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HBase数据库不同于一般的数据库，如MySQL数据库和Oracle数据库是基于行进行数据的存储，而HBase则是基于列进行数据的存储，这样的话，HBase就可以随着存储数据的不断增加而实时动态的增加列，从而满足Spark计算框架可以实时的将处理好的数据存储到HBase数据库中的需求。从上述返回结果可看到，Hive中包含hive_hbase_emp_table表，HBase中包含hbase_emp_table表，说明Hive与HBase整合成功后，可以在Hive中创建与HBase相关联的表。
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- 想你依然心痛
- 昨天
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针对豆瓣电影TOP250页面（或其他分类页面），需设置合理的请求间隔（如2-3秒）避免被封禁。爬取字段包括电影名称、导演、主演、评分、评论人数、上映年份、类型等。使用Pandas处理缺失值、重复值及格式转换。评分需转换为数值类型，评论人数需去除“人评价”文本并转为整数。将Hive查询结果导出为CSV，使用Python的Matplotlib或Tableau生成图表。例如绘制评分分布直方图、类型占比饼图等，形成分析报告。通过HiveQL执行查询分析，例如计算各年份平均评分、类型分布、高评分导演排名等。
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- m0_59969565
- 昨天
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本文介绍了使用Docker容器快速部署Kafka、MySQL和Redis服务的方法。对于Kafka，使用wurstmeister镜像分别启动Zookeeper和Kafka容器，配置了消息大小限制、端口映射及数据卷挂载。MySQL和Redis则通过官方镜像部署，设置了自动重启、日志限制等参数。三种服务均配置了持久化运行(--restart always)和端口暴露，其中MySQL还设置了root密码。这些命令提供了快速搭建分布式系统基础组件的标准方案。
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- xinLD6
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本文详细介绍了基于SpringBoot集成RabbitMQ构建可靠消息系统的方案。系统采用DirectExchange实现精确路由，包含生产者、消费者和核心配置三部分。通过消息持久化、JSON序列化、事务管理和重试机制确保消息可靠传递，并支持动态调整消费者数量应对负载变化。文章重点讲解了交换机/队列配置、绑定关系、消息发送与消费的实现细节，以及幂等性处理、事务边界控制等最佳实践。该方案适用于需要异步通信和解耦的系统场景，具备高可靠性和扩展性。
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- 绝顶少年
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最终需要得到一个类对象，而这需要内存来存放，因此需要分配内存空间，根据刚才读取到的内容，确定出类对象需要的内存空间，申请这样的内存空间，并且把内存空间中所有的内容，都初始化为0。魔幻数字，计算机圈子中约定俗成的做法，二进制文件中，会在开头的若干个字节，设置一个固定的常熟进去，通过这个常数，标识当前这个文件是什么样的文件。防止用户自己写的类，把标准库的类给覆盖掉，保证标准库的类，被加载的类优先级是最高的，扩展库其次，第三方库的优先级最低。谈到地址就是“内存”的地址，而文件（硬盘）中没有地址的概念。
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- 默默无闻的白夜
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安装下eslinnt pnpm add eslint -d （这里指定下eslint8.0的版本更兼容，9.x的还需要装一些相关依赖）Vue // 支持 Vue 语法的模板（需 Umi 4+）Ant Design // 集成 Ant Design 组件库的模板。// 其他社区模板（视 Umi 版本而定）React // 纯 React 模板（默认）Simple // 基础模板（仅包含核心依赖）配置.vscode/settings.json文件。npm源 选择taobao。
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- 小墨宝
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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。
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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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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。
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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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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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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。
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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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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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
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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。
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