数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented).集成的(Integrate).相对稳定的(Non-Volatile).反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策. (1) 面向主题:指数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织. (2)集成:指对原有分散的数据库数据经过系统加工, 整理得到的消除源数据中的不一致性. (3)相对稳定:指一旦某个数据进入数据仓库以后只需要定期的加载.刷新. (4)反映历史变化:指通过这些信息,对

课上补做:用C语言编程实现ls命令 一.有关ls ls :用来打印当前目录或者制定目录的清单,显示出文件的一些信息等. ls -l:列出长数据串,包括文件的属性和权限等数据 ls -R:连同子目录一同显示出来,也就所说该目录下所有文件都会显示出来 ls -a:可以将目录下的全部文件(包括隐藏文件)显示出来 ls -r:将排序结果反向输出 二.参考伪代码实现ls的功能,提交代码的编译,运行结果截图. 打开目录文件 针对目录文件 读取目录条目 显示文件名 关闭文件目录文件 #include <uni

saiku不仅可以对传统的RDBMS里面的数据做OLAP分析,还可以对Nosql数据库如Hbase做统计分析. 本文简单介绍下一个使用saiku去查询分析hbase数据的例子. 1.phoenix和hbase的关系 我们知道:hbase虽然好用,但是想用jdbc方式来查询数据单纯的hbase是办不到的,这里需要借助一个JDBC中间件名叫phoenix(英文:凤凰)来实现对HBASE的JDBC查询.在phoenix中可以用简单的sql语句来访问hbase的数据.中间的转换对用户是透明的. 安装只需

hdfs数据到hbase过程 将HDFS上的文件中的数据导入到hbase中 实现上面的需求也有两种办法,一种是自定义mr,一种是使用hbase提供好的import工具 hbase先创建好表   create 'TB','info' 下面是实现代码: import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil; import org.apache.had

最近,国家政策开始鼓励“地摊经济”,一时间各家企业平台纷纷推出地摊扶持政策,地摊概念股顺势大涨,地摊生态及配套商品也开始走俏,甚至在网络上也涌现出各种“新摊主速成攻略”,万亿的烟火经济俨然已经走上风口. 实际上,早就有人已经在网上“摆地摊”了,那就是直播带货!受到疫情的影响,线下实体纷纷停摆,直播带货受到了前所未有的追捧,企业们纷纷选择通过直播的形式,来提升品牌形象.保持与用户的互动并完成商品的销售. 那么问题就来了,在搭建直播平台或者应用的过程中,都需要关注哪些技术呢?CDN又对直播起到什么作

环境描述: 操作系统版本:CentOS release 6.5 (Final) 内核版本:2.6.32-431.el6.x86_64 phoenix版本:phoenix-4.10.0 hbase版本:hbase-1.2.6 hbase节点分布:1个HMaster,2个RegionServer 文档目的: 通过在phoenix客户端连接hbase数据库,在phoenix中创建二级索引. 配置过程: 1.登录到RegionSever节点,修改hbase-site.xml配置文件,加入如下配置 <pr

通过hbse的import工具向hbase导入文件时出现出错误: hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver import hbase_rgrid_kpi_400 /tmp/dumphbase/20180717/datahbase/datahbase/hbase_rgrid_kpi_400 日志如下: [BEGIN] 2018/7/19 13:32:31 [9euser@cq-t-h-node0-0-150 ~]$ hbase org.apach

什么是一个Shard? Shard就是一个Lucene Index,参照文章(深入理解Shard和Lucene Index). Index需要多少个Shard? 回答这个问题,我们需要先谈谈节点,一个集群有多个节点,具体需要多少个节点合适,是另外一个问题,但是这个数字也会影响我们对Shard数的设置. Shard数 ＝ Node数? 总体上说,当我们节点数和Shard数相等时,ElasticSearch集群的性能可以达到最优.即,对于一个3节点集群,我们为每个集群节点分配一个Shard,总共3个

Mapper package cn.hbase.mapreduce.hb2hdfs; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapper; /** * * @author Tele

上代码: <div class="filebox"> <el-upload class="upload-demo" :action="url" :on-preview="handlePreview" :on-remove="handleRemove" multiple :limit="limitnum" :on-exceed="handleExceed&quo

转自:https://blog.csdn.net/bntx2jsqfehy7/article/details/84207884一.一个新闻 新闻内容如下:php工程师执行redis keys * 导致数据库宕机! 某公司技术部发生2起本年度PO级特大事故,造成公司资金损失400万,原因如下: 由于php工程师直接操作上线redis,执行: keys * wxdb(此处省略)cf8* 这样的命令,导致redis锁住,导致CPU飙升,引起所有支付链路卡住,等十几秒结束后,所有的请求流量全部挤压到了r

一. 提交时 假设修改ABC.java为Abc.java. 1.1 如果使用git命令进行仅涉及大小写的重命名 1.1.1 设置git库为大小写敏感(不建议) $ git config core.ignorecase false 用这种方法进行重命名,用git status就可以识别出修改了,但是不推荐用这种方式,因为在更新这种修改的时候会有麻烦. 1.1.2 使用git mv命令(仅当core.ignorecase为true时可用) $ git mv ABC.java Abc.java $ g

  大概只有比较有意思又不过分超出能力范围的题叭.   可是兔子的"能力范围" \(=\varnothing\) qwq. 「CF 1267G」Game Relics   任意一个状态可以描述为 \((m,s)\),表示剩下 \(m\) 个·总价值为 \(s\) 的物品未选.若当前决策为 X 操作,那么由于决策的确定性,我们必然不停 X 直到出货.所以代价为 \[\frac{x}{2}\left(\frac{n}{m}+1\right), \] 若当前决策为 C 操作,代价则为 \(\

背景:  获得远程机器某个目录下的数据文件 方案:使用Nginx配置 1./home/ftp/www/ 下面有images 文件夹,为了访问images下面文件,配置Nginx如下: location /images { root /home/ftp/www/images; autoindex on; } 然后报错为:location  404 Not Found,其实是因为你最终访问的是 /images == root + images = /home/ftp/www/images/image

jQuery官方比较迟滞的更新版本: http://plugins.jquery.com/keyboard/ 最新版本更新官方地址: https://github.com/Mottie/Keyboard/wiki demo地址: https://mottie.github.io/Keyboard/

#6 1068: 找规律 int main(){ int t,n; cin>>t; while(t--){ cin>>n; ==)printf(); else printf("%d\n",n); } } 1069 二维树状数组 ][],n; int cha(int x1,int y1,int d){ ;a+=(a&-a)) ;b+=(b&-b))bit[a][b]+=d; } int sum(int x,int y){ ; ;a-=(a&

ext3 file system 优化 ext3 在用在hbase上可以做如下优化: 1. mount的时候加上noatime选项.这可以减少管理开销 2. 用命令tune2fs -m 0 /dev/sda1 这样的命令去调整磁盘block 设置.默认ext3会在每一个block中预留一部分空间,这部分空间的目的是,一旦磁盘满了,那么一些critical进程比如OS服务,可以利用这部分空间,而不至于崩溃.这也是有时候我们发现/目录 100%但是OS仍然能运行的原因.这个设置对于根目录这种运行操作

初接触Hadoop技术的朋友肯定会对它体系下寄生的个个开源项目糊涂了,我敢保证Hive,Pig,HBase这些开源技术会把你搞的有些糊涂,不要紧糊涂的不止你一个,如某个菜鸟的帖子的疑问,when to use Hbase and when to use Hive?....请教了^_^没关系这里我帮大家理清每个技术的原理和思路. Pig 一种操作hadoop的轻量级脚本语言,最初又雅虎公司推出,不过现在正在走下坡路了.当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护.不

hadoop生态圈 Pig 一种操作hadoop的轻量级脚本语言,最初又雅虎公司推出,不过现在正在走下坡路了.当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护.不过现在还是有些公司在用,不过我认为与其使用pig不如使用hive.:) Pig是一种数据流语言,用来快速轻松的处理巨大的数据. Pig包含两个部分:Pig Interface,Pig Latin. Pig可以非常方便的处理HDFS和HBase的数据,和Hive一样,Pig可以非常高效的处理其需要做的,通过直接

Hadoop生态上几个技术的关系与区别:hive.pig.hbase 关系与区别 Pig 一种操作hadoop的轻量级脚本语言,最初又雅虎公司推出,不过现在正在走下坡路了.当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护.不过现在还是有些公司在用,不过我认为与其使用pig不如使用hive.:) 关系与区别  Pig"> Pig是一种数据流语言,用来快速轻松的处理巨大的数据. Pig包含两个部分:Pig Interface,Pig Latin. Pig可以非常方便

转自:http://www.linuxidc.com/Linux/2014-03/98978.htm Pig 一种操作hadoop的轻量级脚本语言,最初又雅虎公司推出,不过现在正在走下坡路了.当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护.不过现在还是有些公司在用,不过我认为与其使用pig不如使用hive.:) Pig是一种数据流语言,用来快速轻松的处理巨大的数据. Pig包含两个部分:Pig Interface,Pig Latin. Pig可以非常方便的处理HDF