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Impala是一个MPP(大规模并行处理)SQL查询引擎,是一个用C ++和Java编写的开源软件;用于处理存储在Hadoop集群中大量的数据;性能最高的SQL引擎(提供类似RDBMS的体验),提供了访问存储在Hadoop分布式文件系统中的数据的最快方法。
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1、选择一门重点学习的编程语言:Java或者Python2、学习必备的数据库、Linux操作系统3、根据不同的方向针对性强化 - 大数据开发方向:一定要去钻研Hadoop平台及其组件、Hive数据仓库、Spark交互计算框架等。....................................
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python操作RabbitMQ示例
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Linux安装Zookeeper集群版前置条件:需要安装jdk 1.8三台虚拟机:一主两从(已经提前做了免密登录,hostname修改,hosts映射)node1node2node3版本版本号:zookeeper-3.4.10一、安装包上传解压1.安装包下载地址链接: https://pan.baidu.com/s/1EZq9J3rUBABv0wW46BvtOg密码: pwro2.上传到服务器自行选择上传方式3.将压缩包解压到指定文件目录tar -zxvf zookeeper
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一、下载elasticsearch登录 https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch 下载二、启动elasticsearch三、将elasticsearch安装成服务在安装的es目录下在地址栏输入cmd 进入命令窗口, 输入elasticsearch-service.bat install 即可安装成服务...
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linux安装部署es
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查询关键词:'查询还款计划',发现匹配很多,我只想知道最后一次是什么时候出现的。可以这么写grep -n '查询还款计划' info.log | tail -1如果想查最后两次的日志,可以把-1改成-2。如果想查最开始出现的日志,可以把tail改成head。......
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1.安装RabbitMQcentos8安装RabbitMQ链接:centos8安装RabbitMQ_weixin_44919041的博客-CSDN博客2. parent pom文件配置pom.xml配置文件如下:<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2.
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上面的实践存在什么样的问题,考虑一个场景,有一个延迟一小时的队列,这样消息发出后,实际上一个小时后在该主题上的消息拉取才有意义(之前即使拉取下来也发送不出去),但上面的实现仍然会不停阻塞唤醒,相当于在做无用功。主要实践原理是通过定阅原始主题,并判断是否满足延迟时间要求,满足要求后转发新主题,不满足则阻塞等待,同时外置一个定时器,每1秒进行唤醒锁协作。这边的原理是通过定阅原始主题,并判断是否满足延迟时间要求,满足要求后转发新主题,不满足则停止消费并等待。kafka本身是不支持延迟队列功能,我们可以通过。
数据错误
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1. 下载Kafka 官网下载链接本例 下载的是 kafka_2.12-3.1.0.tgz下载后解压2. 启动服务需遵循以下几步, 依次打开新的命令行启动, 也不要关闭之前的命令行窗口cmd 至 D:\tools\kafka_2.12-3.1.0启动 Zookeeper 服务, 默认端口 2181bin\windows\zookeeper-server-start.bat config\zookeeper.properties启动 Kafka 服务,默认端口 9092bin\wind
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开篇词 吃透分布式数据库,提升职场竞争力你好,我是高洪涛,前华为云技术专家、前当当网系统架构师和 Oracle DBA,也是 Apache ShardingSphere PMC 成员。作为创始团队核心成员,我深度参与的 Apache ShardingShpere 目前已经服务于国内外上百家企业,并得到了业界广泛的认可。我在分布式数据库设计与研发领域工作近 5 年,也经常参与和组织一些行业会议,比如中国数据库大会、Oracle 嘉年华等,与业界人士交流分布式数据库领域的最新动向和发展趋势。近十年来,整
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本文属于RabbitMQ入门级文章,相当于RabbitMQ的Hello World篇,目的是让读者快速搭建一个RabbitMQ服务,通过一个示例快速了解RabbitMQ的功能,整个过程中无需写任何代码,让读者对RabbitMQ有初步的了解和认识。
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从git上新拉下来的vue项目,没有node_modules依赖,npm install报错,node-sass报错
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kafka消费者组命令
数据错误
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文章目录系列文章一、concat函数1)横向堆叠与外连接横向堆叠合并df1和df2,采用==外连接==的方式2) 纵向堆叠与内链接二、merge()函数三、join函数1)根据行索引合并数据2)合并重叠数据系列文章Python之Series和DataFrame的数据排序Python数据分析之复习知识点一、concat函数concat()函数可以沿着一条轴将多个对象进行堆叠,其使用方式类似数据库中的数据表合并参数含义如下:参数作用axis表示连接的轴向,可以为0或者
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