Mongodb同步数据到hive(二) 1.            概述 上一篇文章主要介绍了mongodb-based,通过直连mongodb的方式进行数据映射来进行数据查询,但是那种方式会对线上的数据库产生影响,所以今天介绍第二种方式—BSON-based,即使用mongoexport将所需要的表导出到本地文件,文件个是默认为bson.然后将导出的bson文件put到HDFS文件系统里面,最后在hive里面创建相应的表来使用hive sql进行查询. 2.            导出bson…

Luogu P1714 题目的大意就是给定一个长度为n的序列,求出这个序列中长度不超过m的子串的最大和 很容易想出的一个解法就是枚举起点终点,直接暴力扫一遍得出答案. 当然也很容易发现这种做法肯定会TLE. 也有一个很容易想到的优化方法--利用前缀和. 但是我们会发现即便如此,还是会TLE. 也就是说枚举这条路看起来走不通的样子-- 那么我们换一个思路 依然是利用前缀和的思想,首先观察部分和的公式: sum[i~j]=sum[j]-s[i-1]. 如果我们目标区间内使被减数尽可能大,减数尽可能小…

Hive 填坑指南 目录 Hive 填坑指南 数据表备份 数据表备份 方法1:create table 表名_new as select * from 原表 create table 表名_new as select * from 原表 -- 只是复制原数据,其实就是把查询的结果建一个表 -- 备份表的分区字段会变成普通列,且无法复制表字段的comment备注信息.比较重要的是表的储存大小会变得很大,可能是源分区表的十几倍. hive建表create table xxx as select 备份…

论文提出Spiking-YOLO,是脉冲神经网络在目标检测领域的首次成功尝试,实现了与卷积神经网络相当的性能,而能源消耗极低.论文内容新颖,比较前沿,推荐给大家阅读   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Spiking-YOLO: Spiking Neural Network for Energy-Efficient Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/1903.06530 Introduction   脉冲神经网络(Spiking n…

"易穷则变,变则通.通则久". --<系辞传>下篇的第二章 实践敏捷方法接近两年,瓶颈效应逐渐显现.计穷力竭之时.有幸了解到HOLACRACY.购买了市面上唯一一本中文书籍,重复研读揣摩之,深感此法乃良药,并且对症. 纠集几个小伙伴隔三差五的讨论HOLACRACY,期望尽早建立些群众基础.也避免突然转变时显得突兀. 择机全团队宣贯HOLA要点之后.迅速完毕了角色的定义,并于今日尝试以管理会议的形式召开了角色的讨论. 大姑娘上花轿,人生头一回. 事实上.上花轿易,入洞房难.经…

在REchart项目中,实验此网址的内容,得到若干实例 针对此我针对北京市做了若干实验 第一:绘制北京市的填充地图 代码如下: >BJqu<-mapNames("beijing") >value<-runif(,min = ,max = ) >BJ_DF<-data.frame(BJqu,value) >BJqu_result<-remapC(BJ_DF,title = ,mindata = ) >BJqu_result 第二:绘制…

百忙之中抽空学习python,但是令人惊讶的是连hello world都写不出来.…

1:我现在本机安装了centos虚拟机,然后在windows桌面下使用SecureCRT ssh客户端登录我的本地虚拟机,再然后 通过centos下的ssh命令登录局域网内测试机192.168.0.10. 感觉就是ssh连接之后就像操作本地计算机,最重要一点是可以来回来回的跳,即我ssh登录11机,然后又可以ssh虚拟出来的centos,其地址为192.168.0.184这样层层跳转. ssh 查看版本>> [logon@logon Desktop]$ ssh -V OpenSSH_5.3p1…

最近打算研究研究 Flink,根据官方文档写个 Hello,World.入门还是比较容易的,不需要复杂的安装环境.配置.这篇文章简单介绍 Flink 的使用感受以及入门. 感受 搭建环境方便:Flink 可以在 Windows 下运行与开发.对于喜欢 Windows 下开发的人,可以免去搭建虚拟机的成本.并且不依赖其他框架,本地环境搭建简单.这点很关键,许多人学习框架都放弃在了环境搭建上.减少搭建环境的成本,可以避免初学者浪费过多精力.Hadoop 的搭建框架就非常麻烦,并且早期 Hadoop…

论文提出使用进化算法来进行神经网络结构搜索,整体搜索逻辑十分简单,结合权重继承,搜索速度很快,从实验结果来看,搜索的网络准确率挺不错的.由于论文是个比较早期的想法,所以可以有很大的改进空间,后面的很大算法也是基于这种想法进行更好的补充   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Large-Scale Evolution of Image Classifiers 论文地址:https://arxiv.org/abs/1703.01041 Introduction   论文对当前的进化算法进行少…