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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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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。