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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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- W~J~L
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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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- 橙子园
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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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- 大能能_
- 20小时前
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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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- bloom__❀；
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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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- wu_55555
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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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- 墨家巨子@俏如来
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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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- 快乐的小凯
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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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- chengqiuming
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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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- 五只鸭子
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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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- 智能相对论
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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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每当提到区块链一词时，许多人都会将其与比特币等加密货币联系起来。这项技术通过加快交易速度、提供隐私和透明以及其他更多功能，确实改变了虚拟货币的世界。
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MySQL 狠甩 Oracle 稳居 Top1，私有云最受重用，大数据人才匮乏！ | 中国大数据应用年度报告...
科技长河，顺之者昌，错失者亡。在这个技术百态之中，中国专业的 IT 社区CSDN 创始人&董事长蒋涛曾多次在公开活动中表示，开发者是对技术变革最敏感的人群。这不仅源于开发者、工程师创建了助力这个时代蜕变的工具，他们还极具前瞻性地缔造了真实世界之外的虚拟、数字化世界。
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根据《哈佛商业评论》的说法，数据科学家是21世纪最性感的工作。在现在这个大数据的世界中，数据科学家们用AI 或深度学习方法来发掘宝贵的商业见解。
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相信对于大部分的大数据初学者来说，一定遇见过Hadoop集群无法正常关闭的情况。有时候当我们更改了Hadoop内组件的配置文件后，必须要通过重启集群来使配置文件生效。
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这篇分享主要总结了数据从业人员在实践中可能遇到的陷阱与缺陷。跟其他新起的行业一样，数据科学从业人员需要不停的去考虑现在，考虑未来；需要不断的斟酌工作方法的合理性，正确性。思索不断，才能前行。
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2月18日，阿里云在官网宣布，河源数据中心正式对外提供服务。这是华南地区规模最大的绿色数据中心，可容纳超过30万台服务器，作为深圳地域的新可用区为华南地区上百万企业客户提供领先的云计算、人工智能、物联网等服务。
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如今，Python真是无处不在。尽管许多看门人争辩说，如果他们不使用比Python更难的语言编写代码，那么一个人是否真是软件开发人员，但它仍然无处不在。
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随着云计算，大数据和人工智能技术应用，单靠CPU已经无法满足各行各业的算力需求。海量数据分析、机器学习和边缘计算等场景需要计算架构多样化，需要不同的处理器架构和GPU，NPU和FPGA等异构计算技术协同，满足特定领域的算法和专用计算需求。今天，笔者带大家详细了解下FPGA技术。 FPGA是英文Field Programmable Gate Array简称，即现场可编程门阵列。它是在PLA、PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。
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随着云计算，大数据和人工智能技术发展，边缘计算发挥着越来越重要的作用，补充数据中心算力需求。计算架构要求多样化，需要不同的CPU架构来满足不断增长的算力需求，同时需要GPU，NPU和FPGA等技术加速特定领域的算法和专用计算。以此，不同CPU架构，不同加速技术应用而生。
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云+X案例展 | 电商零售类：WakeData助力叁拾加数字化变革
在新零售时代下，各行业都在寻求数字化转型、发展智慧零售模式。而作为新零售的主赛道生鲜行业来说，运营端需要从即时性消费需求出发，加强线下场景布局，提升用户全渠道消费体验。其中水果是生鲜里消费者喜爱程度及消费频次较高的品类，具有很强的互联网基因，但水果行业的数据构成极其复杂，要考虑很多变量，这就需要借助线下大数据构建数字化运营及经营系统。
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云+X案例展 | 金融类：金山云为新网银行重塑金融服务提供云计算动力
作为国内第三家、中西部首家互联网银行，新网银行从创立起，就注定将走上一条与众不同之路。按照新网银行高层的话说，“与其说我们是一家银行，不如说我们是一家拿了银行牌照、专注于大数据驱动的金融科技公司”，这无疑是点出了新网银行的特别之处——依靠大数据风控和金融科技能力来驱动业务运营，实现金融和科技的融合。
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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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近日腾讯云在北京举行大数据AI新品发布会。会上，腾讯云带来了在大数据与AI领域的最新研究成果，包括AI换脸甄别技术AntiFakes、腾讯星图以及企业画像平台等七大重磅新品，并对AI、大数据产品进行全线升级，致力于为用户带来更精细化的应用场景、更强大的技术能力以及更低的应用成本，全面降低企业AI技术应用门槛。
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近日在腾讯云AI大数据新品发布会上，腾讯云副总裁王龙向听众全面介绍了当前腾讯云数据智能服务的全景布局。针对目前整体AI行业的发展趋势，他表示过去一招鲜的发展模式已经难以为继，取而代之的是真正能够产生价值的、端到端的、全面的AI解决方案，并且随着技术的不断演进，企业进入和使用数据智能领域的门槛将继续大幅降低。
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阿里云提出“云+Fintech”新金融战略 已助上万家金融机构上云
12月3日，阿里云峰会广东期间，阿里巴巴副总裁、阿里云智能数字政府事业部总裁许诗军表示，目前阿里云已成为中国数字政府大数据整体市场第一，也是数字政府大数据基础平台软件市场第一。
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12月3日，阿里云峰会广东期间，阿里巴巴副总裁、阿里云智能数字政府事业部总裁许诗军表示，目前阿里云已成为中国数字政府大数据整体市场第一，也是数字政府大数据基础平台软件市场第一。
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2019年技术盘点云数据库篇（一）：UCloud专家谈云数据库：千锤百炼 云之重器
公有云逐渐成为企业运行 IT 设施的新趋势，那么作为企业最核心的系统—数据库，数据上云也成为大数据时代的必然选择。对企业来说，数据可视为其命脉，因此数据迁移上云就意味着将企业“命脉”搬到云平台。事实上，数据上云有两种形式，数据库直接上云或者选择云数据库，而云数据库利用其云原生的优势具备了许多过去数据库产品不具备的优势，包括可靠性、弹性、存储容量以及成本等，正逐渐被更多的企业所接受。
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2021-11-10
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2021-03-09
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