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大數(shù)據(jù)ClickHouse進(jìn)階（三）：TTL深入了解

?TTL深入了解 TTL即Time To Live ，表示數(shù)據(jù)存活的時(shí)間。在MergeTree中，可以為某個(gè)列字段或整張表設(shè)置TTL。當(dāng)時(shí)間到達(dá)時(shí)，如果是列字段級(jí)別的TTL，則會(huì)刪除這列的數(shù)據(jù)；如果是表級(jí)別的TTL，則會(huì)刪除整張表的數(shù)據(jù)；如果同時(shí)設(shè)置了列級(jí)別和表級(jí)別的TTL，則會(huì)以先到期的那個(gè)為主。

spark ML一spark快速大數(shù)據(jù)分析MLlib庫(kù)

MLlib是Spark中提供機(jī)器學(xué)習(xí)函數(shù)的庫(kù)，該庫(kù)專為集群上并行運(yùn)行的情況而設(shè)計(jì)MLlib設(shè)計(jì)理念：把數(shù)據(jù)以RDD形式表示，然后在分布式數(shù)據(jù)集上調(diào)用各種算法。歸根結(jié)底，MLlib就是RDD上一系列可調(diào)用的函數(shù)的集合。注意:MLlib只包含能夠在集群上運(yùn)行良好的并行算法，包括分布式隨機(jī)森林算法，K-means

《企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建：架構(gòu)與實(shí)現(xiàn)》—— 2.5.4　依賴

2.5.4　依賴RDD作為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，本質(zhì)上是一個(gè)只讀的分區(qū)記錄集合。一個(gè)RDD可以包含多個(gè)分區(qū)，每個(gè)分區(qū)是一個(gè)數(shù)據(jù)片段。RDD可以相互依賴。如果父RDD的每個(gè)分區(qū)最多被一個(gè)子RDD的分區(qū)使用，則稱之為窄依賴；若多個(gè)子RDD分區(qū)依賴一個(gè)父RDD的分區(qū)，則稱之為寬依賴。不同的操作依據(jù)

《企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建：架構(gòu)與實(shí)現(xiàn)》—— 2.5.5　容錯(cuò)

5　容錯(cuò)傳統(tǒng)分布式系統(tǒng)的容錯(cuò)方案有據(jù)復(fù)制和恢復(fù)日志兩種方案。對(duì)于以數(shù)據(jù)為中心的系統(tǒng)而言，這兩種方式都非常昂貴，因?yàn)樗枰?span id="pyn9qvy" class='cur'>集群網(wǎng)絡(luò)復(fù)制大量數(shù)據(jù)，而網(wǎng)絡(luò)帶寬的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于內(nèi)存訪問(wèn)的速度。RDD天生是支持容錯(cuò)的。首先，它自身是一個(gè)不變的數(shù)據(jù)集，其次，Spark使用DAG作為其執(zhí)行模型，所以它能夠

大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的第一課-大數(shù)據(jù)概論和技術(shù)原理

? 大數(shù)據(jù)概論 大數(shù)據(jù)概念 大數(shù)據(jù)(Big Data)，指無(wú)法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。   大數(shù)據(jù)就像礦石，需要匯聚，清洗 ,分析

大數(shù)據(jù)告訴你：2018年該學(xué)習(xí)什么技術(shù)

TypeScript 和 Meteor 緊隨其后。Pandas 是 Python 的一個(gè)開源數(shù)據(jù)分析庫(kù)，它提供的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)DataFrame 極大的簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)分析過(guò)程中一些繁瑣操作，由于數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的風(fēng)生水起，Pandas 同樣水漲船高。其他一些技術(shù)則在行業(yè)內(nèi)有廣泛的應(yīng)用，比如搜索引擎

2017年的三大數(shù)據(jù)保護(hù)趨勢(shì)

備份和數(shù)據(jù)保護(hù)技術(shù)正在以前所未有的速度發(fā)展。隨著新技術(shù)的普及，IT行業(yè)也出現(xiàn)了一些數(shù)據(jù)保護(hù)趨勢(shì)。 以下是2017年IT專業(yè)人士應(yīng)該注意的三個(gè)最熱門的數(shù)據(jù)保護(hù)趨勢(shì)。 數(shù)據(jù)保護(hù)和災(zāi)難恢復(fù)的集成 也許當(dāng)前數(shù)據(jù)保護(hù)趨勢(shì)的最大趨勢(shì)是備份和災(zāi)難恢復(fù)技術(shù)（DR）的融合。事實(shí)上，今天的許多DR產(chǎn)

[大數(shù)據(jù)] 鯤鵬 kafka_2.11-0.10.1.1移植指引

1 簡(jiǎn)介Kafka是由Apache軟件基金會(huì)開發(fā)的一個(gè)開源流處理平臺(tái)，由Scala和Java編寫。Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，它可以處理消費(fèi)者規(guī)模的網(wǎng)站中的所有動(dòng)作流數(shù)據(jù)。本次移植以Kafka_2.11-0.10.1.1為例進(jìn)行說(shuō)明。官方鏈接：https://kafka

大數(shù)據(jù)組件thrift移植指南-centos7.6

個(gè)遠(yuǎn)程程序調(diào)用 (RPC) 框架,并在 Facebook 上開發(fā),用于"可擴(kuò)展的跨語(yǔ)言服務(wù)開發(fā)"。它將軟件堆棧與代碼生成引擎相結(jié)合,構(gòu)建跨平臺(tái)服務(wù),可以連接以各種語(yǔ)言和框架編寫的應(yīng)用程序，雖然是在Facebook上開發(fā)的,但它現(xiàn)在是Apache軟件基金會(huì)的一個(gè)開源項(xiàng)目2.建議的版

《企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建：架構(gòu)與實(shí)現(xiàn)》——2.3　HBase

1　概述HBase的出現(xiàn)很好地彌補(bǔ)了大數(shù)據(jù)快速查詢能力的空缺。讓我們?cè)俅螌r(shí)間撥回到2006年，那時(shí)Hadoop項(xiàng)目已經(jīng)正式啟動(dòng)，開源社區(qū)已經(jīng)擁有了HDFS和MapReduce。通過(guò)HDFS我們擁有了能夠存儲(chǔ)海量文件的分布式文件系統(tǒng)。通過(guò)MapReduce我們擁有了一種對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行批處理操作的途

《企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建：架構(gòu)與實(shí)現(xiàn)》——2.6　本章小結(jié)

FS之上的、分布式的、支持多版本的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，它的出現(xiàn)補(bǔ)齊了大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下快速查詢數(shù)據(jù)能力的短板。它非常適用于對(duì)平臺(tái)中的熱數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)并提供查詢功能。YARN是一款能夠支持多種應(yīng)用類型的通用集群資源調(diào)度框架。除了MapReduce之外，Spark、Hive等一系列服務(wù)都可以作

聚焦AI大數(shù)據(jù)，Volcano社區(qū)開源之夏課題邀你挑戰(zhàn)！

多的用戶使用多集群來(lái)管理和運(yùn)行AI作業(yè)，Volcano正在支持多集群AI作業(yè)的任務(wù)調(diào)度，這其中涉及到多集群的作業(yè)管理、多租戶任務(wù)公平調(diào)度，隊(duì)列管理等系列需求。多集群編排系統(tǒng)Karmada已逐漸成為業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)，Volcano需要基于Karmada現(xiàn)有的能力，構(gòu)建多集群場(chǎng)景下的AI作業(yè)

華為云DevCloud&MRS21天轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)營(yíng)DAY2 圖文流程

 前言：話說(shuō)上期的devops讓我熟悉了華為的dovcloud和git模式。 隨后華為DevCloud&MRS聯(lián)合推出的大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)營(yíng)，這個(gè)訓(xùn)練我感覺(jué)機(jī)會(huì)十分難得，畢竟玩大數(shù)據(jù)就是玩錢。華為云這一期全程無(wú)費(fèi)用，對(duì)于有志于轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)的從業(yè)者和學(xué)生都是一次很好的鍛煉機(jī)會(huì)。 言歸正傳，這次訓(xùn)練營(yíng)明顯比devops

大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算的區(qū)別

些方面。大數(shù)據(jù)什么是大數(shù)據(jù)？與物聯(lián)網(wǎng)不同，大數(shù)據(jù)是對(duì)結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以洞察不同業(yè)務(wù)模式的過(guò)程。大數(shù)據(jù)是指那些過(guò)于龐大或復(fù)雜而無(wú)法使用通常方法處理的數(shù)據(jù)，1.體積：從各種來(lái)源收集的數(shù)據(jù)量。2. 速度：正在處理數(shù)據(jù)的速率。3.品種：跨系統(tǒng)傳輸?shù)牟煌愋偷?span id="s7uofql" class='cur'>數(shù)據(jù)格式。4

[大數(shù)據(jù)]Zookeeper V3.4.6安裝指南

下載zookeeper bin安裝包，檢查無(wú)X86依賴解壓；進(jìn)到解壓路徑創(chuàng)建data logs文件夾進(jìn)到配置文件路徑拷貝示例配置文件 修改zoo.cfg增加data  logs路徑修改/etc/profile添加zookeeper 路徑， source /etc/profile

大數(shù)據(jù)的高性能體現(xiàn)在哪？

大數(shù)據(jù)的高性能體現(xiàn)在哪？

互聯(lián)網(wǎng)——大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)

如今我們都懂得網(wǎng)上購(gòu)物，我們通過(guò)淘寶、京東或拼多多等平臺(tái)購(gòu)物，可以讓我們對(duì)物品有所選擇，而且可以通過(guò)快遞方便的獲取；當(dāng)我們付款時(shí)，我們可以通過(guò)移動(dòng)支付，支付寶、微信等平臺(tái)給我們帶來(lái)便利；當(dāng)我們外出時(shí)可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)購(gòu)票、百度地圖導(dǎo)航；通過(guò)網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)發(fā)表工作、生活等視屏，網(wǎng)上看病預(yù)約掛號(hào)，互聯(lián)網(wǎng)教育平臺(tái)學(xué)習(xí)等等，我們無(wú)

關(guān)于大數(shù)據(jù)Haoop虛擬環(huán)境的搭建

將jdk、hadoop安裝包上傳到服務(wù)器/usr 下（個(gè)人建議） 并解壓到當(dāng)前目錄進(jìn)入usr目錄下 解壓： tar -zxvf 壓縮包名稱刪除壓縮包：rm -rf 壓縮包名稱修改文件夾名稱：mv 舊名/ 新名建議改為名稱修改為以便后期清洗時(shí)用到 jdk   和   hadoop環(huán)境變量配置修改配置文件

7天大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)營(yíng)活動(dòng)

MySQL大數(shù)據(jù)表處理的方案

將數(shù)據(jù)大表拆分成若干數(shù)據(jù)表組成，使得單一數(shù)據(jù)庫(kù)、單一數(shù)據(jù)表的數(shù)據(jù)量變小，從而達(dá)到提升數(shù)據(jù)庫(kù)性能的目的。推薦：Java面試題水平分表定義：數(shù)據(jù)表行的拆分，通俗點(diǎn)就是把數(shù)據(jù)按照某些規(guī)則拆分成多張表或者多個(gè)庫(kù)來(lái)存放。分為庫(kù)內(nèi)分表和分庫(kù)。比如一個(gè)表有4000萬(wàn)數(shù)據(jù)，查詢很慢，可以分到四個(gè)表，每個(gè)表有1