主要整理了一下，pig里面的一些关键词的含义和用法，pig虽然是一种以数据流处理为核心的框架，但数据库的大部分关键词和操作，在pig里面基本上都能找到对应的函数，非常灵活与简洁，春节前的最后一篇文章了， Fields，具体的数据 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的某个字段的值，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，负责从一个指定的路径加载数据源，路径可以使用通配符与hadoop的路径通配符保持一致 20，mapreduce，在pig中，以MR的方式执行一个jar包 21，order by 与关系型数据库的order类似 22，rank，给一个集合，生成序号，类似for循环时的索引自增 23，sample，采样器，能从指定的数据集中随机抽取指定的记录数 24，split，可以按条件拆分一个大的数据集 ，生成几个不同的小数据集 25，store，pig里面的存储结果的函数，可以将一个集合以指定的存储方式，存储到指定的地方 26，stream，提供了以流的方式可以在pig脚本中，与其他的编程语言交互
特别声明：本文来源于掘金，“预留”发表的[Apache Calcite 论文学习笔记](https://juejin.im/post/5d2ed6a96fb9a07eea32a6ff) ---- 最近在关注大数据处理的技术和开源产品的实现 ，发现很多项目中都提到了一个叫 Apache Calcite 的东西。 2014 年 5 月 optiq 独立出来，成为 Apache 社区的孵化项目，2014 年 9 月正式更名为 Calcite。 SQL 解析的结果也需要尽量和主流的 ANSI-SQL 一致，这样也能降低公司的推广成本、使用者的学习成本。 定位 因此 Apache Calcite 应运而生，论文里把它定位为一个完整的查询处理系统，但 Calcite 的设计是非常灵活，实际项目中一般有两种使用方式： 把 Calcite 当作 lib 库，
热卖云产品年终特惠，2核2G轻量应用服务器7.33元/月起，更多上云必备产品助力您轻松上云
阿里云镜像站：https://developer.aliyun.com/mirror/ 查看yum源:ls /etc/yum.repos.d/ 安装阿里云的epel镜像: wget -O /etc/yum.repos.d mirrors.aliyun.com/repo/epel-7.repo 查看是否已安装阿帕奇：rpm -qa | grep httpd 安装阿帕奇：yum install -y httpd httpd-* 删除文件中的# 号：sed -i '/#/d' httpd.conf 删除文件中的空格：sed -i '/^$/d' httpd.conf 创建多个网站:(在/etc/httpd/conf.d/目录下创建后缀为.conf 的文件) 在/etc/httpd/conf/httpd.conf中添加 Listen 80 Listen 8080 <VirtualHost *:80> ServerAdmin root@
Apache HttpClient 1.简单架构 前后分离/安全 开发维护方便 分布式系统的雏形形态 2.Apache HttpClient介绍 HttpClient 是 Apache Jakarta HttpClient 已经应用在很多的项目中，比如 Apache Jakarta 上很著名的另外两个开源项目 Cactus 和 HTMLUnit 都使用了 HttpClient。 3.Apache HttpClient特点 基于标准、纯净的 Java 语言。 实验性的支持 HTTP 1.1 response caching。 源代码基于 Apache License 可免费获取。 httpClient可以理解成是一个模拟的虚拟的浏览器。 4. -- Apache Http End --> 5.2 创建HttpGet请求 import org.apache.http.HttpEntity; import org.apache.http.client.methods.CloseableHttpResponse
编辑Apache的配置文件 vim /etc/httpd/conf/httpd.conf 添加ServerTokens prod这一行 ? 重启Apache服务 systemctl restart httpd 访问网页，f12查看响应头信息
用法：size（expression）计算任何pig字符串的大小长度，或者集合类型的的长度。 4.1 处理压缩 压缩的支持是通过pig的加载和存储函数来决定的 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压缩的文件 为了处理bzip 的压缩文件，输入输出的文件也必须有一个bz或bz2的后缀名，bzip压缩可以被切分为多个map块执行。 Pig能够正确的读取和写入压缩文件，只要原始文件是正确的压缩方式，如果仅仅修改后缀或起个后缀名为.gz或.bz那么是不正确的方式，例子： 4.2 BinSotrage 能够加载和存储机器可读的格式 Map：[key1#value,key2#value]，空值有效[] 4.6 TextLoader 加载非结构化数的据，使用UTF-8格式，每个产生的结果的tuple包括一个单个字段，和一行输入的文本
初学，简单的实现，为进行优化。 1. 假设NodeJS服务端监听3000端口 2. Apache反向代理设置 a. 在httpd.conf中配置监听的端口，此处以8010端口为例，可自行设置其他端口 Listen 8010 d. 在httpd-vhosts.conf中声明与httpd.conf匹配的端口 NameVirtualHost *:8010 e. 配置完成，访问localhost:8010就可以访问到NodeJS的服务端通过3000端口提供的服务 4. 未解决问题 a. 客户端首次访问localhost:8010会返回502信息，等待3s左右才会连接上NodeJS服务，不知道是SocketIO的问题还是Apache或NodeJS b.
Apache服务器配置文件简介 Apache的配置文件是包含若干指令的纯文本文件，其文件名为httpd.conf。在Apache启动时，会自动读取配置文件中的内容，配置Apache服务器的运行。 配置文件修改后，只有在启动或重新启动Apache后才会生效。 Apache配置文件的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 服务器的行为。 主服务器配置，定义主要或者默认服务参数的指令，也为所有虚拟主机提供默认的设置参数。 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：用于设置服务器的根目录 Listen：服务器监听的端口号。 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：用户可以在自己的目录下建立public_html目录来放置网页。
前段时间详细地阅读了 《Apache Flink的流处理》 这本书，作者是 Fabian Hueske&Vasiliki Kalavri，国内崔星灿翻译的，这本书非常详细、全面得介绍了Flink 流处理，并且以气象数据的例子讲解其中的使用，我把其中一些比较重要的句子做了比较，并且分享给大家。 Task的数量，最后把KeyGroup分配到对应的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、基于时间的双流Join15.1基于间隔的Join 基于时间的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的的事件进行 15.2基于窗口的Join 基于窗口的Join原理是：将两条流输入流中的元素分配到公共窗口中并且在窗口完成时进行Join。具体的做法是：通过窗口分配器将2条流中的事件分配到公共的窗口内。
对于Apache日常运维中的配置，特做如下梳理，作为日常运维笔记所用。 ： Alias /bobo /home/bobo/apache_bobo 然后还要把指定的目录加入到配置文件中，以让apache可以访问，默认情况下apache是不访问DocumentRoot以外的目录的 TrackModified ================================================= ===========================.htaccess文件配置笔记 =========================== .htaccess文件是Apache服务器中的一个配置文件，它负责相关目录下的网页配置。 id=$1:$2&%1 ====================一个简单的apache跳转页面配置的小示例========================== 示例如下： 假设apache的域名（ServerName
【导读】本文主要介绍了基于Apache Spark的深度学习。 本文介绍了Apache Spark内部结构和工作原理，以及一些实用Spark的深度学习库，并在最后介绍了相关DL pipelines库。想要学习基于Spark分布式深度学习库的读者可以了解下。 作者 | Favio Vázquez 编译 | 专知 参与 | Fan, Hujun 基于Apache Spark的深度学习 【导读】本文主要介绍了基于Apache Spark的深度学习。 本文介绍了Apache Spark内部结构和工作原理，以及一些实用Spark的深度学习库，并在最后介绍了相关DL pipelines库。想要学习基于Spark分布式深度学习库的读者可以了解下。 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。
ab是apache自带的压力测试工具。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的服务器进行压力测试。比如nginx、tomcat、IIS等。 它的测试目标是基于URL的，因此，它既可以用来测试apache的负载压力，也可以测试nginx、lighthttp、tomcat、IIS等其它Web服务器的压力。 3.ab的安装 ab的安装非常简单，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安装目录的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的链接下载http://pan.baidu.com/s/1eRVqgBC 4.使用 将ab.exe /1.1 #apache版本 Server Hostname: 127.0.0.1 #请求访问的IP Server Port: 80
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 具体的概念可以查看官网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的版本为0.9.0版本，所以这里列的也是0.9.0的连接)Github https://github.com/leesf/hudi-resources 这个是Hudi PMC leesf整理的公众号上的文章，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
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、删除的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, 具体的概念可以查看官网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的版本为0.9.0版本，所以这里列的也是0.9.0 这个是Hudi PMC leesf整理的公众号上的文章，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的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的参数中了
目前最新的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目录不存在的错误，导致编译失败 另外需要注意的是，在tez-ui编译的时候 model 异常，导致tez-ui无法正常 编译通过，解决办法，下载低版本的依赖包，即可，目前发现两个依赖出现此种问题： 解决办法：先卸载原来版本的，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的根目录下创建tezlib文件夹： 执行输入命令，拷贝所有tez相关的jar到tezlib下面： find .
c = foreach b generate group, COUNT($1); --输出打印 dump c; （2）问题二：如何在Apache Solr中，查询某个不分词的field 代码 INFO - 2015-04-01 21:08:36.097; org.apache.solr.update.DirectUpdateHandler2; start commit{,optimize true,expungeDeletes=false,softCommit=false,prepareCommit=false} INFO - 2015-04-01 21:08:36.098; org.apache.solr.update.DirectUpdateHandler2 INFO - 2015-04-01 21:08:36.101; org.apache.solr.core.SolrCore; SolrIndexSearcher has not changed - not re-opening: org.apache.solr.search.SolrIndexSearcher INFO - 2015-04-01 21:08:36.102; org.apache.solr.update.DirectUpdateHandler2
我们构建了一个可靠且高性能的服务，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的特征值。 ? 企业机器学习模型为指导产品用户交互提供了价值价值。 生产中的机器学习模型 虽然具有（分析）模型的批处理应用程序在很大程度上类似于模型本身的训练，需要有效访问将要参与评分的大量数据，但在线应用程序需要低延迟访问给定主键的最新特征值，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的障碍，无法快速迭代并显着增加机器学习模型的用于生产环境的时间 •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 的元数据，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的清理服务 对话Apache Hudi VP，洞悉数据湖的过去现在和未来 引用链接 [1] 世界上最快的具有 SQL 功能的键值存储: https://www.logicalclocks.com
ct.get 并不会像 jQuery 那样，采用同步的方式返回待读取的元素。Cypress 的元素访问，采取异步方式完成。 正确的做法，把 html 元素 evaluation 的代码放在 then 的callback里： ? 对于 Cypress 直接返回的命令的执行结果，我们无法对其实行任何有效的操作，因为代码里命令的调用，实际上只是加入到待执行队列里。 即使是任务队列里第一个 cy.get 语句，因为 while 循环，也得不到执行的机会。 正确的写法： 利用递归 在 callback 里书写找到 7 之后 return 的逻辑。 Cypress 的命令执行顺序和其被插入 test chain 队列的顺序完全一致。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 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。 笔记内容写的简单，勿怪。 我们先学习一下QList的方法 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的方法 索引 IndexOf（）函数返回给定字符串的第一个出现的索引。 而lastIndexOf（）函数，返回字符串的最后一次出现的索引。 与QList一样，QStringList是隐式共享的。它提供了快速的基于索引的访问，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的。
不知不觉我已经踏上了这条程序猿的不归路，从最基础的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的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：针对个别特殊的进行修饰 内部样式表 ： head 标签的内部用<style></style> 优点： 一定程度上实线代码和样式的分离，速度块，没有额外的服务器的请求压力 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： 公共样式的设计，大型网站的二三级页面 引入方式的优先级问题 内联>内部？ 设置背景图片 我直接用背景的复合写法吧 ? 记得还有个坑大家千万不要踩 ?
云数据仓库Doris(cdwdoris)为您提供基于 MPP（大规模并行处理）架构的云端Doris托管服务，拥有开箱即用，弹性易扩展等特性。云数据仓库 Doris支持标准SQL语言，兼容MySQL协议，支持对PB级的海量数据进行高并发查询，和亚秒级的快速分析，帮助您轻松应对多种ETL数据处理和业务探索场景。
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
云数据库 SQL Server
网站备案
文件存储
SSL 证书
