ylbtech-杂项:大数据 (巨量数据集合(IT行业术语)) 大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产.  在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的<大数据时代> 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理.大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量).Velocity(高速).Variety(多样

记录学习<Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发>这本书. 第五章 Hadoop Multi Node Cluster windows利用虚拟机实现模拟多节点集群构建 5.2-5.3 设置VirtualBox网卡,设置data1服务器 1. 设置网卡 网卡1设为网络地址转换(NAT) 网卡2设为仅主机(Host-Only)适配器 2. 编辑网络配置文件设置固定IP sudo gedit /etc/network/interfaces # NAT interface auto

方法一: 代码如下: import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * 模拟批量处理数据(一) * 当数据量过大过多导致超时等问题可以将数据进行分批处理 * @author [] * */ public class BatchUtil2 { public static void listBatchUtil(List<Integer> lists) { System.out.println(lists); System.out.pr

在通过WebService处理大数据量数据时出现如下错误: soap fault: 运行配置文件中指定的扩展时出现异常. ---> 超过了最大请求长度. 解决方法: 因为上传的文件大于系统默认配置的值,asp.net web service默认的请求长度是4M. 1.针对单个项目,只需修改Web.config就可以了: 修改配置可以在web.config中重新设置,如下:<configuration><system.web><httpRuntime maxRequest

在过去的很长一段时间中,关系型数据库(Relational Database Management System)一直是最主流的数据库解决方案,他运用真实世界中事物与关系来解释数据库中抽象的数据架构.然而,在信息技术爆炸式发展的今天,大数据已经成为了继云计算,物联网后新的技术革命,关系型数据库在处理大数据量时已经开始吃力,开发者只能通过不断地优化数据库来解决数据量的问题,但优化毕竟不是一个长期方案,所以人们提出了一种新的数据库解决方案来迎接大数据时代的到来——NoSQL(非关系型数据库). 为什

原文地址:http://www.cnblogs.com/mokafamily/p/4076954.html 爆炸式发展的NoSQL技术 在过去的很长一段时间中,关系型数据库(Relational Database Management System)一直是最主流的数据库解决方案,他运用真实世界中事物与关系来解释数据库中抽象的数据架构.然而,在信息技术爆炸式发展的今天,大数据已经成为了继云计算,物联网后新的技术革命,关系型数据库在处理大数据量时已经开始吃力,开发者只能通过不断地优化数据库来解决数据

最近在做一个项目,需要用到股票的数据,我在网上查了很久,最终发现在股票数据上面还是tushare比较专业,而且对于将来做金融行业的大数据这一块的,tushare绝对是你的一个好帮手,所以下面我就简单介绍一下. 一.Tushare Pro简介 Tushare旧的版本运行了三年,在旧的版本运行了三年之后,Tushare Pro被发布,相对于之前的版本,它更加稳定质量更好,而且有了前三年的运行经验,Pro用起来更加流畅,而且将数据扩大到了股票.基金.期货.债券.外汇.行业大数据等区块链的数据,数据量更

Mysql最常用的三种备份工具分别是mysqldump.Xtrabackup(innobackupex工具).lvm-snapshot快照.前面分别介绍了:Mysql备份系列(1)--备份方案总结性梳理Mysql备份系列(2)--mysqldump备份(全量+增量)方案操作记录Mysql备份系列(3)--innobackupex备份mysql大数据(全量+增量)操作记录 lvm-snapshot:基于LVM快照的备份1.关于快照:1)事务日志跟数据文件必须在同一个卷上:2)刚刚创立的快照卷,里面

一.背景介绍 最近几天,接到公司的一个将当前大数据平台数据全部迁移到阿里云ODPS平台上的任务.而申请的这个ODPS平台是属于政务内网的,因考虑到安全问题当前的大数据平台与阿里云ODPS的网络是不通的,所以不能使用数据采集工作流模板. 然而,考虑到原大数据平台数据量并不是很大,可以通过将原大数据平台数据导出到CSV文件,然后再将CSV文件导入到ODPS平台.在这个过程中踩的坑有点多,所以想写篇文档作为记录. 二.大数据平台Hive数据导出到本地 编写export_data.sh脚本如下: #!/

chart.js插件生成折线图时数据普遍较大时Y轴数据不从0开始的解决办法,原文:http://bubuko.com/infodetail-328671.html 默认情况下如下图 Y轴并不是从0开始,这样折现图的幅度会很大,不是正常的幅度,解决办法如下, 示例代码: window.onload = function () { var ctx = document.getElementById("canvas").getContext("2d"); window.m

继上一版本V1.3版本发布到现在,时隔N天了:[V1.3版本开源见:CYQ.Data 轻量数据层之路 华丽V1.3版本 框架开源] N天的时间,根据各路网友的反映及自身的想法,继续修改优化着本框架,力求让大伙相对满意: 对于:bug反馈.优化建议.及最新框架版本下载见:CYQ.Data 轻量数据层之路 bug反馈/优化建议/框架下载 升级说明: 本次升级只是针对易用性增加功能或优化代码及方法,并未发现V1.3版本存在任何bug, 因此,对于V1.3版本,大伙可放心使用,同时也已开放源码. 若对于

数据集(DataSet).数据表(DataTable).集合(Collection)概念是.NET FrameWork里提供数据类型,在应用程序编程过程中会经常使用其来作为数据的载体,属于ADO.NET的一部分.今天我们WCF分布式开发步步为赢第8节的内容:使用数据集(DataSet).数据表(DataTable).集合(Collection)传递数据.本节内容除了介绍几个类型概念外的,同样会详细给出代码的实现过程.此外我们会分析这几种数据类型的优势和缺点,以及在面向对象的服务开发过程中如何解决

1 Statement和PreparedStatement的特点   a)对于创建和删除表或数据库,我们可以使用executeUpdate(),该方法返回0,表示未影向表中任何记录   b)对于创建和删除表或数据库,我们可以使用execute(),该方法返回false,表示创建和删除数据库表   c)除了select操作返回true之除,其它的操作都返回false   d)PreparedStatement有发下的特点:          >>解决SQL注入问题,在绑定参数时,动态检测    

adhoc-海量数据多维自助即席查询平台-mdrill项目开源啦 1:mdrill是阿里妈妈-adhoc-海量数据多维自助即席查询平台下的一个子项目. 2:mdrill旨在帮助用户在几秒到几十秒的时间内,分析百亿级别的任意维度组合的数据. 3:mdrill是一个分布式的在线分析查询系统,基于hadoop,lucene,solr,jstorm等开源系统作为实现,基于SQL的查询语法. mdrill是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架.mdrill是快速的高性能的,他的底层因使用了索引.列式

先说答案:全量数据. 1.修改redis.conf,开启rdb,禁用aof 上面这个是持久化文件的路径,我们ll看下: 2.启动redis后,cli查看里面的key [root@mini1 redis-]# src/redis-server ./redis.conf [root@mini1 redis-4.0.2]# src/redis-cli  3.现在转换为aof模式 在线转换参考:https://redis.io/topics/persistence How I can switch to

消费者要从头开始消费某个topic的全量数据,需要满足2个条件(spring-kafka): (1)使用一个全新的"group.id"(就是之前没有被任何消费者使用过); (2)指定"auto.offset.reset"参数的值为earliest: 对应的spring-kafka消费者客户端配置参数为: <!-- 指定消费组名 --> <entry key="group.id" value="fg11"/&g

原文链接:https://blog.csdn.net/cyq1162/article/details/53303390 前言说明: 本篇继续上一篇内容,本节介绍所有相关查询的使用. 主要内容提要: 1:单行数据操作 Fill 操作 GetCount操作. 2:多行数据操作 Select 操作 3:列表绑定控件操作 配合分页控件 4:多表查询及绑定 视图及自定义SQL CYQ.Data 轻量数据层之路 使用篇二曲 MAction 数据查询(十三) 单行数据操作 一:Fill 填充方法,单行查询 方

(一).集合运算(交.并.补) --(1)Union 并运算 select Sname from Student UNION select Tname From Teacher --(2)INTERSECT 交运算 --查询学校中与老师重名的学生姓名 select Sname From Student INTERSECT --不会重复出现 Select Tname From Teacher --另解 select Sname From Student Where Sname IN (Select

python从数据库获取全量数据的方法 学习了:https://blog.csdn.net/lom9357bye/article/details/79503658 原文膜拜: import psycopg2.pool from datetime import datetime # 批量查询大小 batch_size = 1000 def cursor_query(): # 使用数据库连接池,使用普通的连接方法运行貌似也会内存飙升,因此改为了连接池 simple_conn_pool = psyco

直接上下代码: package com.learn.jdbc.chap06; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.sql.Connection; import java.sql.PreparedStatement; import com.learn.jdbc.model.Album; import com.learn.jdbc.util.DbUti