- 相关博文
- 最新资讯
-
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。
-
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。
-
- suzybai的学习笔记
- 前天
-
-
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。
-
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。
-
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。
-
- chao_Kid
- 前天
数据错误 -
-
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。
-
- 菜鸟Octopus
- 前天
-
- 数据错误
-
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。
-
- 夜莺philomel
- 昨天
-
-
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。
-
- 可以吧可以吧
- 前天
-
-
-
数据库是应用及计算机的核心元素，负责存储运行软件应用所需的一切重要数据。为了保障应用正常运行，总有一个甚至多个数据库在默默运作。我们可以把数据库视为信息仓库，以结构化的方式存储了大量的相关信息，并合理分类，方便搜索及使用。
-
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。
-
随着数字化的进程，数据的处理、存储和传输得到了飞速的发展。高带宽的需求使得短距互联成了系统发展的瓶颈。受损耗和串扰等因素的影响，基于铜线的电互联的高带宽情况下的传输距离受到了限制，成本也随之上升。而且过多的电缆也会增加系统的重量和布线的复杂度。与电互连相比，基于多模光纤的光互连具有高带宽、低损耗、无串扰和匹配及电磁兼容等问题，而开始广泛地应用于机柜间、框架间和板间的高速互连。
-
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。
-
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。
-
华为云TaurusDB计算存储分离架构：让数据“身”分离，“心”凝聚
在2019年HC大会上，华为重磅推出最新一代高扩展海量存储分布式数据库——TaurusDB，它拥有一个最大的特点就是将存储和计算以一种分离的架构形式运行。很多人就会问到，华为云为什么会设计这款产品？核心竞争力是什么？对比原生MySQL的优势有哪些？借此时机，CSDN记者有幸采访到了华为云TaurusDB数据库资深技术专家，现在就请他来为我们一一解答。
-
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。
-
随着移动互联网、信息技术等创新发展，数据量呈指数级爆发式增长并表现在多个方面，即规模扩张、结构多元化的数据新形态；业务升级转型带来的场景化需求数据新部署；市场细分带来的数据应用新模式以及承载行业发展，发挥核心资源池地位的数据新价值等。据IDC预测，全球数据圈将从2018年的33ZB增至2025年的175ZB，实现5倍以上的增长。在新数据时代，数据在数据形态、部署环境、应用模式和价值需求等方面均出现了更为精细化的需求，应对数据爆发压力，欲将海量的连接、微秒级的延迟、极高的性能体验为我所用，创新存储价值则变得势在必行。
-
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。
-
数据错误 -
-
腾讯Techo开发者大会揭晓云存储发展趋向：高性能、高可用、高性价比
产业数字化转型过程中产生着比过去任何一个时代都多的数据。在这样的背景下，数据存储技术应该怎么发展？11月7日，在腾讯Techo开发者大会上，来自科研领域的专家和腾讯云存储业务的工程师们共同揭开了云存储的发展趋势。
-
戴尔与AMD强强联合：五款PowerEdge服务器 ，让用户无法抗拒的选择
一口气发布5款产品，除了戴尔对于市场的乐观，更来源于对产品的自信，而这份自信则在于与AMD的强强联合。
-
i 智慧 | 回首30年存储演进之路 再看新数据时代阿里云存储如何革故鼎新？
人类以日新月异的速度刷新着科技的成果，其中存储的发展历史尤其悠久，堪称万年进化史。自文明诞生以来，我们就一直在寻求能够更有效存储信息的方式，从4万年前的洞穴壁画、6000年前泥板上的楔形文字，到今天普及的SSD/闪存，再到对量子存储、DNA存储技术的探索，脚步从未停止。据IDC预测，2025年全球数据将有175 ZettaBytes的总量。如此惊人而又庞大的数据量，为存储市场带来机遇的同时，也带来了不小的挑战。
-
排序算法这么多，这里先将排序算法做个简单分类： 一、可以根据待排序的数据量规模分类： 内部排序：在排序过程中，待排序的数据能够被全部加载进内存中 外部排序：待排序的数据太大，不能全部同时放入内存，排序过程中需要内存与外部存储交换数据
数据错误 -
阿里云存储负责人吴结生：安全可靠是云存储立身之本， 智能技术将激活存储技术新变革...
人类以日新月异的速度刷新着科技的成果，其中存储的发展历史尤其悠久，堪称万年进化史。自文明诞生以来，我们就一直在寻求能够更有效存储信息的方式，从4万年前的洞穴壁画、6000年前泥板上的楔形文字，到今天普及的SSD/闪存，再到对量子存储、DNA存储技术的探索，脚步从未停止。
-
活动
-
2021-11-10
-
2021-03-09
-
2020-12-16
独家定制
-
-
3500人的专业安全团队与你同在
-
-
CSDN云计算在线公开课
-
-
IaaS市场高速增长，历久弥新
精品推荐
关于我们
关注「云计算」
转载 & 投稿：songhui@csdn.net
商务合作：zhangjing@csdn.net