在什么是「苹果式中文」答案中,小七得出了这个结论: 「苹果式中文」是指句子结构破碎,经常缺乏主语,滥用排比,顶真,偏正短语,和不恰当四字词的广告文体. (有关什么是苹果式中文,小七原来贴错地方了TAT,具体分析请移步:什么是「苹果式中文」?) 那么作为广告翻译,苹果做得如何呢? 首先,有个翻译的概念需要向大家普及: 很多知友提出文案有明显的翻译腔,这个说法其实不准够确啊,有关什么是翻译腔,我的分析请移步:什么是「翻译腔」?「翻译腔」是好是坏? 在这里节选原文一段补充说明: 3. 明明能说中文,非

Hadoop作为搭建大数据处理平台的重要“基石”,关于它的分析和讲解的文章已经有很多了.Hadoop本身是一分布式的系统,因此在安装的时候,需要多每一个节点进行组建的安装.并且由于是开源软件,其安装过程相对比较复杂.这也是很多人在搭建hadoop运行环境时总是不能一次性成功的主要原因. hadoop每个组建都要做很多的配置工作,如果手动去完成这个工作,工作量其实还是非常庞大.正是这一点我觉得很多做国产发行版hadoop软件开发的都没有大快的DKhadoop发行版做的好.我记得在之前写DKHado

2018年度国内大数据公司排名50强本月初榜单发布,榜单上看到大快搜索跻身50强,再看看他们做的DKHadoop发行版,的确还是蛮厉害的吧!最起码这款DKHadoop用起来确实在易用性方面要更好!Dkhadoop版本的下载安装以及运行环境搭建等各个方面内容基本都已经分享过了,今天给大家就dkhadoop开发环境安装中常见的问题以及解决方法进行汇总整理,希望对一些朋友有帮助吧! DKHadoop安装问题整理 1.系统安装 如果没有联网,请手动同步时间 如果联网请同步为中国时区 2.集群免密登陆问题

2018年国内大数据公司50强榜单排名已经公布了出来,大快以黑马之姿闯入50强,并摘得多项桂冠.Hanlp自然语言处理技术也荣膺了“2018中国数据星技术”奖.对这份榜单感兴趣的可以找一下看看.本篇承接上一篇<DKM平台监控参数说明>,继续就大快的大数据一体化处理架构中的平台监控参数进行介绍和说明.DKhadoop大数据处理平台架构的安装相关文章已经分享过,详细的内容可以找一下看看.在上一篇中已经就集群平均负载.集群磁盘使用情况.HDFS监控界面.Hbase监控界面等监控参数进行说明.今天就把

前阶段用了差不多两周的时间把DKhadoop的运行环境搭建以及安装的各个操作都介绍了一遍.关于DKhadoop安装包下载也只是顺带说了一下,但好像大快搜索的服务器在更新,新的下载页面还不好用!有好些朋友留言说了大快搜索网站上无法下载.我已经将之前下载的这个版本上传到了网盘了,需要的DKhadoop安装包的朋友可以直接通过网盘下载! DKHadoop安装包下载: 关于DKhadoop版本在写Hadoop环境搭建部署的时候有提到过,大版本主要有DKHadoop标准版本.DKH-分布式SQL版本.DK

大快搜索自荣获“2018中国大数据企业50强”殊荣,12月20日在由工信部指导,中国电子信息产业化发展研究院主办的2018中国软件大会上,大快搜索获评“2018中国大数据基础软件领域领军企业”称号,入选中国数字化转型TOP100服务商,<城市数据运河>获评优秀政务大数据解决方案. 图:中国电子信息产业发展研究院院长致开幕词 图:中国数字化转型TOP100服务商(1-50) 在本次2018中国软件大会上,通过多方考核测评甄选出了中国数字化转型TOP100服务商,大快搜索凭借自主研发的DKH.HA

    你正在使用过时的浏览器,Amaze UI 暂不支持. 请 升级浏览器 以获得更好的体验! 深度好文丨读完此文,就知道Hadoop了! 来源:BiThink 时间:2016-04-12 15:14:39 作者:陈飚 “昔我十年前,与君始相识.” 一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了. 十年前还没有Hadoop,几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop,而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务. 2006年项目成立的一开始,“Hadoop

大Q品牌故事_大Q官网_腾讯旗下买卖宝公司倾力打造 走在大路上的改变者,有态度的互联网手机品牌

总体结构: <当大数据遇见网络:大数据与SDN> 摘要 大数据和SDN无论是对于学术界还是工业界来说都极具吸引力.传统上人们都是分别在最前沿工作中研究这两个重要的领域.然而一方面,SDN的特点可以极大促进大数据的获得(acquisition).传输(transmission).存储(storage)和处理(processing).在另一方面,大数据也在SDN的设计(design)和运作(operation)发挥着深远的影响.在这篇文章中,我们展示了SDN在解决一些主要和大数据应用有关的问题的长

通过Hadoop安全部署经验总结,开发出以下十大建议,以确保大型和复杂多样环境下的数据信息安全. 1.先下手为强!在规划部署阶段就确定数据的隐私保护策略,最好是在将数据放入到Hadoop之前就确定好保护策略. 2.确定哪些数据属于企业的敏感数据.根据公司的隐私保护政策,以及相关的行业法规和政府规章来综合确定. 3.及时发现敏感数据是否暴露在外,或者是否导入到Hadoop中. 4.搜集信息并决定是否暴露出安全风险. 5.确定商业分析是否需要访问真实数据,或者确定是否可以使用这些敏感数据.然后,选择

> 风起云涌的大数据战场上,早已迎百花齐放繁荣盛景,各大企业加速跑向"大数据时代".而我们作为大数据的践行者,在这个"多智时代"如何才能跟上大数据的潮流,把握住大数据的发展方向. ### 前言 大数据起源于2000年左右,也就是互联网高速发展阶段.经过几年的发展,到2008年 Hadoop 成为 Apache 顶级项目,迎来了大数据体系化的快速发展期,到如今 Hadoop 已不单单指一个软件,而成为了大数据生态体系的代名词. 自2014年以来,国内大数据企业层

目前最流行的大数据查询引擎非hive莫属,它是基于MR的类SQL查询工具,会把输入的查询SQL解释为MapReduce,能极大的降低使用大数据查询的门槛, 让一般的业务人员也可以直接对大数据进行查询.但因其基于MR,运行速度是一个弊端,通常运行一个查询需等待很久才会有结果.对于此情况,创造了hive的facebook不负众望,创造了新神器---presto,其查询速度平均比hive快10倍,现在就来部署体验一下吧. 一. 准备工作 操作系统: centos7 JAVA:         JDK8

摘要: 2018年12月20日,云栖社区3岁.阿里巴巴常说“晴天修屋顶”,所以我们特别制作了这个专辑——分享给开发者们20个阿里故事,50本书籍. 2015年12月20日,云栖社区上线.2018年12月20日,云栖社区3岁.阿里巴巴常说“晴天修屋顶”.在我们看来,寒冬中,最值得投资的是学习,是增厚的知识储备.所以社区特别制作了这个专辑——分享给开发者们20个弥足珍贵的成长感悟,50本书单.多年以后,再回首2018-19年,留给我们自己的,除了寒冷,还有不断上升的技术能力与拼搏后的成就感. 12月

现在开始到今年的最后一天,你天天都可以来转100%中奖的“ Gift大转盘 ”.代金券.产品折扣.精美纪念礼,没有多余规则.全部网友都可参加,转到就是你赚到,赶快转起来吧! >>活动主页<< 参与方式: Step1. 登陆慧都控件网 Step2.点击转盘中间的“立即参加” Step3.拨打热线或“在线兑奖”进行兑奖 每天的获奖详情会以消息的方式发送,欢迎到 个人主页 查看 活动和兑奖截止日期都是2013年12月31日哦,请尽快兑奖,活动细则参见>>

with open('rm_keys.txt', 'r', encoding = 'utf-8') as f: count = 0 for line in f: 7 count += 1 print(count) for line in f 将文件对象 f 视为一个可迭代的数据类型,会自动使用 IO 缓存和内存管理,这样就不必担心大文件了. 一.先理解可迭代对象的本质 随便封装了一个可以存放多条数据的类型是不能迭代的——需要添加了__iter__方法. 可迭代对象的本质就是提供一个这样的中间“人

上周分别就DKHadoop的安装准备工作以及服务器操作系统配置写了两篇分享的文章,这是个人第一次尝试写一个系统性的分享文章,必然会有很多疏漏的地方,还望见谅吧.今天分享的是DKHadoop安装以及常见问题的解决方案方法介绍. 首先给大家分享一下DKHadoop安装步骤: (1)启动安装 步骤:执行以下命令. 命令: cd /root/DKHPlantform/dkh-tomcat-7.0.56/bin/ ./startup.sh (2)登录 启动成功后浏览器键入主节点ip 登陆默认用户名和密码:

在物联网时代,面对PB级的数据,企业将难以以一己之力完成基础设施的建设.物联网所产生的大量数据不仅会驱动现在的数据中心发生根本性的变化,同时也会驱动相关企业采用新的大数据策略. 物联网的价值在于数据:企业对数据的分析工作启动地越快,挖掘出的业务价值就越多.而大数据服务提供商的目的就是通过加大相关的投入,消除数据收集.管理的风险以及复杂性,让企业能够专注于物联网数据分析. 如果你想了解大数据的学习路线,想学习大数据知识以及需要免费的学习资料可以加群:784789432.欢迎你的加入.每天下午三点开

一.大数据简述 在互联技术飞速发展过程中,越来越多的人融入互联网.也就意味着各个平台的用户所产生的数据也越来越多,可以说是爆炸式的增长,以前传统的数据处理的技术已经无法胜任了.比如淘宝,每天的活跃用户量是很大的一个数目.马云之前说过某个省份的女性bar的size最小问题,不管是玩笑还什么,细想而知,基于淘宝用户的购物记录确实可以分析出来. 对企业的用户数据进行分析,可以知道公司产品的运营情况,比方说一个APP的用户每天登陆了几乎都没有什么实质性的操作,那就说明这个玩意儿已经快凉了,程序员赶快可以

昨天拙文中讲述了用自增方式创建一千六百万大表的方案,这回讨论的是用笛卡儿积,实践证明这种方案更快. 2020年3月15日08点58分实验开始 创建仅有四千数据的tb_4thousand1表: SQL> CREATE TABLE tb_4thousand1 2 ( 3 id NUMBER not null primary key, 4 name NVARCHAR2(60) not null, 5 salary int NOT NULL, 6 createtime TIMESTAMP (6) not

在过去的十年中,计算世界已经改变.现在不仅在大公司,甚至一些小公司也积累了TB量级的数据.各种规模的组织开始有了处理大数据的需求,而目前关系型数据库在可缩放方面几乎已经达到极限. 一个解决方案是使用键值(Key-Value)存储数据库,这是一种NoSQL(非关系型数据库)模型,其数据按照键值对的形式进行组织.索引和存储.KV存储非常适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据,同时能有效减少读写磁盘的次数,比SQL数据库存储拥有更好的读写性能. 本文就为你介绍9种用于大数据处理的免费键值存储数据库.