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  • hadoop设计思路和目标

    本文主要是作者自己的学习过程,主要是对原文的翻译及理解,某些地方根据自己的理解,在表述上稍做些改动,以便更易于理解。 官方原文 hdfs与现有的分布式文件系统有许多相似之处。但是,与其他分布式文件

    作者:kai404
    2020-10-26 08:18:36
  • 大清单报表的打印?

    我们谈了大清单报表的呈现方法,其实有时候这些报表还需要打印,比如银行打印流水对账单。那么,打印是不是也要像呈现那样做一个缓存机制呢?没有这个必要。打印和浏览不同,一般是从头到尾过一遍就行了,过程中没有

    作者:raqsoft
    2020-10-25 16:59:46
  • 打破Web・App壁垒,一键跳转链接各种场景

    移动互联网时代,用户几乎把85%的时间都花在了App上。App成了大部分的流量入口,移动端成为了营销推广、拉新促活的兵家必争之地。然而与PC不同的是,每一个App都是独立的个体,其生产的内容被局限在A

    作者:MobService
    2020-10-25 16:44:04
  • 0002-CENTOS7.2安装CDH5.10和Kudu1.2

    Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 推荐关注微信公众号:“Hadoop实操”,ID:gh_c4c535955d0f,或者扫描文末二

    作者:Hadoop实操
    2020-10-25 10:57:08
  • 学习Hive和Impala必看经典解析

    Hive和Impala作为数据查询工具,它们是怎样来查询数据的呢?与Impala和Hive进行交互,我们有哪些工具可以使用呢?我们首先明确Hive和Impala分别提供了对应查询的接口:(1)命令行s

    作者:caosheng03
    2020-10-24 21:10:24
  • Scala笔记整理(五):函数式编程

    [TOC] 作为值传递的函数 测试代码如下: package cn.xpleaf.bigdata.p4.function /** * scala中关于函数的操作 */ object _01

    作者:xpleaf
    2020-10-24 19:45:17
  • 大数据开发都需要什么技术?

      大数据是对海量数据存储、计算、统计、分析等一系列处理手段,处理的数据量是TB级,甚至是PB或EB级的数据,是传统数据处理手段无法完成的,大数据涉及分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计

    作者:mo默羽
    2020-10-24 03:37:42
  • 云计算领域“集装箱”,容器技术正成为企业新宠

    十年前,很多企业还把云计算当做一种很遥远的未来技术,但到了今天,几乎没有人会质疑“上云”的重要性。但是,在云计算的普及过程中也遇到了诸多困扰。比如因为专业性高,具有一定的学习成本,再加上各个云服务厂商

    作者:wx5d3036dd4c87d
    2020-10-24 00:19:16
  • Hadoop 2.x常用端口及查看方法

    一、常用端口组件节点默认端口配置用途说明HDFSDataNode50010dfs.datanode.addressdatanode服务端口,用于数据传输HDFSDataNode50075dfs.dat

    作者:街角守望妳
    2020-10-23 21:56:50
  • 你有想过现今的电车如此准时是因为大数据的原因吗?

    我当年在瑞士旅游的时候对于一件事特别好奇。就是这个瑞士首都伯尔尼老城内的有轨电车是如何可以将时间计算的如此准时?因为毕竟会有路人过马路和红路灯以及资产管理设备老化等各种不确定因素。所以大数据君当时还站

    作者:IBM数据玩家
    2020-10-23 19:05:46
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