文主要讲的是,我们如何在没有hadoop或者spark这些大数据统计工具的情况,如何对大规模的文章快速的获取分词并且统计词频的方法,尤其是百万级其以上的数据量效果明显。【特别说明】我是经过实测的,可能和自己的机器有关,所以耗时上可能有些差异。但是效果肯定是明显的。好的方法就是要分享给大家。1. 本文涉及到的工具、数据、命令工具:jieba_fast [1] 使用cpython重写了jieba分词库中计算DAG和HMM中的vitrebi函数,速度得到大幅提升。快速利用清华镜像安装jieba_
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一 需求1 监听所有客户端的上线和下线。2 将某一个客户端的上线和离线情况,转告给其他客户端“客户端XX上/下线”3 客户端先将消息发送给服务端,服务端再将此消息转发给所有客户端(包括发送者自己),如果其他客户端接收到了此消息,则显示“【某ip】发送的消息:XXX”;如果是自己接收到了此消息,则消息“【我】发送的消息:XXX”二 服务端1 主程序类package netty.socket;import io.netty.bootstrap.ServerBootstrap;im
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Hadoop作为大数据的分布式计算框架,发展到今天已经建立起了很完善的生态,本文将一一介绍基于Hadoop生态的一系列框架和组件。Flume简介:Flume 是一个分布式、高可用的服务,用于高效收集、聚合和移动大量日志数据。作用:Flume 主要承载的作用是收集各个数据源的事件或日志数据,然后将其Sink到数据库架构Flume的实现架构原理也非常简单,通过Agent代理来实现数据的收集,一个Agent包含了Source,channel,Sink三个组件。Source:采集的数据来源
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文丨智能相对论作者丨陈选滨说起近两年的热门领域,网络安全绝对是排得上号的一个。要知道10年前(也就是2011年),我国的新增网络安全企业数量还不足1万家,直到近两年来,我国的网络安全企业数量才出现爆发性增长。根据企查查数据,2020年我国新增网络安全企业数量为19.79万家,同比增长107.31%,2021年新增网络安全企业数量更达到36.99万家,同比增长86.89%。与此同时,资本市场的加码也在不断的刺激着网络安全产业的蓬勃发展。根据国家工信部网络安全产业发展中心发布的《2021..
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腾讯多媒体实验室:基于三维卷积神经网络的全参考视频质量评估算法
腾讯有多个视频业务线,点播视频有腾讯视频、企鹅影视,短视频有微视、K歌,直播类有Now直播、企鹅电竞,实时传输类有QQ和微信的音视频通话、无线投屏和腾讯会议等。
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12月24日,证监会公告,同意优刻得科技股份有限公司(以下简称“UCloud优刻得”)科创板IPO注册;从今年4月提交招股书,历时8个月,4轮往返问询,中国领先的中立第三方云计算服务商,终于将正式在上交所科创板发行上市。
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机器人技术大提升:NVIDIA为构建自主机器统一平台树立里程碑
近日,NVIDIA发布了全新版本Isaac软件开发套件(SDK),为机器人提供更新的AI感知和仿真功能。
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NVIDIA发布先进的软件定义自主机器平台DRIVE AGX Orin
近日,NVIDIA发布了用于自动驾驶和机器人的高度先进的软件定义平台——NVIDIA DRIVE AGX Orin™。
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GTC CHINA 2019 | 黄仁勋发表主题演讲,多项创新技术与合作全面助力 AI 加速落地
近日,NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在中国苏州举办的 GTC China 大会上发表主题演讲,宣布多项创新技术与合作,并阐述了 NVIDIA 如何助力 AI 加速进入大规模应用。
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“我早就预言了互联网。1975年,所有的技术都已经准备好了;1985年,所有的技术都应该很平常了;而直到1995年,居然才开始起飞。看来,我对时间的规划很糟糕。” 被誉为互联网之父的鲍伯·泰勒曾这样自我解嘲。
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近日, NVIDIA发布了一款突破性的推理软件。借助于该软件,全球各地的开发者都可以实现会话式AI应用,大幅减少推理延迟。而此前,巨大的推理延迟一直都是实现真正交互式互动的一大阻碍。
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“截止目前英伟达开发者社区已经超过160万人!”时隔一年,再见NVIDIA开发者计划副总裁Greg Estes,他难掩对该数据的惊喜之情。
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“与合作伙伴‘共创’是产业互联网发展最重要的路径,也是最佳的路径。”腾讯公司高级执行副总裁、云与智慧产业事业群总裁汤道生在2019腾讯云启产业生态年会上给出了腾讯的答案。
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云+X案例展 | 金融类:荣之联助力君康人寿构建新一代数据中心
近年来,互联网、大数据、云计算和物联网等行业的蓬勃发展,对数据的存储、交换、计算等的应用需求不断增加,使得大数据发展需求下对上游基础设施领域的需求持续旺盛,促进了数据中心(简称“IDC”)需求的不断增加。同时,各国5G技术的发展和商用化的推广又进一步促进了IDC行业爆发增长。未来,IDC行业必将成为物联网、云计算及5G技术的不断完善与发展下又一风口。
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NVIDIA今日宣布,在NVIDIA GPU Cloud (NGC)容器注册上,向交通运输行业开源NVIDIA DRIVE™自动驾驶汽车开发深度神经网络。
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云+X案例展 | 民生类:智领云数据中台为“健康武汉”增砖添瓦
与前一个十年相比,如今企业对大规模应用的需求产生了巨大变化,例如: 在互联网领域内,高度连接的应用在海量数据的情况下对于可靠性、性能以及连接性的要求有了数个数量级的提高; 快速响应商业洞见; 快速响应市场/客户需求; 对于企业来说数据的存储、收集和分析变得至关重要,对前沿科技的技术(机器学习,人工智能)支持变得至关重要。
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云+X案例展 | 民生类:基于AWS PaaS构建基础集团企业级中台
“为了实现企业持续高效发展,经过长期调研,基础集团业务中台选择了炎黄盈动AWS PaaS。低代码、轻量级的AWS PaaS可快速开发、部署各类应用,同时根据建筑行业的项目管理,项目招投标、项目策划、项目质量管理、安全管理、进度、成本、竣工验收、项目结算等一套施工项目流程,做成数据强相关、不需要纸质表单的业务系统,解决了流程管理的难题。"