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Presto+Hive+Cos

1 presto介绍Presto是由Facebook开发的一个分布式SQL查询引擎, 它被设计为用来专门进行高速、实时的分析。 它的产生是为了解决Hive的MapReduce模型太慢以及不能通过BI或Dashboards直接展现HDFS等问题。 Presto是一个纯粹的计算引擎,它不存储,其通过Connector获取第三方Storage服务的。 image.png 本文主要介绍如何利用hdp工具presto,并将hdfs替换成cos,运行presto。 repo,集成到ambari presto的安装文里面,然后就可以在hdp管页面直接安装presto了: image.png 这里一定要注意,不要将coordinate和worker安装在同一个节点上面

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零基础Hadoop环境

nat如果上网首先需要查看物机(pc机)这个服务器已经启动。上网的原:流量是走的物网卡,但是它的ip,却是和物机没有关系的。 也就是说,无论你更换网络环境,你的虚拟机都不需要做改变。 这里也相当于我们编程的一个变量,这里是需要你根你的环境来赋值的,议vmnet1到vmnet8分别设置192.168.10.1到192.168.80.1,好作区分。 关于ssh的安装参考 :如何实现两台服务器间无密码的传输和操作时间服务器安装这里需要安装时间服务器,其他的服务器通过这个来进行多机器时间的同步,分布式部署时机器时间不一致会导致错误或组内通讯错误 被设计为一个独立运行的后台进程,它会立一个请求的子进程或线程的池。 来源:网络

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    零基础Hadoop环境

    nat如果上网首先需要查看物机(pc机)这个服务器已经启动。上网的原:流量是走的物网卡,但是它的ip,却是和物机没有关系的。 也就是说,无论你更换网络环境,你的虚拟机都不需要做改变。 这里也相当于我们编程的一个变量,这里是需要你根你的环境来赋值的,议vmnet1到vmnet8分别设置192.168.10.1到192.168.80.1,好作区分。 rpm -qa|grep ssh关于ssh的安装参考 :如何实现两台服务器间无密码的传输和操作时间服务器安装这里需要安装时间服务器,其他的服务器通过这个来进行多机器时间的同步,分布式部署时机器时间不一致会导致错误或组内通讯错误 被设计为一个独立运行的后台进程,它会立一个请求的子进程或线程的池。 安装yum-utilsyum install yum-utils 用于在线yum安装 它是基於RPM包管,能够从指定的服务器自动下载RPM包并且安装,可以自动依赖性关系,并且一次安装所有依赖的软体包

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    0基础Hadoop-环境

    上网的原:流量是走的物网卡,但是它的ip,却是和物机没有关系的。也就是说,无论你更换网络环境,你的虚拟机都不需要做改变。这就是它的优点。 ?    这里也相当于我们编程的一个变量,这里是需要你根你的环境来赋值的,议vmnet1到vmnet8分别设置192.168.10.1到192.168.80.1,好作区分。    关于ssh的安装参考 :  如何实现两台服务器间无密码的传输和操作时间服务器安装  这里需要安装时间服务器,其他的服务器通过这个来进行多机器时间的同步,分布式部署时机器时间不一致会导致错误或组内通讯错误 被设计为一个独立运行的后台进程,它会立一个请求的子进程或线程的池。 (这就是为什说Java的学有很的优势,其它语言的还需要重新学习Java)Eclipse IDE使用Linux和Windows下源码编译技术  还有最重要的是你的网速要好,因为安装过程中会下载依赖包

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    0基础Hadoop-初识

    ?4个特征:体量化 Volume,就是量。 价值密度低 Value,,但单个没什意义,需要宏观的统计体现其隐藏的价值。 可以看出想只要一台强的服务器来实时这种体量的那是不可能的,而且成本昂贵,代价相当,普通的关系型库也随着量的增时间也随之增加,那客户是不可能忍受的,所以我们需要Hadoop来解决此问题 Hadoop的分布式架构,将引擎尽可能的靠近存储,对例如像ETL这样的批操作相对合适,因为类似这样操作的批结果可以直接走向存储。 datanode负责:存储文被分成block存储在磁盘上、为保证安全,文会有多个副本MapReduce   MapReduce是量半结构化集合的编程模型。

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    0基础Hadoop-编程

    Hadoop是一个强的并行框架,它允许任务在其分布式集群上并行。但是编写、调试Hadoop程序都有很难度。 ),也可以在其中查看自己程序的实时状态、错误信息和运行结果,还可以查看、管HDFS以及文。 不清楚的可以参考0基础Hadoop-集群安装进行查看。    右击>user>hadoop可以尝试立一个文夹--index_in,然后右击刷新就能查看我们刚才立的文夹。?  创完之后,并刷新。   记得newoutput文夹是运行程序时自动创的,如果已经存在相同的的文夹,要程序换个新的输出文夹,要删除HDFS上的那个重名文夹,不然会出错。

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    诊断模型,该

    确定你的判断是准确的?现在业务说你判断错了,你应对?用下判断,是看似简单,实则极影响分析结果的一个问题。同样是本月销售业绩1000万,如果判断是:业绩很好。 丫今天说好,明天说不好,后天说:请分析深入分析到底好不好,后天再说:你这分析不符合业务直觉。 虽然明知道自己做了他不用会用,但是他还是让你讲一堆道,不然就怪你:没有深度分析!如果一定要凭空定指标,办呢? 可以甩给外部突发因素吗,真是的,干嘛非难为分析师。 4 为什不用算法模型算法模型不是一个标准问题的好办法。 所以才有了前边说的:虽然老板心里有,但他还是会让你提标准,并且在你提了以后反复质疑你。其实他是通过这种手段消除自己的疑惑。做分析,就是要当老板的贴心小助,这些问题帮老板想在前头,也是功一

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    自己的云库?库收费吗?

    由于人对云库的相关服务并不了解,也不知道自己的云库,所以导致量的丢失,下面为家简要介绍自己的云库,以及库是否需要费用。 自己的云库首先,需要准备好个人或者企业的云主机,云主机是云库的基础,如果没有云主机便不能库。登录云主机并进行相关设置,检测环境是否安全。 其次选择相应的库软,目前网络上有海量的库软家选择,不同的库软,所适合的类型并不一样,家可以按照实际需要进行选择。最后,选定云库软,并进行相应下载安装等操作。 库收费吗云库的收费非常有特点,是按照需求进行收费的,如果需求较高,那所收的费用也会较高,如果需求较低,那所收的费用也会相应减少。 以上分别为家介绍了自己的云库,以及自己的云库是否需要收费。不管是企业还是个人,都可以自己的云库,云库对于保存和管来说非常方便。

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    零基础学习Hadoop环境

    上网的原:流量是走的物网卡,但是它的ip,却是和物机没有关系的。也就是说,无论你更换网络环境,你的虚拟机都不需要做改变。这就是它的优点。 这里也相当于我们编程的一个变量,这里是需要你根你的环境来赋值的,议vmnet1到vmnet8分别设置192.168.10.1到192.168.80.1,好作区分。 rpm -qa|grep ssh时间服务器安装 这里需要安装时间服务器,其他的服务器通过这个来进行多机器时间的同步,分布式部署时机器时间不一致会导致错误或组内通讯错误。 被设计为一个独立运行的后台进程,它会立一个请求的子进程或线程的池。 (这就是为什说Java的学有很的优势,其它语言的还需要重新学习Java)Eclipse IDE使用Linux和Windows下源码编译技术还有最重要的是你的网速要好,因为安装过程中会下载依赖包

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    0基础Hadoop-集群安装

    若不配置,Hadoop默认将存储在tmp文夹中,重启会清空tmp,因此单独配置其存储文夹,具体使用配置在下面XML中。 文夹hadoop_tmp 给 hadoop.tmp.dir 用于跟普通隔离。 hadoop fs -cat outputpart-r-00000 结果显示:hadoop 1hello 2java 4jsp 1到这里,hadoop-2环境结束,配置文具体需求,具体配置。 开头文rm -rf tmphadoop*  4)重新格式化hadoophadoop namenode -format  5)启动hadoopstart-all.sh  使用第一种方案,有种不好就是原来集群上的重要全没有了 解决方案是:  1)关闭防火墙service iptables stop  2)禁用selinux 编辑 etcselinuxconfig文,设置SELINUX=disabled速度特别的慢  出现

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    零基础学习Hadoop环境

    nat如果上网首先需要查看物机(pc机)这个服务器已经启动。上网的原:流量是走的物网卡,但是它的ip,却是和物机没有关系的。也就是说,无论你更换网络环境,你的虚拟机都不需要做改变。 rpm -qa|grep ssh时间服务器安装这里需要安装时间服务器,其他的服务器通过这个来进行多机器时间的同步,分布式部署时机器时间不一致会导致错误或组内通讯错误。 被设计为一个独立运行的后台进程,它会立一个请求的子进程或线程的池。 (这就是为什说Java的学有很的优势,其它语言的还需要重新学习Java)Eclipse IDE使用Linux和Windows下源码编译技术还有最重要的是你的网速要好,因为安装过程中会下载依赖包 学习群:716581014 t018f9e3ac92261a105.jpg

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    Google工程师是规模的?

    ,比较常见的误区有下面几种:1.低估了的重要性。没有高质量的,人工智能只有人工没有智能。 领域泰斗级人物Jesse Anderson曾做过一项研究,一个人工智能团队的合组织架构,需要45的工程师。其实,即使是一个写前端的工程师,很多工作还是。 Google有很多优秀的候选人,他们对常见的编程问题可以很好的解决,但只要追问规模变设计系统,回答却常常不尽人意。4.高估了上手的难度。 一方面我们需要认识到规模的是有复杂的因素的。但另一方面,有了正确的工具和技术念,现在上手并不困难。在Google,很多应届生入职半年后也能轻松应对上亿的量。 为了帮你比别人更准确深入地掌握实用的规模技术,甚至达到硅谷一线系统架构师的水平,给你推荐一个极客时间的专栏《规模实战》,作者就是我上文提到的 Google Brain 的资深工程师,

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    分析体系是什?该

    有同学问:经常听到“运营分析体系、业绩监控体系、商品分析体系”等等要求。可到底分析体系是什?似乎经常看到的,只有AARRR五个字母,又语焉不详。到底样才算是了个体系? 分析体系,是从初级分析向高级发展的必备一环。留心看哦。 分析体系的常见错误1、罗列指标,没有重点。很多文章一讲分析体系,就铺陈了量指标。先看哪个,后看哪个,根本没说明。 单纯运营就分:用户、产品、、新媒体、社群、活动、商品、渠道……几十种运营,也看一指标?这些而全的总结,总是看似有,实际不好用。最终导致的恶果,就是:自嗨型报表。 所以,在分析体系时,要先问自己:1、我在为谁们服务?2、他们中每一位,有什工作职责?3、提供什,能更好帮助他们工作?4、在什时间提供帮助,能更少干扰他们? 小结分析体系,本质是个:从业务中来,到业务中去的事。需要家多在内部花心思。然而,很多新手太过纠结论、方法、模型,忽视、无视、轻视业务。

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    分析体系是什?该

    有同学问:经常听到“运营分析体系、业绩监控体系、商品分析体系”等等要求。可到底分析体系是什?似乎经常看到的,只有AARRR五个字母,又语焉不详。到底样才算是了个体系? 分析体系,是从初级分析向高级发展的必备一环。留心看哦。分析体系的常见错误1、罗列指标,没有重点。很多文章一讲分析体系,就铺陈了量指标。先看哪个,后看哪个,根本没说明。 单纯运营就分:用户、产品、、新媒体、社群、活动、商品、渠道……几十种运营,也看一指标?这些而全的总结,总是看似有,实际不好用。最终导致的恶果,就是:自嗨型报表。 所以,在分析体系时,要先问自己:1、我在为谁们服务?2、他们中每一位,有什工作职责?3、提供什,能更好帮助他们工作?4、在什时间提供帮助,能更少干扰他们? 小结分析体系,本质是个:从业务中来,到业务中去的事。需要家多在内部花心思。然而,很多新手太过纠结论、方法、模型,忽视、无视、轻视业务。

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    监控体系是什?该

    2如何监控体系如监控体系的名字,监督+控制,因此监控体系包含两关键工作:指标体系,对业务情况进行监督。将应用到管流程,实现控制。 之前已经分享过如何指标体系,家可以参见《分析体系是什?该?》,今天重点说说控制该个控制法。 很多做的同学是技术出身,一提起“控制”最直观的能想到的就是骂自己起床,催自己结婚生娃的老妈子。然后感慨:我又没做过“销售运营产品风控,我要控制呀……”实际上企业里的管完全不需要这琐碎纠结。 在管上,行动力比精准的预测更重要。预知到了问题,如果业务部门行动给力,问题早早就完了,哪里还用什精准预测。如果业务部门不行动,一直在纠结:“我看不会出问题吧”“它如果自然反弹了呢?” 效果是有层次的:初级:控制被业务接收中级:业务按控制行动高级:行动对指标有显著作用监控体系,最不能少的环节就是结果回顾。而且要先看是哪个层级的效果,再看具体效果小。

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    分析体系是什?该

    有同学问:经常听到“运营分析体系、业绩监控体系、商品分析体系”等等要求。可到底分析体系是什?似乎经常看到的,只有AARRR五个字母,又语焉不详。到底样才算是了个体系? 分析体系,是从初级分析向高级发展的必备一环。留心看哦。分析体系的常见错误1、罗列指标,没有重点。很多文章一讲分析体系,就铺陈了量指标。先看哪个,后看哪个,根本没说明。 单纯运营就分:用户、产品、、新媒体、社群、活动、商品、渠道……几十种运营,也看一指标?这些而全的总结,总是看似有,实际不好用。最终导致的恶果,就是:自嗨型报表。 所以,在分析体系时,要先问自己:1、我在为谁们服务?2、他们中每一位,有什工作职责?3、提供什,能更好帮助他们工作?4、在什时间提供帮助,能更少干扰他们? 小结分析体系,本质是个:从业务中来,到业务中去的事。需要家多在内部花心思。然而,很多新手太过纠结论、方法、模型,忽视、无视、轻视业务。

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    Python空间环境

    Conda的下载和安装什是Conda? Conda的使用新虚拟环境(Managing environments)conda create -n osgeo切换到新的虚拟环境source activate osgeo (Linux和macOS conda config --add channels 或者 conda config --append channels 空间Python库的安装常用的空间Python库GDAL 全能型的基础空间库 fiona 基于GDAL的空间矢量库rasterio 基于GDAL的空间栅格库basemap 基于matplotlib的空间制图库GeoPandas 基于pandas的空间分析库RSGISlib 针对遥感及GIS分析的高级库使用conda进行库的安装打开命令行工具(Terminal),输入命令,进入虚拟环境安装GDAL库 conda install -c conda-forge gdal安装

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    ——探索平台

    中,探索服务的价值在初期往往是被忽视的,但是随着业务的增加,分析人员的增加,探索服务的价值就会越来越。 一个成功的平台,不仅仅要提供各种分析的工具,提供各种各样的源,更要提供探索的能力。为什探索服务很重要? 想象一下,作为一名科学家,他刚刚获得新的任务是立一个机器学习模型对业务问题进行分析。的人的第一个本能是寻找任何有意义的信息,能对其分析过程提供帮助。 没有元的支撑,探索服务不复存在。Atlas作为平台,可以捕获平台上的各种组的元信息。称为钩子,比如可从Kafka,Hive,Hbase中收集元。 Atlas依赖于Hbase和Solr作为分布式的存储,从而实现了元的存储和搜索功能。通过这种方式,可以立一个全面的元目录。​

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    听程序员界郭德纲“摆”

    看他用郭德纲的段子来盘的前世今生。一家之言,欢迎讨论,最好带来一个,XXX是群里最好的PHP语言 的争论。 这个时候规模技术还于仿徨阶段,每个公司甚至个人都有一独立的工具,层次不齐,纷繁复杂,但是还没有提炼抽象出一个系统的办法。 对于事时间为X的水印表示逻辑已经得到了所有事时间 小于X的无边界触发器(Triggers):表示具体在什时候, 逻辑会真正的触发窗口中的倍计算。 批流一体化 你要提供统一批和流的编程模型, 我不想再写两代码了批的是有界离散的,比如一个文本文; 流的是无界连续的,比如每时每刻的支付宝交易。 真正的业务系统,批和流常常是混合共生,或者频繁切换的不论是批还是流的,都用统一的结构表示。 编程的API也需要统一。不论业务需求样, 开发者只需要学习一API ??

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    |查重办?去重,就这办!

    论文查重办?就那办!OK!查重办?就这办!KO! 清洗过程中的典型问题:分析|R-缺失值分析|R-异常值和重复值,本次简单介绍一些R重复值的用法:将符合目标的重复行全部删掉;存在重复的行,根需求保留一行准备使用GEO 库的表达,抽取一些并稍加(为方便展示)?

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