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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
- 前天
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
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提到MySQL的事务，我相信对MySQL有了解的同学都能聊上几句，无论是面试求职，还是日常开发，MySQL的事务都跟我们息息相关。
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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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MySQL 狠甩 Oracle 稳居 Top1，私有云最受重用，大数据人才匮乏！ | 中国大数据应用年度报告...
科技长河，顺之者昌，错失者亡。在这个技术百态之中，中国专业的 IT 社区CSDN 创始人&董事长蒋涛曾多次在公开活动中表示，开发者是对技术变革最敏感的人群。这不仅源于开发者、工程师创建了助力这个时代蜕变的工具，他们还极具前瞻性地缔造了真实世界之外的虚拟、数字化世界。
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“删库跑路”这个词儿，经常被挂在嘴边当玩笑，是因为大家都知道，一旦真的发生这样的事情，企业损失是无比惨重的。
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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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CSDN云计算「C课有道」栏目趁着这股技术风潮再次如期而至啦！秉承「门门有路，路路有门」的理念，这次CSDN云计算小分队特邀阿里云、腾讯云、青云、天云等企业内的“国宝级”架构师，共同打造了一款数据库系列进阶教程，效果绝堪比“红宝书”。 从数据库宏观发展入手，内容主要涉及云数据库为代表的非关系型数据库、MySQL数据处理、分布式等诸多技术要点，将造福开发者设置为终极指标，纯技术绽放的精彩无限，实在不容错过。
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