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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
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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
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看完这一篇，你就对 Spring Security 略窥门径了
开发Web应用，对页面的安全控制通常是必须的。比如：对于没有访问权限的用户需要转到登录表单页面。要实现访问控制的方法多种多样，可以通过Aop、拦截器实现，也可以通过框架实现，例如：Apache Shiro、Spring Security。我们这里要讲的Spring Security 就是一个Spring生态中关于安全方面的框架。它能够为基于Spring的企业应用系统提供声明式的安全访问控制解决方案。
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为什么要在油气行业中应用 IoT？这 8 个应用场景告诉你 IoT 在油气行业中可以做什么...
如今，物联网已经进入了各行各业：汽车、农业、绿色能源。物联网还将征服的领域之一是石油和天然气领域。在这些特殊的行业环境中，公司雇佣专业人员来预测机器何时需要维护和保养。通过物联网监控，以确保员工在工作环境中的安全，并改善生产。 麦肯锡 (McKinsey Global Institute)研究表明，到2025年，物联网有可能吸引$11.1T 的资金。
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ES2020 是 ECMAScript 对应 2020 年的版本。这个版本不像 ES6 (ES2015)那样包含大量新特性。但也添加了许多有趣且有用的特性。本文的代码地址：https://github.com/ljianshu/Blog 本文以简单的代码示例来介绍 ES2020新特性。这样，你可以很快理解这些新功能，而不需要多么复杂的解释。
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在本文中，我们将开始开发自己的Kubernetes控制器。 技术栈可以是Python、NodeJS或Ruby。因为这个博客被命名为为“ Java极客”，因此选择Java是很正常的。 作为一个用例，我们将实现sidecar模式：每当一个pod被调度时，sidecar pod也会随之被调度。如果将前者删除，则后者也必须删除。
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其实“数据湖”的概念由来已久，如果追溯时间大概可以到2011年。如今我们经常提及的数据湖其实可以被认为是一个集中式的安全存储库，用户可以任何规模存储、管理、发现并共享所有结构化和非结构化数据，过程中无需预定义架构。
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医疗保健、零售、金融、制造业……一文带你看懂大数据对工业领域的影响！...
随着大数据技术的兴起，工业领域在很大程度上发生了变化。智能手机和其他通讯方式的使用迅速增加，使得每天都能收集大量数据。以下是大数据对工业领域的影响。
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2020年已经到来，它的到来带来了信息和技术（IT）领域的诸多创新和变革，特别是对DevOps技术的创新和变革。美国领先的调查机构Grand View Research的专家进行的一项研究宣称，预计到2025年，DevOps的市场价值将达到128.5亿美元。
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Docker容器已经从一种锦上添花的技术转变成了部署环境的必需品。有时，作为开发人员，我们需要花费大量时间调试或研究Docker工具来帮助我们提高生产力。每一次新技术浪潮来临之际，我们都需要花费大量时间学习。
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SQL是用于数据分析和数据处理的最重要的编程语言之一，因此SQL问题始终是与数据科学相关工作（例如数据分析师、数据科学家和数据工程师）面试过程中的一部分。 SQL面试旨在评估应聘者的技术和解决问题的能力。因此，至关重要的是，不仅要根据样本数据编写正确的查询语句，而且还要像对待现实数据集一样考虑各种情况和极端情况。
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近日，阿里云对外宣布其容器服务调度GPU云服务器启动加速计算，最快只需60秒即可完成新冠病毒的核酸对比工作；同时将向医疗科研机构、疾控中心等一线病毒研究机构免费开放基因计算服务，技术可大幅提升宏基因组测序、疫苗研发相关的处理效率。基于此，晶少专程采访了阿里云基因计算服务AGS负责人、高级技术专家李鹏，集中呈现针对GPU和容器技术大幅提升核酸比对速度的有关细节以及关于阿里云基因计算服务（AGS）的诸多信息。
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最近，我构建了一个本地开发环境，该环境使用 Docker 进行一些关键的集成测试。 在我要完成这项工作时，我意识到在开始这项工作之前，我没有考虑到这么做的一些意义深远影响，如：
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数据库连接池和线程池等池技术存在的意义都是为了解决资源的重复利用问题。在计算机里，创建一个新的资源往往开销是非常大的。而池技术可以统一分配，管理某一类资源，它允许我们的程序可以重复的使用这个资源，只有在极端情况下（比如连接池满）才会创建新的资源。
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从提取层、处理层、基础结构入手，带你了解Spark和Kafka！
电子商务市场中典型的一天是这样的：每分钟发生1万个事件流，并且要选择合适的工具对其进行处理。
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随着业务的发展，MySQL数据库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作的开销也会越来越大；另外，无论怎样升级硬件资源，单台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、网络IO、事务数、连接数）总是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。
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王坚博士曾经做过这样一个非常形象的比喻，他将做 App 比作是在别人的花园里弄盆栽，「种点花草是没有问题的」，不过「别人叫你的产品下架你就得下架，这是有问题的」，现在在 GitHub 上，众多的开发者显然遭遇了这样的问题。
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