1.1 Hive簡介 1.1.1 什麼是Hive Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的資料檔案對映為一張資料庫表，並提供類SQL查詢功能。 1.1.2 為什麼使用Hive Ø 直接使用hadoop所面
中沒有定義專門的資料格式，資料格式可以由使用者指定，使用者定義資料格式需要指定三個屬性：列分隔符（通常為空格、”\t”、”\x001″）、行分隔符（”\n”）以及讀取檔案資料的方法（Hive中預設有三個檔案格式TextFile，SequenceFile以及 RCFile）。由於在載入資料的過程中，不需要從使用
查詢語言 由於 SQL 被廣泛的應用在資料倉庫中，因此，專門針對 Hive 的特性設計了類 SQL 的查詢語言 HQL。熟悉 SQL 開發的開發者可以很方便的使用 Hive 進行開發。 資料儲存位置 Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的資料都是儲存在 H
HBase 於 Hive 的區別，我們簡單的梳理一下 Hive 和 HBase 的應用場景： Hive 適合用來對一段時間內的資料進行分析查詢，例如，用來計算趨勢或者網站的日誌。Hive 不應該用來進行實時的查詢（Hive 的設計目的，也不是支援實時的查詢）。因為它需要很長時間才可以返回結果；H
前面我們講解了如何使用Spring Boot來控制事務，下面我們來講解一下如何使用Spring Boot來整合Redis 為了對比傳統工程與Spring Boot整合的不同，以及彰顯Spring Boot整合的優勢，我們會逐一剖析傳統整合方式與Spring Boot整合方式。 一、傳統方式整
Hive與關係型資料庫的區別 (1)Hive和關係型資料庫儲存檔案的系統不同, Hive使用的是HDFS(Hadoop的分散式檔案系統),關係型資料則是伺服器本地的檔案系統。 (2)Hive使用的計算模型是MapReduce,而關係型資料庫則是自己設計的計算
HBase的知識點 Mycat備份機制 HMASTER動態感知HregionServer的狀態。 基於行的行式資料庫 行式讀取方式 基於列的列式資料庫 傳統資料庫的
要了解列式資料庫的本質，我覺得先從邏輯視角和物理視角來區分一些概念比較好，比如DBMS從邏輯視角來看， 可以分為1）Relative Database Management System2）Non-Relative Database Management System而從物理（儲存的）視角來看，則可以分為：
HBase vs. MongoDB vs. MySQL vs. Oracle vs. Redis，三大主流開源 NoSQL 資料庫的 PK 兩大主流傳統 SQL 資料庫 類別 HBase MongoDB MySQL Oracle Redis 描述 基於 Ap
1 Hive 與 HDFS 之間的聯絡 （1）hive 是基於 Hadoop 的一個數據倉庫工具，可以將結構化的資料檔案對映為一張資料庫表，並提供完整的 sql 查詢功能，可以將 sql 語句轉換為 MapReduce 任務進行執行。其優點是學習成本低，可以通
在說HBase之前，我想再嘮叨幾句。做網際網路應用的哥們兒應該都清楚，網際網路應用這東西，你沒辦法預測你的系統什麼時候會被多少人訪問，你面臨的使用者到底有多少，說不定今天你的使用者還少，明天系統使用者就變多了，結果您的系統應付不過來了了，不幹了，這豈不是咱哥幾個的悲哀，說時
ES(ElasticSearch)是一款分散式全文檢索框架，底層基於基於Lucene實現。ES與傳統資料的區別主要有： 1.結構名稱不同 一個ES叢集可以包含多個索引（資料庫），每個索引又包含了很多型別（表），型別中包含了很多文件（行），每個文件使用 JSON 格式儲存資
Hbase和Hive HBase 是一種類似於資料庫的儲存層，也就是說 HBase 適用於結構化的儲存。並且 HBase 是一種列式的分散式資料庫。 HBase 底層依舊依賴 HDFS 來作為其物理儲存，這點類似於 Hive。 1.實時性：Hive 適合用來對一段時間內
不同的 存儲方式 start 分開部署 好的 技術分享 兼容 看到了 是我 在說HBase之前，我想再嘮叨幾句。做互聯網應用的哥們兒應該都清楚，互聯網應用這東西，你沒辦法預測你的系統什麽時候會被多少人訪問，你面臨的用戶到底有多少，說不定今天你的用戶還少，明天系統用戶就變多了
註解@Slf4j與傳統宣告使用日誌記錄的區分。 使用@Slf4j即可直接在類中使用日誌，而不用對日誌類進行宣告。使用方式： 在pom.xml中： <dependency> <groupId>org.projectlomb
由於 Hive 採用了類似SQL 的查詢語言 HQL(Hive Query Language)，因此很容易將 Hive 理解為資料庫。其實從結構上來看，Hive 和資料庫除了擁有類似的查詢語言，再無類似之處。本文將從多個方面來闡述
在resnet結構被提出後，kaggle上出現了大量resnet與其他型別的網路結構如unet等相結合的混合結構，即使用殘差塊替換Unet中的卷積層，以達到增加網路層數、減輕梯度消失等效果。為了實驗Dense結構是否也能夠較好的替換常規的卷積結構
一、前言 最近專案不是很忙，所以去看了下之前總想整理的重匯和迴流的相關資料，關於迴流優化，提到了DocumentFragment的使用，這個物件在3年前我記得是有看過的，但是一直沒深入瞭解過，所以這裡做個整理。後面會把重匯，迴流也做個整理，不鴿。 二、DocumentFragment物件是什麼？ MDN
敏捷決不再侷限於研發的生產階段，是貫穿軟體生命週期，敏捷價值也只有充分體現在產品在從一個抽象概念到客戶漸漸上手體會到產品的真正使用價值和解決方案在組織內獲得成功才凸顯出來。 敏捷的核心價值用一言以蔽之，則是敏捷是充分的將人的時間、精力、金錢始終集中在最有業務價值的部分，而以
一、開篇 淘寶之前使用的儲存層架構一直是MySQL資料庫，配合以MongDB，Tair等儲存。 MySQL由於開源，並且生態系統良好，本身擁有分庫分表等多種解決方案，因此很長一段時間內都滿足淘寶大量業務的需求。但是由於業務的多樣化發展，有越來越多的業務系統的需求開始