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Apache Pig学习笔记(二)

主要整理了一下,pig里面的一些关键词含义和用法,pig虽然是一种以数据流处理为核心框架,但数据库大部分关键词和操作,在pig里面基本上都能找到对应函数,非常灵活与简洁,春节前最后一篇文章了, Fields,具体数据 5,列名引用,在关系数据库中我们可以使用列名来定位到某一行数据某个字段值,在JDBC中,我们既可以通过列名引用,也可以通过索引下标引用,在pig里,也支持这两种用法 ,pig特有关键词,负责从一个指定路径加载数据源,路径可以使用通配符与hadoop路径通配符保持一致 20,mapreduce,在pig中,以MR方式执行一个jar包 21,order by 与关系型数据库order类似 22,rank,给一个集合,生成序号,类似for循环时索引自增 23,sample,采样器,能从指定数据集中随机抽取指定记录数 24,split,可以按条件拆分一个大数据集 ,生成几个不同小数据集 25,store,pig里面的存储结果函数,可以将一个集合以指定存储方式,存储到指定地方 26,stream,提供了以流方式可以在pig脚本中,与其他编程语言交互

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    Apache Pig学习笔记之内置函数(三)

    用法:size(expression)计算任何pig字符串大小长度,或者集合类型长度。 4.1 处理压缩 压缩支持是通过pig加载和存储函数来决定 PigStorage和TextLoader支持gzip和bzip压缩包括读和写,BinStorgae不支持压缩,为了处理gzip压缩文件 为了处理bzip 压缩文件,输入输出文件也必须有一个bz或bz2后缀名,bzip压缩可以被切分为多个map块执行。 Pig能够正确读取和写入压缩文件,只要原始文件是正确压缩方式,如果仅仅修改后缀或起个后缀名为.gz或.bz那么是不正确方式,例子: 4.2 BinSotrage 能够加载和存储机器可读格式 Map:[key1#value,key2#value],空值有效[] 4.6 TextLoader 加载非结构化数据,使用UTF-8格式,每个产生结果tuple包括一个单个字段,和一行输入文本

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    Linux学习笔记——Apache服务器配置文件简介

    Apache服务器配置文件简介 Apache配置文件是包含若干指令纯文本文件,其文件名为httpd.conf。在Apache启动时,会自动读取配置文件中内容,配置Apache服务器运行。 配置文件修改后,只有在启动或重新启动Apache后才会生效。 Apache配置文件内容可以划分为三部分: 全局环境配置,主要用于控制整个Apache 服务器行为。 主服务器配置,定义主要或者默认服务参数指令,也为所有虚拟主机提供默认设置参数。 虚拟主机配置,用于设置和创建虚拟主机。 全局环境配置命令 ServerRoot:用于设置服务器根目录 Listen:服务器监听端口号。 主服务器配置命令 ServerName:设置主机名称。 DocumentRoot:用于设置Apache默认站点根目录。 UserDir public_html:用户可以在自己目录下建立public_html目录来放置网页。

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    《基于Apache Flink流处理》读书笔记

    前段时间详细地阅读了 《Apache Flink流处理》 这本书,作者是 Fabian Hueske&Vasiliki Kalavri,国内崔星灿翻译,这本书非常详细、全面得介绍了Flink 流处理,并且以气象数据例子讲解其中使用,我把其中一些比较重要句子做了比较,并且分享给大家。 Task数量,最后把KeyGroup分配到对应Task上。 FIRE_AND_PURGE:触发窗口计算,输入结果,并且清楚窗口数据十五、基于时间双流Join15.1基于间隔Join        基于时间Join会对两条流中拥有相同键值以及彼此之间时间戳不超过某一指定间隔事件进行 15.2基于窗口Join        基于窗口Join原理是:将两条流输入流中元素分配到公共窗口中并且在窗口完成时进行Join。具体做法是:通过窗口分配器将2条流中事件分配到公共窗口内。

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    【干货】基于Apache Spark深度学习

    【导读】本文主要介绍了基于Apache Spark深度学习。 本文介绍了Apache Spark内部结构和工作原理,以及一些实用Spark深度学习库,并在最后介绍了相关DL pipelines库。想要学习基于Spark分布式深度学习读者可以了解下。 作者 | Favio Vázquez 编译 | 专知 参与 | Fan, Hujun 基于Apache Spark深度学习 【导读】本文主要介绍了基于Apache Spark深度学习。 本文介绍了Apache Spark内部结构和工作原理,以及一些实用Spark深度学习库,并在最后介绍了相关DL pipelines库。想要学习基于Spark分布式深度学习读者可以了解下。 此外,我还将在Deep Cognition Platform上创建一个环境,从而可以在笔记本上使用此库工作,以便测试所有内容。

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    apache ab压力测试学习

    ab是apache自带压力测试工具。ab非常实用,它不仅可以对apache服务器进行网站访问压力测试,也可以对或其它类型服务器进行压力测试。比如nginx、tomcat、IIS等。 它测试目标是基于URL,因此,它既可以用来测试apache负载压力,也可以测试nginx、lighthttp、tomcat、IIS等其它Web服务器压力。 3.ab安装 ab安装非常简单,如果是源码安装apache的话,那就更简单了。apache安装完毕后ab命令存放在apache安装目录bin目录下。 如下: /usr/local/apache2/bin 可在apache官网下载安装包,也可以访问我提取好链接下载http://pan.baidu.com/s/1eRVqgBC 4.使用 将ab.exe /1.1 #apache版本 Server Hostname: 127.0.0.1 #请求访问IP Server Port: 80

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    Apache Hudi 入门学习总结

    前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。 点击跳转到网站:https://www.captainai.net/dongkelun前言学习和使用Hudi近一年了,由于之前忙于工作和学习,没时间总结,现在从头开始总结一下,先从入门开始Hudi 概念 具体概念可以查看官网https://hudi.apache.org/cn/docs/0.9.0/overviewHudi 学习Hudi 官网 https://hudi.apache.org/cn/docs /0.9.0/overview/(因本人最开始学习时Hudi版本为0.9.0版本,所以这里列也是0.9.0连接)Github https://github.com/leesf/hudi-resources 这个是Hudi PMC leesf整理公众号上文章,PC 浏览器上看比较方便GitHub 源码 https://github.com/apache/hudi 想要深入学习,还是得看源码并多和社区交流

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    Apache Hudi 入门学习总结

    前言 学习和使用Hudi近一年了,由于之前忙于工作和学习,没时间总结,现在从头开始总结一下,先从入门开始 Hudi 概念 Apache Hudi 是一个支持插入、更新、删除增量数据湖处理框架,有两种表类型 :COW和MOR,可以自动合并小文件,Hudi自己管理元数据,元数据目录为.hoodie, 具体概念可以查看官网https://hudi.apache.org/cn/docs/0.9.0/overview Hudi 学习 Hudi 官网 https://hudi.apache.org/cn/docs/0.9.0/overview/(因本人最开始学习时Hudi版本为0.9.0版本,所以这里列也是0.9.0 这个是Hudi PMC leesf整理公众号上文章,PC 浏览器上看比较方便 GitHub 源码 https://github.com/apache/hudi 想要深入学习,还是得看源码并多和社区交流 另一个PR:https://github.com/apache/hudi/pull/3998 该PR主要目的不是为了解决这个bug,但是附带解决了这个问题,因为options最终被正确传到写Hudi参数中了

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    Apache Tez0.7编译笔记

    目前最新Tez版本是0.8,但还不是稳定版,所以大家还是先下载0.7用吧 下载地址: wget http://archive.apache.org/dist/tez/0.7.0/apache-tez argument> <argument>--remove-unnecessary-resolutions=false</argument> </arguments> 然后执行命令:mkdir -p apache-tez -0.7.0-src/tez-ui/src/main/webapp/dist创建一个 dist目录,否则最后,会报一个dist目录不存在错误,导致编译失败 另外需要注意是,在tez-ui编译时候 model 异常,导致tez-ui无法正常 编译通过,解决办法,下载低版本依赖包,即可,目前发现两个依赖出现此种问题: 解决办法:先卸载原来版本,然后重新安装低版本,如果提示权限不够,就在命令前面加上 成功后,在tez根目录下创建tezlib文件夹: 执行输入命令,拷贝所有tez相关jar到tezlib下面: find .

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    Apache Hudi在Hopsworks机器学习应用

    我们构建了一个可靠且高性能服务,以将特征物化到在线特征存储库,不仅仅保证低延迟访问,而且还保证在服务时间可以访问最新鲜特征值。 ? 企业机器学习模型为指导产品用户交互提供了价值价值。 生产中机器学习模型 虽然具有(分析)模型批处理应用程序在很大程度上类似于模型本身训练,需要有效访问将要参与评分大量数据,但在线应用程序需要低延迟访问给定主键最新特征值,然后作为特征向量发送到模型服务实例进行推理 然而,这给数据科学家和机器学习工程师带来了不必要障碍,无法快速迭代并显着增加机器学习模型用于生产环境时间 •数据科学视角:数据和基础设施通过微服务紧密耦合,导致数据科学家无法从开发转向生产,也无法复用特征 RonDB 还存储了文件系统 HopsFS 元数据,其中存储了离线 Hudi 表,具体实践可参考 如何将Apache Hudi应用于机器学习。 Hudi清理服务 对话Apache Hudi VP,洞悉数据湖过去现在和未来 引用链接 [1] 世界上最快具有 SQL 功能键值存储: https://www.logicalclocks.com

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    QStringList 学习笔记

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 因公司项目,开始学习QT,这里做一些学习笔记,一遍以后忘记了可以翻阅。 笔记内容写简单,勿怪。 我们先学习一下QList方法 1.增加字符串 append() QStringList可以通过append(),或使用<< 来添加List元素,如 qstrList.append("python" 2);//删除第三个元素 qstrList.removeFirst();//删除第一个元素 qstrList.removeLast();//删除最后一个元素 接下来我们学习一下QStringList方法 索引 IndexOf()函数返回给定字符串第一个出现索引。 而lastIndexOf()函数,返回字符串最后一次出现索引。 与QList一样,QStringList是隐式共享。它提供了快速基于索引访问,以及快速插入和删除。将字符串列表作为值参数传递是快速和安全

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    学习HTML笔记

    不知不觉我已经踏上了这条程序猿不归路,从最基础HTML标签开始学习,道阻且艰。谨用简书来记录这些 即使敌众我寡,末将亦能万军丛中取敌将首级! 样式 HTML基本结构我就不说了 ---- CSS 又称层叠样式表 内联(行间)样式表 在标签内部书写 优点:优先级非常高 缺点: 代码非常多,维护非常困难 使用场景:针对个别特殊进行修饰 内部样式表 : head 标签内部用<style></style> 优点: 一定程度上实线代码和样式分离,速度块,没有额外服务器请求压力 缺点:造成单个页面体积过大 代码较乱,前后端沟通困难 ,维护方便,便于改变,代码简洁,易于分工协作 缺点:容易混淆,会有垃圾代码,会造成服务器请求压力 使用场景: 公共样式设计,大型网站二三级页面 引入方式优先级问题 内联>内部? 设置背景图片 我直接用背景复合写法吧 ? 记得还有个坑大家千万不要踩 ?

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