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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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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。
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