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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。
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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。
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- suzybai的学习笔记
- 前天
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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。
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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。
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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。
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- chao_Kid
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数据错误 -
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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。
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- 菜鸟Octopus
- 前天
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- 数据错误
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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。
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- 夜莺philomel
- 昨天
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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。
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- 可以吧可以吧
- 前天
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近年来，我国文化产业蓬勃发展，文化产业价值年均增速远高于同期 GDP 增速，尽管中 国演出市场在开放竞争中逐步规范有序，但目前仍处于起步和培育阶段，尚不够完善和成熟。尤其在演出场馆基础设施、管理运营等方面参差不齐。
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2020年边缘计算最新前沿报告：如何与核心云、5G、AI协同？如何打造新业态和部署运营？...
在数字经济的时代浪潮中，作为关键生产要素的数字技术的快速变革已成为新常态。正当人工智能开始崭露头角时，云计算的边缘化延伸趋势又成为了另一个新焦点。
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近年来超融合在国内迎来快速增长，根据IDC最新发布的报告，2019上半年中国超融合市场增长率达56.7%，大幅超越去年同期。Gartner发布的最新报告，到2023年我国超融合市场依旧保持23%的快速增长。超融合覆盖范围正在进一步扩大，不仅服务的客户在向大规模企业扩张，应用场景也从服务器虚拟化、VDI扩展到数据库、私有云等关键业务。
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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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边缘计算无论是在市场规模、年均增速还是在实际落地方面，都有可能在TMT计算领域，上演“中心走向边缘，边缘走向中心”的一幕。只不过，对于边缘计算这个相对新鲜的领域，人们对其认知却有很多不当的地方，甚至是严重的误区，这主要表现在五大方面。不夸张地说，边缘计算里的这五个大坑，可能就有你跳过的。
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