Big Data

標籤：處理大資料對象CLOB中可以儲存海量文字BLOB中可以儲存海量位元據如果程式中要想處理這樣的大對象操作，則必須使用PreparedStatement完成，所有的內容要通過IO流的方式從大文字欄位中儲存和讀取。  寫入大文本資料 漢字的編碼要改成gbk//=================================================// File Name :Clob_demo//-------------------------

標籤：基於簡單sql語句的sql解析原理及在大資料中的應用        李萬鴻老百姓呼籲打土豪分田地、共同富裕，總有一天會實現。全面瞭解你所不知道的外星人和宇宙真想：http://pan.baidu.com/s/1c1utFDQhttp://blog.sina.com.cn/s/blog_89436e570102w8qs.htmlhttp://blog.sina.com.cn/contn8年後，

標籤：視頻資料都逐個核對，清晰高品質，而且包含各種文檔、軟體安裝包和源碼！永久免費更新！技術團隊永久免費解答各種技術問題：Hadoop、Redis、Memcached、MongoDB、Spark、Storm、雲端運算、R語言、機器學習、Nginx、Linux、MySQL、Java EE、.NET、PHP，節省您的時間！擷取視頻資料和支援人員地址   ----------------------------------------------------------------

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標籤：family   汽車   5輛汽車過山洞，依次經過山洞。每輛車通過山洞花費10秒，使用多線程實現。class Cave{//private boolean deng=true;//public synchronized getDeng(){//if(deng=true){//}//}}class Car extends Thread{private&

標籤：1. top K問題：在海量資料中找出出現頻率最高的前K個數、或從海量資料中找出最大的前K個數，這類問題統稱為top K問題。針對top K類問題，通常比較好的方式是分治+hash+小頂堆eg：在1億個浮點數中找出其中最大的10000個。方法一：排序取出前10000個。  每個float佔4B，1億個浮點數400MB，對於記憶體小於400MB的該方法不能一次將全部資料讀入記憶體進行排序，而且排序是對所有元素進行排序，做了很多無用功。方法二：局部淘汰法。 用一個容器儲存前10000

標籤：作業1.使用抽象類別和介面實現適配器模式設計。涉及的類和介面分別為ButtonListener(介面),其中含有click() / dbclick() / keyUp() / keyDown()等方法。ButtonAdapter(按鈕適配器類)，適配器中對非click()方法進行預設實現。Button類中添加addListener(ButtonListener l)方法。interface ButtonListener{    public void click();&

標籤：轉自：http://chuansong.me/n/1208635 動機 在業務系統開發的初期，我們往往只關注到核心邏輯，而忽略了對系統本身的監控。營運同學提供的ZENOSS(ganglia)能很好的滿足了我們對硬體資源(IO、cpu負載、記憶體、load、串連數等)的監控。但介於核心功能與硬體指標之間的系統指標監控是空白的，如服務本身的負載，jvm狀態，qps，tps，隊列大小，等等。這些資料雖不屬業務功能，但是對後續服務擴容，定位問題能夠提供良好的依據。 天

標籤：ssh無密碼配置yum search ssh ：查詢可安裝的ssh 包 yum install -y openssh：安裝ssh包 yum list installed openssh :查詢是否已安裝了openssh 配置無密碼登陸 1、由root使用者切換到hadoop 使用者下 2、在根路徑下（/home/hadoop）建立.ssh 檔案        mkdir .ssh 

標籤： 一、模型  二、模型解讀       Knowledge is also defined using taxonomy, with levels describing data, information, knowledge and wisdom. Briefly, data is defined as a fact. Information is a fact with some context.

標籤：足球大資料：引人發思的問題註：本序列文章都是本人對《The Numbers Game》書（豆瓣連結http://book.douban.com/subject/12274063/）的章節的翻譯。        水平有限，如發現有錯，敬請指導。       

標籤：溫故而知新   改變自己   網站      前些天一直忙著學視頻,今天有點空,把這幾天學習的感受整理一下,總的來說,基礎的部分,對我來說,應該是沒有問題的,溫故而知新,老師的解決問題的思路,對我也有啟發.

標籤：Hadoop=HDFS+Hive+Pig+...HDFS:

標籤：轉載自知乎：https://www.zhihu.com/question/265684961） MapReduce:是一種離線計算架構，將一個演算法抽象成Map和Reduce兩個階段進行處理，非常適合資料密集型計算。2） Spark:MapReduce計算架構不適合迭代計算和互動式計算，MapReduce是一種磁碟計算架構，而Spark則是一種記憶體計算架構，它將資料儘可能放到記憶體中以提高迭代應用和互動式應用的計算效率。3） Storm:MapReduce也不適合進行流式計算、即時分析，

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標籤：王家林談spark效能最佳化第一季！內容：1、Spark效能最佳化需要思考的基本問題；2、CPU和Memory；3、並行度和Task；4、網路；==========王家林每日大資料語錄============王家林每日大資料語錄Spark篇0080（2016.1.26於深圳）:如果Spark中CPU的使用率不夠高，可以考慮為當前的程式分配更多的Executor，或者增加更多的Worker執行個體來充分的使用多核的潛能。王家林每日大資料語錄Spark篇0079（2016.1.26於深圳）:適