近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
不知道大家有没有遇到过这样的问题,就是在某个软件或者某个网页里面有一篇文章,你非常喜欢,但是不能复制。或者像百度文档一样,只能复制一部分,这个时候我们就会选择截图保存。但是当我们想用到里面的文字时,还是要一个字一个字打出来。那么我们能不能直接识别图片中的文字呢?答案是肯定的。
在CDH中使用Hive时,为了统一数据文件的存储格式,推荐使用Parquet格式的文件存储,这样做也是为了能够同时能够兼容Impala的查询。有些用户在Hive中创建大量的ORC格式的表,并使用了DATE数据类型,这会导致在Impala中无法进行正常的查询,因为Impala不支持DATE类型和ORC格式的文件。本篇文章Fayson主要介绍如何通过脚本将ORC格式且使用了DATE类型的Hive表转为Parquet表。
在上一篇文章《6.1.0-如何将ORC格式且使用了DATE类型的Hive表转为Parquet表》中主要介绍了非分区表的转换方式,本篇文章Fayson主要针对分区表进行介绍。
Hive SQL的执行计划描述SQL实际执行的整体轮廓,通过执行计划能了解SQL程序在转换成相应计算引擎的执行逻辑,掌握了执行逻辑也就能更好地把握程序出现的瓶颈点,从而能够实现更有针对性的优化。此外还能帮助开发者识别看似等价的SQL其实是不等价的,看似不等价的SQL其实是等价的SQL。可以说执行计划是打开SQL优化大门的一把钥匙。
编译 SQL 的任务是在上节中介绍的 COMPILER(编译器组件)中完成的。Hive将SQL转化为MapReduce任务,整个编译过程分为六个阶段:
当我们在使用ORC文件格式创建Hive表,并且对Hive表的schema进行更改后,然后进行如insert into…select或insert overwrite … select会报错,以下具体看看报错。
有时候就想清空下朋友圈,微博什么的,但是发了好几年,几百几千条 ,官方又不提供批量删除工具,纯手工删,有点为难自己,删到猴年马月了,所以作为一个酷酷的计算机民工,自然要靠代码来解决。
目前,很多网站为了防止爬虫肆意模拟浏览器登录,采用增加验证码的方式来拦截爬虫。验证码的形式有多种,最常见的就是图片验证码。其他验证码的形式有音频验证码,滑动验证码等。图片验证码越来越高级,识别难度也大幅提高,就算人为输入也经常会输错。本文主要讲解识别弱图片验证码。
Hive SQL的执行计划描述SQL实际执行的整体轮廓,通过执行计划能了解SQL程序在转换成相应计算引擎的执行逻辑,掌握了执行逻辑也就能更好地把握程序出现的瓶颈点,从而能够实现更有针对性的优化。可以说执行计划是打开SQL优化大门的一把钥匙。
进入选项后会出现一个【通用文字识别OCR】,一看就知道是图片识别文字。我们用来测试一下肯定没问题。也让自己变成AI选手。
现在我的主力听歌软件是 QQ 音乐,心里一直有个念头,想把 QQ 音乐上收藏的歌曲导出成表格保存,顺带还可以看一下我收藏的歌曲中哪个歌手的歌曲是最多的。心动不如行动,利用空闲时间我开始了将想法落地的过程。
大数据平台的资源管理组件主要涉及存储资源和计算资源管理两部分,属于大数据平台运维管理系统。基于资源管理系统,大数据平台的开发运维人员能够清晰掌控平台的资源使用情况和资源在不同时间段下的变化趋势,能对资源使用异常进行及时发现并定位处理,避免造成更严重的影响,如磁盘空间撑爆,计算资源无空余,任务长时间等待不运行等造成业务阻塞。
小文件问题的影响 1.从Hive的角度看,小文件会开很多map,一个map开一个JVM去执行,所以这些任务的初始化,启动,执行会浪费大量的资源,严重影响性能。
爬虫最讨厌的就是反爬虫,但是如果没有反爬虫的存在的,那么大家都可以随随便便就进行网络爬虫,那么服务器又怎么支撑得起来呢?那么又怎么彰显我们的能力呢?
Tesseract-OCR支持中文识别,并且开源和提供全套的训练工具,是快速低成本开发的首选。前面记录过在java中调用tesseract-orc,该方法的原理是通过在java中调用cmd命令行,来执行tesseract,但是该方式需要下载软件,在电脑上安装环境,移植性不高。
orchestrator是一款开源对MySQL复制提供高可用、拓扑的可视化管理工具,采用go语言编写,它能够主动发现当前拓扑结构和主从复制状态,支持MySQL主从复制拓扑关系的调整、支持MySQL主库故障自动切换(failover)、手动主从切换(switchover)等功能。
近日,艾瑞咨询发布了2022《中国个人网盘行业研究报告》(下简称“艾瑞报告”),对目前国内个人网盘行业的脉络做了最新的梳理,洞察了行业发展的最新趋势。报告中对主流网盘进行了横向比较与专题分析,作为运营商代表的天翼云盘,在安全性能、用户活跃和生态建设等方面,表现抢眼。
随着云计算的普及和数据分析需求的扩大,数据湖+数据仓库的湖仓一体分析能力成为下一代数据分析系统的核心能力。相对于数据仓库,数据湖在成本、灵活性、多源数据分析等多方面,都有着非常明显的优势。IDC发布的十项2021年中国云计算市场趋势预测中,有三项和数据湖分析有关。可以预见,跨系统集成能力、数据控制能力和更加全面的数据驱动能力,将会是未来数据分析系统重要的竞争领域。
在日常的处理中发现了Warning: Ignoring non-Spark config property: hive.exec.orc.default.stripe.size这样的一个日志,
Hive从2008年始于FaceBook工程师之手,经过10几年的发展至今保持强大的生命力。截止目前Hive已经更新至3.1.x版本,Hive从最开始的为人诟病的速度慢迅速发展,开始支持更多的计算引擎,计算速度大大提升。
2019年12月25日,中国科学院生物物理研究所生物大分子国家重点实验室的李国红课题组与感染与免疫院重点实验室的朱明昭课题组合作,在Nature上发表了题为“H2A.Z facilitates licensing and activation of early replication origins”的论文。
HDFS 是 Hadoop 生态的默认存储系统,很多数据分析和管理工具都是基于它的 API 设计和实现的。但 HDFS 是为传统机房设计的,在云上维护 HDFS 一点也不轻松,需要投入不少人力进行监控、调优、扩容、故障恢复等一系列事情,而且还费用高昂,成本可能是对象存储是十倍以上。
京东、蘑菇街等电商企业率先使用微信小程序,带动了小程序开发的热潮。 腾讯云小程序方案技术负责人黄荣奎在现场为大家带来了最新的微信小程序开发工具与技巧。他将小程序的开发分成客户端代码与业务核心能力两个部分,并总结了传统开发过程中将遇到以下四个问题: 1.环境部署耗时; 2.后台代码部署不方便; 3.开发调式不直观; 4.很多时间将花费在框架搭建上,包括基础的功能,比如登录体系,而不是直接开发业务功能。 [1506305650768_5297_1506305646899.png] 为了让开发者更加方便快捷地开发
本文编译自IBM开发者社区,主要介绍了HDFS中小的ORC和Parquet文件的问题,以及这些小文件如何影响Big SQL的读取性能,并探索了为了提高读取性能,使用现有工具将小文件压缩为大文件的可能解决方案。
随着图片时代的飞速发展,大量的文字内容为了优化排版和表现效果,都采用了图片的形式发布和存储,这为内容的传播和安全性带来了很大的便利,需要做重复性劳动。
今天和大家分享的是19年12月发表在OncoTargets and Therapy (IF:3.34)杂志上的一篇文章,“Potential Prognostic and Diagnostic Values of CDC6,CDC45, ORC6 and SNHG7 in Colorectal Cancer”,作者在R中使用了Affy和Limma包对四个GEO数据集和TCGA进行DEGs和DELs差异分析,然后采用了GO和KEGG富集分析,KM生存曲线和COX回归分析寻找与结直肠癌(CRC)患者生存结果相关的异常表达基因,并结合了实时PCR对CRC样品中异常表达的基因进行检测。
问题原因通常是:表的inputformat 和 outputformat 是 orc,而序列化serde不是orc
在大数据环境中,有各种各样的数据格式,每个格式各有优缺点。如何使用它为一个特定的用例和特定的数据管道。数据可以存储为可读的格式如JSON或CSV文件,但这并不意味着实际存储数据的最佳方式。
金融业是第一个见证区块链技术带来的快速变革的行业,而对于很多人来说,只看到了该技术在买卖虚拟货币上的应用,而这仅仅只是表层,区块链技术对金融业的影响远超于此。
随着时代的发展,生活质量的提高,汽车是现代生活的必需品。汽车保有量日益增多,势必会带来停车难、停车管理难的问题。传统IC/ID取卡票的方式虽然看似一个简单的动作,当车流量较大时就会造成停车场出入口的拥堵,给人们停车带来不便,浪费大量的停车时间;停车场票箱内卡容量有限,需要停车场管理人员不停地往票箱内放置卡片,而对于车主来说,由于卡片的保存不当,丢卡的现象时常出现。一旦卡片丢失,整个停车记录就无法核对,给停车场管理带来一些麻烦。
还有其他命令 explain vectorization operator,explain vectorization expression
图片验证码算是网络数据采集上的一道拦路虎,虽然有诸多公开的ORC接口、云打码平台,一旦大规模应用起来,还是内部写程序进行识别处理比较好。
Cloudera Runtime(CR)服务包括Hive和Hive Metastore。Hive服务基于Apache Hive 3.x(基于SQL的数据仓库系统)。Hive 3.x与以前版本相比的增强功能可以提高查询性能并符合Internet法规。
您可以创建ACID(原子性,一致性,隔离性和持久性)表用于不受限制的事务或仅插入的事务。这些表是Hive托管表。数据与Schema一起位于Hive metastore中。或者,您可以创建一个外部表用于非事务性使用。数据位于Hive Metastore外部。模式元数据位于Hive Metastore内部。因为外部表受Hive的控制很弱,所以该表不符合ACID。
**CONCAT_WS(separator, str1, str2,...):**多字符串拼接
作为以人工智能驱动的金融科技平台,360数科携手金融合作伙伴,为尚未享受到普惠金融服务的优质用户提供个性化的互联网消费金融产品,致力于成为连接用户与金融合作伙伴的科技平台。360数科旗下产品主要有 360借条、360小微贷、360分期等,截止目前,已累计帮助 141 家金融机构为 4300 万用户提供授信服务、为 2630 万用户提供借款服务、单季促成交易金额 1106.75 亿元。同时作为国内领先的信贷科技服务品牌,360数科在三季度累计注册用户数首次突破 2 亿。
因为业务需要,雪球数据团队基于HDP 3.1.5(Hadoop 3.1.1+Hive 3.1.0+Tez 0.9.1)搭建了一个新的集群,HDP 3.1.5默认使用Hive3 on Tez作为ETL计算引擎,但是在使用Hive3 on Tez中,我们遇到很多问题:
分布式:不同的业务模块部署在不同的服务器上或者同一个业务模块分拆多个子业务,部署在不同的服务器上,解决高并发的问题
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Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。
Map在读取数据时,先将数据拆分成若干数据,并读取到Map方法中被处理。数据在输出的时候,被分成若干分区并写入内存缓存(buffer)中,内存缓存被数据填充到一定程度会溢出到磁盘并排序,当Map执行完后会将一个机器上输出的临时文件进行归并存入到HDFS中。
回答问题时我的脚本已经完成了60%,昨天凌晨加班完成了,使用到了ORC解析验证码,指定只分析数字!
在抽象工厂模式中,接口是负责创建一个相关对象的工厂,不需要显式指定它们的类。每个生成的工厂都能按照工厂模式提供对象。
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