众所周知，Spark 它是专门为大规模数据处理而设计的快速通用计算引擎，因此Spark它在数据的挖掘等领域便有着非常广泛的应用，而从现阶段来讲的话它也已经形成了一个高速发展并且应用相当广泛的生态系统了。...所以，今天这篇文章便要为大家做一个Spark入门基础的简单介绍，满满干货，请不要错过。...Spark Streaming： 这个是 Spark 提供的对实时数据进行流式计算的组件。提供了用来操作数据流的 API，并且与 Spark Core 中的 RDD API 高度对应。...（RDD），架构出一个新的大数据应用平台。...以上本篇内容便是对Spark的一些基础入门的介绍，后续还将对Spark做一些后续的介绍，以便能更加深入的对Spark做一个了解。
Hadoop2.x集群搭建前面带领大家开发了大量的MapReduce程序，此部分将带来大家让开发的程序运行在分布式集群中，并且运行在健壮高可用的集群中。...16) Hive 优化 数据迁移工具Sqoopsqoop适用于关系型数据库和HDFS分布式数据系统之间进行数据转换，在企业中，是构建数据仓库的一大工具。...，大家将全面掌握Storm内部机制和原理，通过大量项目实战，让大家拥有完整项目开发思路和架构设计，掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示，所有工作一个人搞定！...譬如可以一个人搞定淘宝双11大屏幕项目！不光从项目的开发的层次去实现，并可以从架构的层次站在架构师的角度去完成一个项目。...，以及pip安装模块 14) Mongodb基础入门 15) 讲解如何连接mongodb 16) Python的机器学习案例 Scala课程在此部分内，将更注重scala的各种语言规则与简单直接的应用，
Hive针对于数据管理操作，提供了类SQL语言HQL，在Hadoop生态当中，Hive定位为数据仓库工具，对于数据的各种操作，也就是使用HQL来完成。...今天的大数据开发学习分享，我们就先来讲讲Hive DDL操作入门。 HQL的使用对于本身有SQL基础的人来说，是非常容易上手的。DDL操作，主要包括创建数据库中的对象——表、视图、索引等。...1、创建数据库： CREATE DATABASE name; 2、显示命令： show tables; show databases; show partitions ; show functions;...如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXIST 选项来忽略这个异常； EXTERNAL 关键字可以让用户创建一个外部表，在建表的同时指定一个指向实际数据的路径（LOCATION...如果数据需要压缩，使用 STORED AS SEQUENCE 。
当时可以很容易的转型，一大部分原因是大数据的技术还没有普及，需要学的框架也不多。 现在再看网友给提供的一些大数据学习路线，很全很棒，但同时也被吓尿了有木有？...那有没有一种轻量级入门大数据的方案呢？——答案是肯定的！...先来分析一下大数据开发的工种，大体有三种： 基础组件的优化和开发 这一块偏底层，职位名称可能是【大数据开发】、【大数据开发-XX方向（比如：数据湖、流式计算等）】或者其他的什么命名，具体要看职位描述和技能要求...职位名称可能是【大数据开发工程师】、【数据开发工程师】、【数仓开发工程师】】等，主要也还是看职位描述和技能要求。...我们在准备时，可以把精力集中在这几项上，要学就学个透，不要懂一大堆框架，但哪个都经不起问，这样是最头疼的。
今天的大数据开发学习分享，就主要来讲讲Hive DML操作基础。...1、Load data 在将数据加载到表中时，Hive 不执行任何转换。Load 操作是纯复制/移动操作，仅将数据文件移动到与 Hive 表对应的位置。...多表插入可使数据扫描所需的次数最小化。...通过对输入数据只扫描一次(并应用不同的查询操作符)，Hive可以将数据插入多个表中； 如果给出分区列值，我们将其称为静态分区，否则就是动态分区； 3、Export data 将查询数据写入到文件系统中。...不支持 INSERT INTO VALUES 子句将数据插入复杂的数据类型（数组、映射、结构、联合）列中。
学习大数据，核心重点就是对于专业技术的掌握，我们判断一个机构的课程是否具备足够的专业度，也往往是从这些核心技术体系的课程规划来看的。以Hadoop来说，这是大数据学习当中必不可少的部分。...今天大数据学习分享，我们来聊聊Hadoop学习路线。...Hadoop生态最初在大数据领域绝对是无可争议的霸主，虽然近年来大数据领域新技术层出不穷，这些新技术确实在很多方面比起Hadoop强，但是Haoop作为最早的、目前来说最成熟的大数据生态，短时间不可能被取代...包括Hive数据仓库、HBase实时分布式数据库、Flume日志收集工具、sqoop数据库ETL工具、zookeeper分布式协作服务等。 关于大数据Hadoop学习路线，以上就是今天的分享内容了。...大数据课程当中，Hadoop始终是非常重要的一部分，对于Hadoop的掌握，从深度到广度都需要拓展开来。
Python的6种数据类型操作总结 本文对Python中常见6种数据类型的操作进行了汇总： Numbers（数字） String（字符串） List（列表） Tuple（元组） Dictionary（字典...= 1.3常用函数 取绝对值：abs 四舍五入：round 取整：int 转浮点数：float 二、字符串String 字符串是Python中常见的数据类型之一，能够使用str函数将其他类型的数据强制转成字符类型...2.1键盘输入 终端中通过input函数输入的任何内容都是字符串数据 2.2三种方法生成 通过3种方法生成字符串数据： 单引号：`python` 双引号：“python” 三引号：一般字符串内容较长时使用...列表元素重复：* 返回列表中的最值（比较ASCII码）：max、min 3.3常见操作 索引和切片操作（类比字符串） append：将整体追加到列表的末尾 extend：列表中的每个元素进行合并，组成一个大的列表...，字典是无序的数据类型，主要是用来存放具有一定映射关系的数据。
在Spark生态圈当中，MLlib组件，作为机器学习库而存在，在大数据分析、数据挖掘等数据处理操作上，提供重要的支持。学习Spark，对于MLlib组件的学习，也可以有相应程度的掌握。...今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲Spark MLlib组件学习入门。...它接受一个DataFrame数据作为输入后经过训练，产生一个转换器Transformer。 Pipeline：流水线。具有setStages方法。...三、导入数据 可以使用spark.read导入csv，image，libsvm，txt等格式数据。...关于大数据开发学习，Spark MLlib组件学习入门，以上就为大家做了大致的介绍了。Spark MLlib作为Spark生态圈的重要组件，提供机器学习和算法方面的支持，总的来说实用度还是比较高的。
作为大数据技术生态当中的第一代框架，Hadoop至今仍然具有不可替代的核心优势，对于企业而言，Hadoop在底层架构上所提供的支持，仍然是企业入场大数据的重要支持框架。...今天的大数据开发学习分享，我们就主要来讲讲Hadoop序列化的入门知识点。...一、序列化概念 序列化是把内存中的对象，转换成字节序列（或其他数据传输协议）以便于存储到磁盘（持久化）和网络传输反序列化时收到的字节序列（或其他数据传输协议）或者是磁盘持久化数据，转换成内存中的对象。...@Override public int compareTo(FlowBean o) { // 倒序排列，从大到小 return this.sumFlow > o.getSumFlow() ?...-1 : 1; } 关于大数据开发学习，Hadoop 序列化入门，以上就为大家做了简单的介绍了。
从服务、基于服务开发和服务的结果来看，面向服务是一种思考方式。其实SOA架构更多应用于互联网项目开发。 为什么互联网项目会采用SOA架构呢？...此时，用于加速前端页面开发的 Web 框架(MVC) 是关键。...注册中心返回服务提供者地址列表给消费者，如果有变更，注册中心将基于长连接推 送变更数据给消费者。 4....服务消费者和提供者，在内存中累计调用次数和调用时间，定时每分钟发送一次统计 数据到监控中心。...DgroupId=com.alibaba -DartifactId=dubbo -Dversion=2.8.4 -Dpackaging=jar 2.3配置离线约束 地址： 链接 3.Dubbox入门
这是因为原生的云存储（主要指S3这样的对象存储）既能够容纳大容量的明细数据，又能在性能和成本间取得一个很好的平衡——如果它同时再支持复杂的即席分析查询，那么云原生存储就将成为数据湖的最佳载体，对于实现数据分析人员的自由探索和应用系统的查询集成都有着非常重要的意义...PolyBase组件赋予了在数据库层面定义指向Hadoop/HDFS数据的外部表的能力，是帮助打通MPP数据库与Hadoop大数据生态系统的重要桥梁。...那么，说了一大圈，源自SQL Server的PolyBase和Azure有什么关系，和我们今天的话题有什么关系呢？...在PolyBase的帮助下，开发者和数据分析师们可以通过熟悉的SSMS或Azure Data Studio等客户端工具随时连接和查询云上大数据了。...如果再考虑到SQL Server体系中ADO.NET/JDBC/ODBC等方便而成熟的访问接口，PolyBase还不失为一个生产应用集成云上大数据的优美方式，既可用于数据搬运，也可直查数据湖。
Spark在大数据处理上的优势，很大一部分来自数据处理速度的提升，这使得Spark在面对大规模实时计算的数据任务时，能够更快地完成大批量数据的处理，提升大数据处理的效率。...把RDD想象为一组数据，而Spark把要处理的数据、处理中间结果以及输出结果都定义成RDD，那么在Spark当中数据处理的流程就可以这样去理解—— 从数据源读取数据，把输入生成一个RDD； 通过运算把输入...只有当数据量大于Spark被允许使用的内存大小时，那么可以将数据spill到磁盘上。 接下来，就是RDD的接口问题。...举个简单的例子，数据A，经过运算F，转换成了数据B，那么如果问你如何得到B，那么需要数据A+运算B，这就是接口需要提供的东西。...所以其实RDD就是一个数据集，是一组数据被处理到一个阶段的状态，在Spark当中，根据数据处理任务，会有很多个RDD，RDD彼此之间交互运算，完成最终的数据处理结果。
Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上。...它可以是你的个人电脑，数据中心的服务器，或者是云主机。 主操作系统(Host Operating System)。你的个人电脑之上，运行的可能是MacOS，Windows或者某个Linux发行版。...这些虚拟机都非常大，也许有700MB，这就意味着它们将占用2.1GB的磁盘空间。更糟糕的是，它们还会消耗很多CPU和内存。 各种依赖。每一个从操作系统都需要安装许多依赖。
ClickHouse各节点职责对等，各自负责一部分数据的处理（shared nothing），开发了向量化执行引擎，利用日志合并树、稀疏索引与CPU的SIMD（单指令多数据，Single Instruction...采用数据压缩和纯粹的列式存储技术，使用Mergetree对每一列单独存储并压缩分块。 同时数据总会以片段的形式写入磁盘，当满足一定条件后ClickHouse会通过后台线程定期合并这些数据片段。...当数据量持续增大，ClickHouse，会针对分区目录的数据进行合并，提高数据扫描的效率。 同时ClickHouse针对每个数据块，提供稀疏索引。...在处理查询请求的时候，就能够利用稀疏索引，减少数据扫描起到加速作用。...如果数据量和访问量较大，需要部署分布式ClickHouse集群，这时候对运维的挑战会比较高。 关于大数据开发，OLAP分析引擎ClickHouse架构解析，以上就为大家做了简单的介绍了。
Kafka在大数据技术生态当中，以作为消息系统而闻名，面对活跃的流式数据，提供高吞吐量的服务，在实时大数据处理场景下，可以说是一大利器，国内外大厂都有应用。...今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲Kafka框架的工作原理。 Kafka概述 官方定义，Kakfa是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列，主要应用于大数据的实时处理领域。...消费者组主要是提高消费能力，比如之前是一个消费者消费100条数据，现在是2个消费者消费100条数据，可以提高消费能力。...Kafka的Offset是分区内有序的，但是在不同分区中是无顺序的，Kafka不保证数据的全局有序。 关于大数据开发，Kafka工作原理入门，以上就为大家做了简单的介绍了。...Kafka在大数据技术生态当中，普及度是非常高的，尤其是拥有丰富数据资源的企业，更加青睐于使用kafka。
Flink入门案例 前置说明 API API Flink提供了多个层次的API供开发者使用，越往上抽象程度越高，使用起来越方便；越往下越底层，使用起来难度越大 注意：在Flink1.12时支持流批一体...，DataSetAPI已经不推荐使用了，后续其他案例都会优先使用DataStream流式API，既支持无界数据处理/流处理，也支持有界数据处理/批处理！...-source 3.处理数据-transformation 4.输出结果-sink 5.触发执行-execute 其中创建环境可以使用如下3种方式: getExecutionEnvironment() ...-source * 3.处理数据-transformation * 4.输出结果-sink * 5.触发执行-execute */ public class WordCount3_Lambda...-source * 3.处理数据-transformation * 4.输出结果-sink * 5.触发执行-execute//批处理不需要调用!
确定教材 :: 大模型顾名思义就是大，需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配 找老师 :: 即用什么样的算法讲述“书本”中的内容，让大模型能够更好理解 Token 之间的关系 就业指导...Token 是原始文本数据与 LLM 可以使用的数字表示之间的桥梁。...使用内存占用更小的数据类型是一种直接的方式，比如 16 位的浮点数就可以直接将内存使用减倍。...assitant fauxpilot/fauxpilot[18]: An open-source alternative to GitHub Copilot server 总结 说来可笑，ChatGPT 的开发者...OpenAI 并不像其名字那样开放，ChatGPT 的源码与模型数据是不对外开放的，但不久， Meta 在 2023 年 2 月份开源了 LLaMA 1[19]，并在 7 月接着发布了进阶的 Llama
二、redis的数据类型 redis有5种数据类型，分别如下 String：字符串 List：列表 Set：集合 Hash：散列 Sorted Set：有序集合 HyperLogLog：基数 三、数据类型使用...org.springframework.core.serializer.support.DeserializingConverter.convert(DeserializingConverter.java:73) ... 29 more 在使用大的...hash结构时，要考虑返回数据的大小，以避免返回太多数据，引发JVM内存溢出或者redis的性能问题。...注意下面几点 对于大量数据操作的时候，要考虑插入和删除内容的大小，因为这将时十分消耗性能的命令，会导致redis服务器的卡顿。对于不允许出现卡顿的服务器，可以进行分批次操作。...基数的作用是评估大约需要准备多少个存储单元去存储数据。基数不能存储元素。 ?
Istio 从 v1alpha3 开始，用 Ingress Gateway 组件替代了符合 Kubernetes 规范的 Ingress Controller，...
大快大数据开发框架的构成模块 大数据也不是近几年才出现的新东西，只是最近几年才真正意义上变得热门、火爆！...做大数据原生态开发且又推出商业发行版的，行业也就只有大快搜索，可能在未来的三五年内也许还会有做大数据原生态开发的出现。...为何大数据的普及度不高，主要是由于大数据的应用开发太过偏向于底层，学习的难度不是一般的大，所涉及到的技术面广太大，不是一般人所能够驾驭得了的。...大快DKhadoop把大数据开发中的一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，在很大程度上降低了开发的难度。相信这个对于从事开发的人员看了就更容易懂了。...下面，就给大家介绍看一下大快的大数据开发框架的模块构成都有哪些： 大快大数据一体化开发框架主要由六部分组成：数据源与SQL引擎、数据采集（自定义爬虫）模块、数据处理模块、机器学习算法、自然语言处理模块、
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