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Hive系列博文,持续更新~~~ 大数据系列之数据仓库Hive原理 大数据系列之数据仓库Hive安装 大数据系列之数据仓库Hive中分区Partition如何使用 大数据系列之数据仓库Hive命令使用及JDBC连接 一.背景 1.在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念. 2.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. 3.如果需要创建有分区的表,需要在creat

安装完CDH后,发现里面的东东实在是太多了,对于一个初学大数据的来说就犹如刘姥姥进了大观园,很新奇,这些东东每个单拿出来都够喝一壶的. 接来来就是一步一步地学习了,先大致学习了每个模组大致做什么用的,然后再按模组一个一个细致学习,并实际演练. 我给自已的第一个课题是如何将Sql Server的一个表数据导入到HDFS中,网上有很多这样的教程,不过我觉得最有用的还是官网的User Guide,网上的教程直接把命令列出来,后面的参数基本没有用,因此可以考虑官网User Gruide进行详细了解. 步

Redis应用开发 要求: 了解Redis应用场景 掌握Redis二次开发环境搭建 掌握Redis业务开发 Redis简介 Redis是一个基于网络的,高性能key-value内存数据库 Redis根memcached类似,不过数据可持久化,而且支持的数据类型很丰富.支持在服务端计算集合的并.交和补集等,还支持多种排序功能. Redis使用场景有如下几个特点: 高性能 低延迟 丰富数据结构存取 支持持久化 Redis应用场景介绍Redis提供了灵活多变的数据结构和数据操作,主要应用于如下场景:

前面已经学习了如何将数据从关系型数据库导入到Hive/HDFS,并且在Windows客户端查询导入的数据,接下来继续学习CDH,知识点: 1.Hue环境中DB Query如何使用,DB Query这个功能是在Hue这个Web界面可以直接查询其他关系型数据库的数据,Hue在默认装完后是无法直接使用DB Query的,需要配置,详细可参照http://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/9487952.html 2.Impapa,又一个新名词,百度了一下其实这个还比较易学,只

低版本的hadoop下MapReduce处理流程 1.首先用户程序(JobClient)提交了一个job,job的信息会发送到Job Tracker,Job Tracker是Map-reduce框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信heartbeat,需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有job失败.重启等操作. 2.TaskTracker是Map-Reduce集群中每台机器都有的一个部分,他做的事情主要是监视自己所在机器的资源情况. 3.TaskTracker同时监视当前机器的ta

1.在controller中调用某方法,得到最终的json数据.根据框架开发形式,将Json数据传入视图中 2.在视图中,我们放置一个hidden形式的标签,并获取到json数据 3.这时候,我们查看源代码,就能看到json数据啦 以上

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/II48YxGfoursKVvdAXYbVg作者:李勇 目录:1.左表 join 后条件下推2.左表join中条件不下推3.右表join中条件下推4.右表join中条件不下推5.总结 在<SparkSql连接查询中的谓词下推处理(一)>中,我们介绍了一些基本的概念,并对内连接查询时的一些基本下推规则进行了分析. 本篇文章要介绍的是--外连接查询中的谓词下推规则,这相比内连接中的规则要复杂一些,不过

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/YPN85WBNcnhk8xKjTPTa2g 作者:李勇 目录: 1.SparkSql 2.连接查询和连接条件 3.谓词下推 4.内连接查询中的谓词下推规则 4.1.Join后条件通过AND连接 4.2.Join后条件通过OR连接 4.3.分区表使用OR连接过滤条件 1.SparkSql SparkSql 是架构在 Spark 计算框架之上的分布式 Sql 引擎,使用 DataFrame 和 Dat

用源码工程来编译安装 / 到官网下载最新stable版 / 解压源码并进入目录 .tar.gz -C ./redis-src/ / make 如果报错提示缺少gcc,则安装gcc : yum install -y gcc 如果报错提示:Newer version of jemalloc required 则在make时加参数:make MALLOC=libc / 安装redis,指定安装目录,如 /usr/local/redis make PREFIX=/usr/local/redis inst

1.实时处理框架 即从上面的架构中我们可以看出,其由下面的几部分构成: Flume集群 Kafka集群 Storm集群 从构建实时处理系统的角度出发,我们需要做的是,如何让数据在各个不同的集群系统之间打通(从上面的图示中也能很好地说明这一点),即需要做各个系统之前的整合,包括Flume与Kafka的整合,Kafka与Storm的整合.当然,各个环境是否使用集群,依个人的实际需要而定,在我们的环境中,Flume.Kafka.Storm都使用集群. 2. Flume+Kafka整合 2.1 整合思路

算法背景 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定.链表.树.散列表(又叫哈希表,Hash table)等等数据结构都是这种思路,存储位置要么是磁盘,要么是内存.很多时候要么是以时间换空间,要么是以空间换时间. 在响应时间要求比较严格的情况下,如果我们存在内里,那么随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,以及检索的时间越来越长,导致内存开销太大.时间效率变低. 此时需要考虑解决的问题就是,在数据量比较大的情况下,既满足时间要求,又满足

PHPExcel 是一个php语言读取导出数据.导入生成Excel的类库,使用起来非常方便,但有时会遇到以些问题,比如导出的数据超时,内存溢出等. 下面我们来说说这些问题和解决办法. PHPExcel 版本:@version    1.8.0, 2014-03-02 能遇到这样的问题一般都是因为数据量大导致 1.PHPExcel 报错 报错提示: 'break' not in the 'loop' or 'switch' context 严格的讲这个不是PHPExcel的错误,是PHP版本的问题

在展示数据库中不知道数量的数据时怎么展示最好呢?--表格 ListView - 表格形式展示数据 ListView 常用属性 HeaderStyle - "详细信息"视图中列标头的样式. None - 不显示列标头 Nonclickable - 不可点击 Clickable - 可点击 HideSelection - 当控件没有焦点时,移除选定项的突出显示. MultiSelect - 允许选择多项 (True/False). CheckBoxes - 指示复选框是否显示在项旁边. F

回到目录 理论部分: MVC+ZTree:指在.net MVC环境下进行开发,ZTree是一个jquery的树插件 大数据:一般我们系统中,有一些表结构属于树型的,如分类,地域,菜单,网站导航等等,而像分类这种表,它的数据量是递增的,不同遇见的,可能几条,几万条,而随着站点的运营,也可能达到几十万条,如果这样的大数据,采用一次读数据到页面的方式,是不可取的,先不说给服务器的压力有多大,只是客户端的浏览器估计就要挂掉,谁愿意加载一个页面等上10多分钟呀,呵呵! 异步加载:这种方式已经成为主流,异步

1.准备数据 把数据放进txt文件中(数据量大的话,就写一段程序自己把数据自动的写入txt文件中,任何语言都能实现),数据之间用逗号隔开,最后一列标注数据的标签(用于分类),比如0,1.每一行表示一个训练样本.如下图所示. 其中前三列表示数据(特征),最后一列表示数据(特征)的标签.注意:标签需要从0开始编码! 2.实现全连接网络 这个过程我就不多说了,如何非常简单,就是普通的代码实现,本篇博客的重点在于使用自己的数据,有些需要注意的地方我在后面会做注释.直接上代码 #隐含层参数设置 in_un

阿里云大数据计算平台开发者版2019年3月推出,MaxCompute正在成为开发者的免费大数据平台.今天,MaxCompute在企业构建自己的数据处理平台实践中起到了至关重要的作用,我们特别精选了企业的真实实践案例:从最大的兴趣社群平台小打卡:到90后.00后喜欢的克拉克拉:从互联网金融的典型天弘基金:到耳熟能详的二手车平台人人车……为你带来了超多的MaxCompute玩法. 小打卡案例 >>>小打卡是国内最大的兴趣社群平台,每天能够产生上百万条新的内容.在这样超大的内容生产背景下,平台

2015年大数据发展八大趋势   (0 篇回复) “数据很丰满,信息很骨感”:Sight Machine想用大数据的方法,打碎两者间的屏障   (0 篇回复) 百度携大数据"圈地"证券业 "BAT"开启互联网金融新战场   (0 篇回复) 码农的春天到了?   (0 篇回复) 浪潮大数据一体机出招 装备科研“最强大脑”   (0 篇回复) 方物软件承担国家“核高基”重大专项研发   (2 篇回复) 2013互联网大会透露的热点与新趋势   (1 篇回复) 大数据从幕

http://blog.sina.com.cn/s/blog_7ca5799101013dtb.html 目前,虽然大数据与数据库一体机都很火热,但相当一部分人却无法对深入了解这两者的本质区别.这里便对大数据技术(如Hadoop等,主要指MapReduce与NoSQL)与数据库一体机(新一代的主流关系数据库)技术对比如下: 硬件架构 从本质上来讲,两者的硬件架构基本相同,都是采用x86服务器集群的分布式并行模式来应对大规模的数据与计算.但是,数据库一体机的商家大都会对硬件体系进行面向产品化的.系

目前大数据已经成为了各家互联网公司的核心资产和竞争力了,其实不仅是互联网公司,包括传统企业也拥有大量的数据,也想把这些数据发挥出作用.在这种环境下,大数据技术的重要性和火爆程度相信没有人去怀疑. 而AI人工智能又是基于大数据技术基础上发展起来的,大数据技术已经很清晰了,但是AI目前还未成熟啊,所以本文就天马行空一下,从大数据的技术变迁历史中来找出一些端倪,猜一猜AI人工智能未来的发展. 最近断断续续的在看<极客时间>中「 从0开始学大数据 」专栏的文章,受益匪浅,学到了很多.尤其是非常喜欢作者

一.基本原理 1.hbase的位置 上图描述了Hadoop 2.0生态系统中的各层结构.其中HBase位于结构化存储层,HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持, MapReduce为HBase提供了高性能的批处理能力,Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制,Pig和Hive为HBase提供了进行数据统计处理的高层语言支持,Sqoop则为HBase提供了便捷的RDBMS数据导入功能,使业务数据从传统数据库向HBase迁移变的非常方便. 2.体系图 体系图中各个