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-help:-mkdir:-moveFromLocal:-copyFromLocal:从本地文件系统中拷贝文件到HDFS路径去、-put:等同于copyFromLocal,生产环境更习惯用put、-appendToFile:追加一个文件到已经存在的文件末尾、-copyToLocal:从HDFS拷贝到本地、-get:等同于copyToLocal,-ls: -cat:-chgrp、-chmod、-chown:-mkdir:-cp:-mv:-tail:-rm:-rm -r:-du:-setrep:......
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目录 一、生产者消费者模型1. 生产者消费者模型的概念2.生产者消费者模型的特点3.生产者消费者模型的优点二、基于BlockQueue的生产者消费者模型1.基于阻塞队列的生产者消费者模型概述2.模拟实现基于阻塞队列的生产者消费者模型1.单生产者与单消费者2.多生产者与多消费者......
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JSON文件存储格式十分常见,在各个数据库中以及业务场景都有关于该文件的处理方式。但是有时候处理JSON文件在不同的数据库处理方法也不同,掌握一些高效的函数可以大大简化我们处理JSON数据格式的效率。面对一些复杂的存储形式,例如JSON数组存储这种就必须采取一定的处理方式,下面是处理HiveSQL解析JSON数据的函数与方法。...
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风险并不是所有人都能轻松看到,信贷公司同样如此。8月4日下午15:00,顶象研发总监就评分卡模型展开分享,详细介绍了评分卡模型的原理、评分卡模型的构建过程、评分卡模型的开发投产以及顶象的评分卡模型实践。......
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由于将Segment和索引数据存放在HDFS中,Druid需要连接HDFS,需要Hadoop中相关配置文件,在node3“/software/apache-druid-0.21.1/conf/druid/cluster/_common”目录下创建目录“hadoop-xml”,将Hadoop中core-site.xml、hdfs-site.xml复制到“hadoop-xml”目录中。进入“/software/apache-druid-0.21.1/conf/druid/cluster/_common”...
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而解决这个问题的办法就是采用第三方的支持跨语言的序列化/反序列化框架,所谓的跨语言, 意思就是说,不管你是什么语言生成的对象,那你存入kafka的时候 用我的序列化协议,我帮你序列化, 当你从kafka中获取数据的时候, 也请用我来反序列化。kafka存储的实际上不是python对象也不是java对象,而是thrift自己的数据结构,只不过thrift能将这个结构体转化成python或者是java对象同时也将java或者python转成自己的结构体。因为你的序列化反序列化器都是java语言写的。...
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微服务项目从0到1框架搭建
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【大数据】用VMware搭建自己的虚拟机
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Hbase查询scan(get)封装(idea)
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Hive与Hbase的区别详解
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对于版本迭代后新增的功能和优化,本文将再做补充。
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从零基础开始入门学习Python,开发环境使用最新版python3.10,从软件下载,IDE使用,让大家一步步了解Python,掌握Python基础语法,掌握代码编写的规范和技巧,Bug调试能力,用Python第三方库做出可视化图表。,开始都是12k,慢慢人家就22k,32k了,而你只能2k,2k的慢慢加。搞程序也不用思前想后,想对程序下手的朋友们,可以从python这入口,当个兴趣玩玩也未尝不可。最新Python教程,8天python从入门到精通,学python看这套就够了_哔哩哔哩_bilibili。.
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🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项目,今天要分享的是🚩 **基于大数据的电影数据分析与可视化系统 **🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:4分创新点:4分🧿。...
数据错误
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Docker heavyweight monitoring system CIG cadvisor + influxdb + grafana
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生产者消费者问题,也称有限缓冲问题,是一个多线程同步问题的经典案例。。生产者和消费者之间必须保持同步,要保证生产者不会在缓冲区满时放入数据,消费者也不会在缓冲区空时消耗数据。解决方法 采用某种机制保护生产者和消费者之间的同步。有较高的效率,并且易于实现,代码的可控制性较好,属于常用的模式。在生产者和消费者之间建立一个管道。...
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近年来,利用高性能计算机来进行药物虚拟筛选已经被广泛应用,计算机辅助药物设计可以提高药物研发的成功率,降低研发成本,缩短研发周期,是目前创新药物研究的核心技术之一。随着医药大数据的积累和人工智能技术的发展,运用AI技术并结合大数据的精准药物设计也不断推动着创新药物的发展。在新型冠状病毒的治疗方案中,通过一系列计算机辅助药物生物计算的方法发现一大类药物分子可以有效阻止新冠病毒的侵染,为治疗新冠提供了新思路。CADD蛋白结构分析、虚拟筛选、分子对接(蛋白-蛋白、蛋白-多肽)4.2 Open MPI简介及安装。.
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时间戳,也就是 timestamp, 它在许多的事件中,特别是时序数据中是一个不可少的字段。它记录事件或文档的时间。在我们对数据可视化时,也是非常重要的一个字段。针对时序时间,在我们对数据创建 index patterns 或者 date views 时,我们需要选择时间戳的字段。...
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随着业务的发展,MySQL数据库中的表会越来越多,表中的数据量也会越来越大,相应地,数据操作的开销也会越来越大;另外,无论怎样升级硬件资源,单台服务器的资源(CPU、磁盘、内存、网络IO、事务数、连接数)总是有限的,最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。
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最近读到这样一篇好文章,从底层硬件角度出发剖析了一下CPU对代码的识别和读取,内容非常精彩,读完感觉大学里学到的很多东西瞬间联系起来了,这里分享给大家,希望能认真读完并有所收获。
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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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程序的运行过程,实际上是程序涉及到的、未涉及到的一大堆的指令的执行过程。 当程序要执行的部分被装载到内存后,CPU要从内存中取出指令,然后指令解码(以便知道类型和操作数,简单的理解为CPU要知道这是什么指令),然后执行该指令。再然后取下一个指令、解码、执行,以此类推直到程序退出。
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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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和传统服务器相比,星星海统一的整机方案可以支持不同的CPU主机,前瞻性的高兼容架构,统一规划的硬件底座,可以支持未来3-5年的服务器产品演进。