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这是以主从模式来运行的,前两个在maser节点上,最后一个在slave节点上。
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211~235,验证码、MD5、session、单点登录等。
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因为 CDH 在 6.3.2 之后开始收费,而自带的spark版本太低,还阉割了 spark-sql 功能。所以我们直接外挂spark3.3.1,使用 CDH 6.3.2 相关的 hadoop lib。
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#!/bin/bashDB_HOST='192.168.0.00'DB_PORT='3306'DB_NAME=defaultTBL_NAME=tableUSERNAME='root'PASSWORD='123456'PARAMS='?characterEncoding=utf8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai'HIVE_DB='default'HIVE_TIR='ods'HIVE_TBL=$HIVE_TIR'_'$T
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5月11日录制了袋鼠云数栈全新数据中台精讲系列 ——「数智赋能实战六讲」的第一场直播,主要对标签体系的建设进行了抽象,分成几个步骤,方便大家理解。你能看到▫ 数字营销是数字化转型排头兵▫ 标签体系建设方法论▫ 标签体系在某基金的建设案例一、数字营销是数字化转型排头兵《⼗四五数字经济发展规划》中强调,要⼤⼒推进数字化转型,形成数据驱动的智能决策能⼒,提升企业整体运营效率。要做好数字化转型,企业可从产、研、供、销、⽤等多个环节入手,而 “销” 恰好是第一关键要素,企业转型往往从营销场景入
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本文为大家用python题解了CCF-CSP真题《202209-3—防疫大数据》,希望对你有帮助~~
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详细地介绍了zookeeper的安装步骤,对每步的输入语句进行了解释并伴随着解释。
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自定义封装rocketmq实现发送单向消息
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超详细的记录了HBase 集群搭建的整个过程,以及搭建过程出现的问题和解决办法!
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ElasticSearch jdk配置。
数据错误
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文章目录前言消息队列准备工作安装rabbitmq-serverRabbitMQ应用KibaRabbitMQSendKibaRabbitMQReceived服务器端应用安装Erlang环境安装RabbitMQ添加用户和权限RabbitMQ的简单指令参考文献前言前几天在做日志收集,用到了RabbitMQ,它作为一种中间件,需要对其进行下载,安装,和配置。消息队列什么是消息队列?,我们这样想一下,用户访问网站,最终是要将数据以HTTP的协议的方式,通过网络传输到主机的某个端口上的。那么,接收数据的方式是
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通过实验验证了Kafka在多Partition多实例情况下,消息的消费和生产情况:(1)一个partition最多被一个实例(同一消费组)消费。(2)一个实例可以同时消费多个partition。(3)当通过key将topic消息写入Kafka时,相同key的消息保证能写入同一个partition。
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HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,源于Google的一篇论文《BigTable:一个结构化数据的分布式存储系统》。HBase以表的形式存储数据,表有行和列组成,列划分为若干个列族/列簇(column family)。欲了解HBase的官方资讯,请访问[HBase官方网站](http://hbase.apache.org/)。HBase的运行有三种模式:单机模式、伪分布式模式、分布式模式。单机模式:在一台计算机上安装和使用HBase,不涉及数据的分布式存储;伪分布式模式:在一台计算机上模拟一个
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1. 问题启动zookeeper时报如下错误Starting zookeeper … FAILED TO START2. 查看日志,错误原因是myid缺失发现错误原因:myid file is missing3. 为啥myid不在了不知道了,重建就好了3.1 查看dataDir路径3.2 在该路径下创建myid,每个节点myid中写入不同值注意: 值不能为0,否则启动不了,报错 -My id 0 not in the peer list错误示范:正确示范:(base) [ro
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elasticsearch-java 8.5的基本使用
数据错误
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OLTP 是 事件驱动 、 面向应用 的,也称为 面向交易的处理过程,OLAP 是 面向数据分析 的,也称为 面向信息分析处理过程。我们日常都是OLAP的数据库
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大家好,我是【架构摆渡人】,一只十年的程序猿。这是消息队列的第五篇文章,这个系列会给大家分享很多在实际工作中有用的经验,如果有收获,还请分享给更多的朋友。在学习消息队列的时候,大家都有一个共同的问题,那就是消息到底是服务端推送给客户端还是客户端主动去服务端拉取然后进行消费。今天这篇文章就来解答大家的这个的疑问。推模式首先我们来解决下什么是推模式,顾名思义,推模式就是我推给你。在MQ中也就是Broker收到消息后主动推送给Consumer的操作,叫做推模式。推模式的实现是客户端会与服务端(Broker
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下载安装: 官网下载Offset Explorer,下载地址:Offset Explorer下载之后直接安装,根据需要修改安装配置软件配置1、启动offsetexplorer.exe,在Add Cluster窗口Properties 选项下,填写Cluster name等参数信息如果没有搭建zookeeper 服务,不需要修改zookeeper 的配置参数,即使后面页面弹框报错提示Unable to connection zookeeper server也不影响如果...
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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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刚刚获悉,腾讯在光网络设备和数据中心领域的两大硬件自研设计“OPC-4”和“TMDC”顺利通过OCP(Open Compute Project)审核并正式接受为官方开源贡献。这是腾讯在硬件领域的开源设计首次被OCP官方正式认可,同时,腾讯也成为中国首家对OCP有开源贡献的互联网公司。
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NVIDIA今日宣布,在NVIDIA GPU Cloud (NGC)容器注册上,向交通运输行业开源NVIDIA DRIVE™自动驾驶汽车开发深度神经网络。
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11月28日,阿里云正式开源机器学习平台 Alink,这也是全球首个批流一体的算法平台,旨在降低算法开发门槛,帮助开发者掌握机器学习的生命全周期。
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近日,开源数据库厂商MongoDB与阿里云在北京达成战略合作,作为合作的第一步,最新版MongoDB 4.2数据库产品正式上线阿里云平台。
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首次落地中国大陆的OpenInfra:中国对于开源做出的贡献力量已不可忽视
一张标志着上海现代建筑地标的东方明珠海报,另一张展示着上海悠久历史的豫园景区海报,不仅向我们展示了这座城市浓厚的历史气息与现代化的繁荣,也让我们看到了OpenStack历经9年历史背后仍有着新鲜的科技气息。仅从这两张景色迷人且拥有时尚气息的两张海报,便能够看出此次开源基础设施峰会的用心良苦。没错,前身为OpenStack Summit的Open Infrastructure Summit首次落地中国大陆,而此次也正是阿丹第一次参加这场盛会,深感荣幸。
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四大开源项目联合发布 腾讯已成Github全球贡献前十公司!
近日在Techo开发者大会上,腾讯正式对四大重点开源项目进行了联合发布,包括分布式消息中间件TubeMQ、基于最主流的 OpenJDK8开发的Tencent Kona JDK、分布式HTAP数据库 TBase,以及企业级容器平台TKEStack。
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正式开源TKE和TBase,腾讯正成为大数据领域开源全面的厂商
在11月6日召开的Techo开发者大会上,腾讯云副总裁、腾讯数据平台部总经理蒋杰博士正式对外披露腾讯大数据平台10年技术演进历程。经过10年的积累,腾讯大数据平台的算力资源池目前已有超过20万台的规模,每天实时数据计算量超过30万亿条,并且随着资源管理平台核心TKE和分布式数据库TBase正式对外开源,腾讯正在成为大数据领域开源全面的公司。
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首次落地中国大陆的OpenInfra:中国对于开源做出的贡献力量已不可忽视
一张标志着上海现代建筑地标的东方明珠海报,另一张展示着上海悠久历史的豫园景区海报,不仅向我们展示了这座城市浓厚的历史气息与现代化的繁荣,也让我们看到了OpenStack历经9年历史背后仍有着新鲜的科技气息。仅从这两张景色迷人且拥有时尚气息的两张海报,便能够看出此次开源基础设施峰会的用心良苦。没错,前身为OpenStack Summit的Open Infrastructure Summit首次落地中国大陆,而此次也正是阿丹第一次参加这项盛会,并感到十分荣幸。
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雪花算法(snowflake) :分布式环境,生成全局唯一的订单号
snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法,结果是一个long型的ID。 这种方案大致来说是一种以划分命名空间(UUID也算,由于比较常见,所以单独分析)来生成ID的一种算法,这种方案把64-bit分别划分成多段,分开来标示机器、时间等。 其核心思想是:使用41bit作为毫秒数,10bit作为机器的ID(5个bit是数据中心,5个bit的机器ID),12bit作为毫秒内的流水号,最后还有一个符号位,永远是0。
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Q:什么是Spark?A:简单理解,Spark是在Hadoop基础上的改进,是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。