1、v-show(不生效)：v-show直接绑定,得到的结果很意外，哈哈，不起作用，饿了么对v-show不感冒；
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世界各地无数的组织，他们使用的数据现在日益庞大而复杂，使用传统的数据处理程序已无法再进行优化分析及获得洞察。而这正是的新一代的大数据应用程序要解决的问题。近期Apache软件基金会（ASF）又将一批有趣的开源大数据项目毕业为的Apache顶级项目。这意味着，这些项目将能够得到积极的发展和社区的大力支持。 大多数人都听过的Apache Spark，一个针对Streaming, SQL，机器学习和图形处理的内置模块的大数据处理架构。 IBM和其他公司正在投入数十亿美金开发资金到Spark项目，NASA和SETI
Cloudera与Dell / EMC保持了长期而成功的合作伙伴关系，为混合云中运行的分析工作负载开发共享存储解决方案。
项目介绍 积木报表，一款免费的可视化Web报表工具，像搭建积木一样在线拖拽设计！功能涵盖，数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计等！ 秉承“简单、易用、专业”的产品理念，极大的降低报表开发难度、缩短开发周期、节省成本、解决各类报表难题，完全免费的！！！ 当前版本：v1.3.64-beta | 2021-07-13 集成依赖 <dependency> <groupId>org.jeecgframework.jimureport</groupId> <artifactId>spring-boot
Configure a Component for Dynamic Interactions in the Lightning App Builder - Salesforce Lightning Component Library
原文标题：On the Rise: Six Unsung Apache Big Data Projects
问题： 今早，发现昨天部署的JAVA-WEB服务，不正常启动了，于是查看后台日志，发现
最近在监控线上日志时发现，时长会抛出如：com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.CommunicationsException: Communications link failure The last packet successfully received from the server was 4,977,174 milliseconds ago. The last packet sent successfully to the server was 1 milliseconds ago 异常信息，通常见到如上异常，是因为应用使用了连接池管理连接，有些连接已经失效了，拿失效的连接去请求mysql导致的，这个就是经典的mysql八小时的问题
交互式图表受到所有人的喜爱，因为它们能够更有效地讲述故事。在数据科学和相关领域也是如此。探索性数据分析是数据预处理管道中的一个重要步骤，在生态系统中有许多可用的库来实现这一点。下图完美地概括了这一观点。
它广泛用于数据科学、工程和科学研究，被认为是 Python 最受欢迎的数据可视化库之一。Matplotlib是开源的，并且正在积极开发，拥有庞大的用户和贡献者社区，他们提供支持和维护库。
在大数据时代，SQL作为数据分析的通用语言，其在处理海量数据集时的作用尤为重要。传统的RDBMS在面对TB乃至PB级别的数据时，往往会因性能瓶颈和扩展性限制而显得力不从心。因此，为适应大数据场景，Apache Hive、Presto（现更名为Trino）等专门针对大数据查询优化的工具应运而生，它们不仅保留了SQL的易用性，还引入了诸多创新技术以实现对大规模数据的高效查询。本文将深入剖析Hive、Presto（Trino）的特点、应用场景，并通过丰富的代码示例展示如何在大数据环境中利用这些工具进行高性能SQL查询。
InfoWorld在分布式数据处理、流式数据分析、机器学习以及大规模数据分析领域精选出了2015年的开源工具获奖者，下面我们来简单介绍下这些获奖的技术工具。 1. Spark 在Apache的大数据项目中，Spark是最火的一个，特别是像IBM这样的重量级贡献者的深入参与，使得Spark的发展和进步速度飞快。 与Spark产生最甜蜜的火花点仍然是在机器学习领域。去年以来DataFrames API取代SchemaRDD API，类似于R和Pandas的发现，使数据访问比原始RDD接口更简单。 Spark
这篇博文讨论了在大数据环境中使用面向 OLAP 的数据库。重点关注 Hive 作为用于实现大数据仓库 (BDW) 的 SQL-on-Hadoop 引擎，探讨如何在 Hive 中将维度模型转换为表格模型。文章还介绍了 Druid 等新兴技术，用于对大型数据集进行实时分析。
PGA，即程序全局区(Program Global Area)，是Oracle体系机构的重要组成部分。Oracle 数据库对系统内存的总开销即是PGA+SGA。SGA主 要由库缓存(共享SQL区和PL/SQL区)和数据字典缓存组成。而PGA包含客户端连接服务器所派生的服务器进程的集合，每个服务器进程都拥有存放 数据和控制信息的私有内存区域。客户端进程和服务器端进程一一对应，由服务器端进程完成用户的请求，并将数据返回给客户端进程。
iFrame如果嵌入的是普通网页，这种场景下的iframe高度自适应解决方案，百度一下随手都能找到一大把。
Confluent提供了业界唯一的企业级事件流平台，Confluent Platform通过将来自多个源和位置的数据集成到公司的单个中央事件流平台中，可以轻松构建实时数据管道和流应用程序。Confluent平台使您可以专注于如何从数据中获取业务价值，而不必担心诸如在各种系统之间传输或处理数据的基本机制。具体来说，Confluent平台简化了将数据源连接到Kafka，使用Kafka构建应用程序以及保护，监视和管理Kafka基础架构的过程。
在一张表里有多个索引 , 我们where字段里条件有多个索引的值 , 那么究竟使用的哪个呢? 我们可以使用explain来查看 , 其中的key_len字段可以看得出来 比如下面这条sql expla
又这么晚睡...今天是老兄弟小贤子的生日，曾经的八班男神，哈哈。匆匆从龙海赶回来，顾不上沙茶面了。祝兄弟愿望成真，在大四有更多的突破！ 00x1：DNS服务器的介绍 作为重要的互联网基础设施，难免成为黑客的重点攻击目标，服务的稳定性尤为重要。DNS服务器分为：主服务器、备份服务器和缓存服务器。DNS主服务器，这是主要的服务器，它在内存和磁盘上都保持有整个数据库的拷贝。如果系统崩溃，该数据库能重载到内存中。 DNS辅服务器，起辅助的作用，它获得一份来自主DNS服务器
批处理会将源业务系统中的数据通过数据抽取工具（例如Sqoop）将数据抽取到HDFS中，这个过程可以使用MapReduce、Spark、Flink技术对数据进行ETL清洗处理，也可以直接将数据抽取到Hive数仓中，一般可以将结构化的数据直接抽取到Hive数据仓库中，然后使用HiveSQL或者SparkSQL进行业务指标分析，如果涉及到的分析业务非常复杂，可以使用Hive的自定义函数或者Spark、Flink进行复杂分析，这就是我们通常说的数据指标分析。分析之后的结果可以保存到Hive、HBase、MySQL、Redis等，供后续查询使用。一般在数仓构建中，如果指标存入Hive中，我们可以使用Sqoop工具将结果导入到关系型数据库中供后续查询。HBase中更擅长存储原子性非聚合查询数据，如果有大量结果数据后期不需要聚合查询，也可以通过业务分析处理考虑存入HBase中。对于一些查询需求结果反馈非常快的场景可以考虑将结果存入Redis中。
那些大神们做的动态报表，图表可以各种变化，报表可以随意切换，数据可以实时展示，那么，如何实现的呢？一共是6种动态报表的制作方法。
本期有 Redis、分布式、HBase、impala与hive、protobuf、Phoenix。 希望大家会喜欢！欢迎喜欢的同学打赏、转发支持社区！
从今天起，小C会开始每天推送一篇数据分析在各个行业的应用。大家有好的文章也欢迎推荐给我们。共同学习，一起进步。 1 “失控”体系下的互联网金融 互联网的快速发展，给我们的生活带来了诸多便利，也改变了我们的传统生活模式。如同凯文·凯利在《失控》一书中所描述的，网络的出现，宣告着乌合之众登上历史大舞台，原来只能“一将功成万骨枯”的炮灰生命其历程或将从此改变。网络的出现极大改变了社会之间的关系，在这样一个类似于神经网络架构的社会中，无数“神经元”通过传递汇聚信号形成较为统一的“命令”而控制“躯体”的“运动”，它们
“失控”体系下的互联网金融 互联网的快速发展，给我们的生活带来了诸多便利，也改变了我们的传统生活模式。如同凯文·凯利在《失控》一书中所描述的，网络的出现，宣告着乌合之众登上历史大舞台，原来只能“一将功成万骨枯”的炮灰生命其历程或将从此改变。网络的出现极大改变了社会之间的关系，在这样一个类似于神经网络架构的社会中，无数“神经元”通过传递汇聚信号形成较为统一的“命令”而控制“躯体”的“运动”，它们通过不断发散又不断汇聚信息的机制，成就了无数个体思维的综合而成的群体智慧进而造就统一的群体活动。 网络已经深入到我们
如：select * from test where id-1=9;//错误的写法
Hadoop：Apache Hadoop是一个开源的分布式系统基础框架，离线数据的分布式存储和计算的解决方案。Hadoop最早起源于Nutch，Nutch基于2003 年、2004年谷歌发表的两篇论文分布式文件系统GFS和分布式计算框架MapReduce的开源实现HDFS和MapReduce。2005年推出，2008年1月成为Apache顶级项目。Hadoop分布式文件系统(HDFS)是革命性的一大改进，它将服务器与普通硬盘驱动器结合，并将它们转变为能够由Java应用程序兼容并行IO的分布式存储系统。Hadoop作为数据分布式处理系统的典型代表，形了成完整的生态圈，已经成为事实上的大数据标准，开源大数据目前已经成为互联网企业的基础设施。Hadoop主要包含分布式存储HDFS、离线计算引擎MapRduce、资源调度Apache YARN三部分。Hadoop2.0引入了Apache YARN作为资源调度。Hadoop3.0以后的版本对MR做了大量优化，增加了基于内存计算模型，提高了计算效率。比较普及的稳定版本是2.x，目前最新版本为3.2.0。
一.本文所涉及的内容（Contents） 本文所涉及的内容（Contents） 背景（Contexts） 实现代码（SQL Codes） 方法一：使用拼接SQL，静态列字段； 方法二：使用拼接SQL，动态列字段； 方法三：使用PIVOT关系运算符，静态列字段； 方法四：使用PIVOT关系运算符，动态列字段； 扩展阅读一：参数化表名、分组列、行转列字段、字段值； 扩展阅读二：在前面的基础上加入条件过滤； 参考文献（References） 二.背景（Contexts） 其实行转列并不是一个什么新鲜的话题
1. 前言 计算机的基本工作就是处理数据，包括磁盘文件中的数据，通过网络传输的数据流或数据包，数据库中的结构化数据等。随着互联网、物联网等技术得到越来越广泛的应用，数据规模不断增加，TB、PB量级成为常态，对数据的处理已无法由单台计算机完成，而只能由多台机器共同承担计算任务。而在分布式环境中进行大数据处理，除了与存储系统打交道外，还涉及计算任务的分工，计算负荷的分配，计算机之间的数据迁移等工作，并且要考虑计算机或网络发生故障时的数据安全，情况要复杂得多。 举一个简单的例子，假设我们要从销售记录中统计各种
详情见：https://github.com/Tencent/tdesign-vue/releases/tag/0.42.1
在建立Web应用时，通常都需要用到一些有用的UI组件。无论应用中需要的是日历，滑块，图形或其它用于提升或简化用户交互的组件，那么都面临两种选择：要么自己来创建这些组件，要么使用现有的组件功能。
以上是在大数据处理方面常用的四种技术原理， 上面这些处理数据的方式极大程度的提高了单位时间内数据处理的能力， 但是其还是没有摆脱数据量和查询时间的线性关系。 于是在OLAP处理方式上， 我们多了一种：
最近在mysqldump时，遭遇mysqldump: Error 2013错误。以为是常见的参数设置有问题，调整之后，也没有任何成效。原来发生了OOM，以下是其具体描述。
最近在研究动态障碍物避障算法，在Python语言进行算法仿真时需要实时显示障碍物和运动物的当前位置和轨迹，利用Anaconda的Python打包集合，在Spyder中使用Python3.5语言和matplotlib实现路径的动态显示和交互式绘图（和Matlab功能类似）。 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具
win:C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 8.0\my.ini
Bossie奖是知名英文IT网站InfoWorld针对开源软件颁发的年度奖项，根据这些软件对开源界的贡献，以及在业界的影响力评判获奖对象。本次InfoWorld评选出了22款最佳的开源大数据工具，像S
不论是在学校里还是在公司中，远程登录服务器调试是一件很平常的事情。通过服务器，我们有很多种方式进行开发，喜欢极客风的可以直接通过Vim在服务器中进行开发，配合各种插件在开发效率上还是很高的；另一种就是利用IDE远程连接服务器进行调试，这样可以借助一些IDE的强大功能，提升自己的开发效率(Pycharm、VSCODE)。
步骤1:安装Docker和nvidia-docker。 步骤2:获得Deepo镜像。
文章简介：Phoenix是一个开源的HBASE SQL层。它不仅可以使用标准的JDBC API替代HBASE client API创建表，插入和查询HBASE，也支持二级索引、事物以及多种SQL层优化。
Collation 主要的作用是什么，排序。 数据库中的字符众多，而在这里很多的查询中都对这些符号进行一些比对的工作，如 A = a , B > BA , c < v 等等在查询中进行的条件输入的工作，而字符和字符之间如何进行比对，这个就全部依靠我们的collation 了，如我们规定了 A = 0 B = 1 则， B > A 是成立的，所有collation是一套字符的编码集合，collation会影响到order by的语句顺序，会影响到where 条件比对后的结果，同时也会影响distinct, group by , having 等语句查询的结果，不光如此，还会影响字符型的字段建立索引后的顺序等。
本文介绍了大数据可视化分析工具，列举了39种常用工具，并给出了每种工具的优缺点。这些工具涵盖了各种领域，如商业智能、数据挖掘、数据可视化等。
人脑以这样的方式工作，即视觉信息比文本信息更好地被识别和感知。这就是为什么所有营销人员和分析师使用不同的数据可视化技术和工具来使枯燥的表格数据更加生动。他们的目标是将原始的非结构化数据转换为结构化数据，并将其意义传达给参与决策过程的人员。
对于更难发现的问题，rsyslog具有集成的调试支持。通常，这不是发现配置问题所必需的，而是用来寻找程序或插件错误的。但是，在许多情况下，事实证明调试日志对于发现配置问题很有帮助。
1、通过标准输入和管道因为如何用管道传东西给一个进程是属于 shell 的内容，我不打算深入解释。毋庸置疑，你可以将代码传递到 Python 中。
合适合理的人可以看相应的报告数据，如果不具备地区（店铺）的权限，数据计算会自动适应。这个功能在PowerBI中又叫做：动态权限控制。这需要根据登陆的用户的不同来决定它的计算。但本文的讨论将远远超过这个基本需求，将现实中几种复杂需求进行讨论并给出解决方法。
近日，Netflix宣布开源Polynote，Polynote是Netflix自家使用的多语言笔记本环境，Polynote为数据科学家和机器学习研究人员提供了一个笔记本环境，允许他们将基于JVM的ML平台（此类平台大多使用Scala构建）与Python生态系统中流行的机器学习和可视化库无缝集成。
本文作者：秦陇纪 本文简介：数据科学家的常用工具与基本思路，数据分析师和数据科学家使用的工具综合概述，包括开源的技术平台相关工具、挖掘分析处理工具、其它常见工具等几百种，几十个大类，部分网址。为数据科
翻译：秦陇纪等人 摘自：数据简化DataSimp 本文简介：数据科学家的常用工具与基本思路，数据分析师和数据科学家使用的工具综合概述，包括开源的技术平台相关工具、挖掘分析处理工具、其它常见工具等几百种，几十个大类，部分网址。为数据科学教育和知识分享，提高数据科学人员素质。 数据科学融合了多门学科并且建立在这些学科的理论和技术之上，包括数学、概率模型、统计学、机器学习、数据仓库、可视化等。在实际应用中，数据科学包括数据的收集、清洗、分析、可视化以及数据应用整个迭代过程，最终帮助组织制定正确的发展决策数据科学的
Transwarp Inceptor是针对于批量处理及分析的数据库，被广泛应用于数据仓库和数据集市的构建。Inceptor基于Hadoop和Spark技术平台打造，加上自主开发的创新功能组件，有效解决了企业级大数据数据处理和分析的各种技术难题，帮助企业快速构建和推广数据业务。 📷 这是Inceptor 5.1的架构图，与5.0版本相比，其中有两个模块发生了明显变化。一个是分步执行引擎中增加了向量化执行引擎Windrunner，另一处是在分布式列存中将Holodesk构建于新引入的存储架构Shiva。 除了功
Uber 是一个全球品牌，在全球 10,000 多个城市运营。该公司运营规模庞大，每月为超过 1.37 亿用户提供服务，每天为 2500 万次出行提供服务。数据驱动——乘客、司机和企业经营者采取的每一个行动。在如此规模的数据中，将所有这些活动的原始数据转化为业务洞察的技术挑战尤其困难，尤其是以高效且可靠的方式做到这一点。
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