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  • css3实现流星雨特效

    用到css3知识:     radial-gradient 径向渐变,   filter, transform, animation以及  nth-child选择器等   html代码: <div class="container"> <div class="meteor"></div> <div class="meteor"></div> <div class="m

  • 我们基于kaldi开发的嵌入式语音识别系统升级成深度学习啦

    先前的文章《三个小白是如何在三个月内搭一个基于kaldi的嵌入式在线语音识别系统的 》说我们花了不到三个月的时间搭了一个基于kaldi的嵌入式语音识别系统,不过它是基于传统的GMM-HMM的,是给我们练手用的,通过搭这个系统我们累积了一定的语音识别领域的经验,接下来我们就要考虑做什么形态的产品了。语音识别可以分大词汇量连续语音识别(Large Vocabulary Conti

  • 嵌入式底层驱动开发笔记2

    字符设备驱动开发代码备注 #include <linux/module.h> #

  • HDFS副本放置策略源码分析

    背景 前段时间我们的集群在写入block时有如下报错: Caused by: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException): File /tmp/xxxx.tmp could only be replicated to 0 nodes instead of minReplication (=1). There are 983 datanod

  • Android导航语音识别——语音听写(嵌入式)

    嵌入式项目之Android导航语音识别——语音听写 文章目录 系列文章目录前

  • HDFS架构设计及副本放置策略

    HDFS架构设计及副本放置策略 HDFS主要由3个组件构成,分别是NameNode、SecondaryNameNode和DataNode,HSFS是以master/slave模式运行的,其中NameNode、SecondaryNameNode 运行在master节点,DataNode运行slave节点。   NameNode和DataNode架构图   

  • CSS3 基础(7)—— CSS3动画(animation)

    一、动画animation 人类拥有“视觉停留”的特效,也就是人的眼睛看到东西,会在视网膜上存在0.34不会消失。 在前一幅画在脑子里消失前播放下一幅,就会给人造成一种流畅的视觉变化效果。 而css3动画是使元素从一种样式逐渐变化为另一种样式的效果,css3动画中我们可以改变任意多的样式任意多的次数。 兼容性 ie10+、firefox16+、chr

  • Android导航语音识别——导航听写(嵌入式)

    嵌入式项目之Android导航语音识别——导航听写功能 文章目录

  • HDFS副本放置策略

                                                 

  • HDFS角色功能与副本放置策略

    nameNode 1、完全基于内存存储文件元数据、目录结构、文件block的映射 2、需要持久化方案保证可靠性 3、提供副本放置策略 dataNode 1、基于本地磁盘存储block(文件的形式) 2、并保存block的校验和来保证block数据的可靠性 3、与nameNode保持心跳,汇报block列表状态 SecondaryNameNode 1、在非Ha模式下,SNN一般是独立的节点,周期完成对NN的EditLog向FsImage合并,减少EditLog大小

  • HDFS:Block副本放置策略

    写的不到位的地方,欢迎评论指出不足之处

  • Hbase与hive整合

    我们来参照hive的官方文档来进行Hbase与hive的整合,在这之前呢,需要将HBase与Hive之间依赖的jar包相互导入建立依赖关系,具体请参见 https://blog.csdn.net/Lu_Xiao_Yue/article/details/84949427 下面来详细介绍Hbase与Hive的整合 按照官方指导 我们先在h

  • Hbase_Hbase与hive整合

    标题 hbase与hive的对比hive与HBase的整合

  • hive与hbase整合

    Hive整合HBase原理 Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的,其具体工作交由Hive的lib目录中的hive-hbase-handler-*.jar工具类来实现,通信原理如下图所示。

  • Impala、Hive与HBase整合实践

    我们知道,HBase是一个基于列的NoSQL数据库,它可以实现的数据的灵活存储。它本身是一个大表,在一些应用中,通过设计RowKey,可以实现对海量数据的快速存储和访问。但是,对于复杂的查询统计类需求,如果直接基于HBase API来实现,性能非常差,或者,可以通过实现MapReduce程序来进行查询分析,这也继承了MapReduce所具备的延迟性。 实现Impala与HBase整合,我们能够获得的好处有如下几个: 可以使用我们熟悉的SQL,像操作传统关系型数

  • 【项目实战】Dbeaver使用Apache Phoenix来实现连接Hbase的详细指引

    一、DBeaver连接Hbase介绍 DBeaver是一款开源的数据库管理工具,可以连接多种类型的数据库,包括Apache Phoenix和Hbase。通过DBeaver连接Hbase表,可以更方便地进行数据管理和查询。 二、DBeaver通过Apache Phoenix来实现连接Hbase的详细指引 注意:该教程适用于:远程连接Linux上的Hadoop集群,因此本步骤是不需要在本地再下

  • Hive与HBase整合

    1、前提分析 hive是用来分析数据的、hbase是用来存储数据的 2、整合hive和hbase 2.1、将hbase里的表数据关联到hive中 create database hive2hbase; create external table if not exists hbase2hive( rowkey string, fam

  • 常用的HBase shell基本命令

    目录 一、启动hbase

  • Spark RDD编程 读写HBase数据

    HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库,主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。Spark支持对HBase数据库中的数据进行读写。 一、创建一个HBase表 启动Hadoop的HDFS: $ cd /usr/local/hadoop $ .

  • 使用Cloudera Manager搭建HBase环境

    一.使用CM安装HBase服务 1.进入CM服务安装向导 2.选择需要安装的HBase服务

  • hive hbase 整合

      Hadoop Hive与Hbase整合      为了更好的使用hive 和hbase  这里介绍一下 hive 和hbase 的整合,这样能够在你往hive里面存储数据的时候同时往hbase里面存储数据,形成hbase与hive 的同步;   wiki :  

  • HBase Shell操作HBase进行预分区

    本文将介绍如何使用HBase Shell操作HBase进行预分区。预分区是指在创建表的时候,指定表的初始分区点,从而使表的数据能够均匀地分布在多个RegionServer上,提高读写性能和负载均衡。本文将使用HBase Shell命令,创建不同的预分区表,并演示如何删除、刷新、查看和验证表的数据。 主要内容如下: 创建预分区表,指定SPLITS参数和COMPRESSION参数。删除表的数据,使用deleteall或truncate命令。刷新表的数据,使用flush命令。查看表的数据,使用scan

  • Python 3 使用HBase 总结

    HBase 简介和安装 请参考文章:HBase 一文读懂 Python3 HBase API HBase 前期准备 1 安装happybase库操作hbase 安装该库 pip install hap

  • Hive 与 Hbase的整合(四)

    Hive与Hbase的整合功能的实现是利用两者本身对外的API接口互相进行通信,相互通信主要是依靠hive_hbase-handler.jar工具类 一、将hbase 下相关的jar包拷贝到/home/centosm/hive/lib文件夹下面,如果已存在不同版本的则删除hive中的再复制上去。 具体操作步骤如下: 1、备份hive下的lib包: zip -r lib.zip lib 2、将hbase相关jar包复制到hive/lib中

  • Hive与HBase整合详解

    参考之前小节的大数据010——Hive与大数据012——HBase成功搭建Hive和HBase的环境,并进行了相应的测试,并且在

  • java hive和hbase整合_Hive与Hbase关系整合

    近期工作用到了Hive与Hbase的关系整合,虽然从网上参考了很多的资料,但是大多数讲的都不是很细,于是决定将这块知识点好好总结一下供大家分享,共同掌握! 本篇文章在具体介绍Hive与Hbase整合之前,先给大家用一个流程图介绍Hadoop业务的开发流程以及Hive与Hbase的整合在业务当中的必要性。

  • HBase应用场景、原理与基本架构

    1、HBase概述 HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统;HBase是Apache Hadoop生态系统中的重要 一员,主要用于海量结构化数据存储;从逻辑上讲,HBase将数据按照表、行和列 进行存储。 HDFS适合批处理场景: 不支持数据随机查找 不适合增量数据处理 不支持数据更新

  • apache atlas与hive、hbase、spark的集成

    3. atlas的使用 Atlas 的使用相对简单,其主要工作是同步各服务(主要是 Hive)的元数据,并构建元数据实体之间的关联关系,然后对所存储的元数据建立索引,最终未用户提供数据血缘查看及元数据检索等功能。 Atlas 在安装之初,需手动执行一次元数据的全量导入,后续 Atlas 便会利用 Hive Hook 增量同步 Hive 的元数据。 手动导入hbase的元数据,与spark任务相关联获取数据血缘关系。 3.1. Atlas集成hive

  • ECMAScript 新特性(ES6以及更高版本的新特性)

    前端新特性(ES6含更高版本) 变量名区别var有变量提升,可重复声明 ,有初始提升let有变量提升,没有初始化提升,值可变,存在暂时性死区所以有变量提升,但是没有提升

  • 大数据——一文熟悉HBase

    1、HBase是什么 HBase是基于HDFS的数据存储,它建立在HDFS文件系统上面,利用了HDFS的容错能力,内部还有哈希表并利用索引,可以快速对HDFS上的数据进行随时读写功能。 Hado

  • ClickHouse 与 Hbase的对比【转】

    1 ClickHouse与Hbase的基础 hadoop 生态圈技术繁多,HDFS主要用于保存底层数据。 Hbase 是一款NoSQL也是Hadoop生态圈的核心组件,其具有海量的存储能力,优秀的随机读写能力。 ClickHouse 是一个用于**在线分析处理查询(OLAP)**的列式数据库管理系统(DBMS),能够

  • hbase 本地安装

    1、 拉取镜像 docker pull harisekhon/hbase:1.3 指定端口16010 docker run -d --name hbase -p 1601

  • Hbase文档--架构体系

    阿丹:         基础概念了解之后了解目标知识的架构体系,就能事半功倍。 架构体系  关键组件介绍:

  • 第8章 HBase应用

    文章目录 一:判断题二:单选题

  • Hbase分布式安装

    一、环境准备 启动zookeeper 启动hdfs

  • 快速启动standalone模式hbase

    快速安装Hbase 1.mkdir ~/hbase 2.cd ~/hbase 3.

  • 非桌面hbase伪分布安装部署

    hbase伪分布安装部署 一 、关闭防火墙1. 查看防火墙状态:

  • Hbase Standalone

    Hbase Quick Start :[url]http://hbase.apache.org/book.html#quickstart[/url] [quote]2.2.1. Standalone HBase This is the default mode. Standalone mode is what is described in the Section 1.2, “Quick Start” section. In standalone mode, HBase does not use HDFS -- it uses the local filesystem i

  • Hbase基础概念

    HBase 一、HBase的数据模型1.HBase数据存储结构

  • ERROR: KeeperErrorCode = NoNode for /hbase/master,hbase在shell命令行中查看表时报错解决方案

    报错ERROR: KeeperErrorCode = NoNode for /hbase/master 原因分

  • 从0开始学大数据14-BigTable的开源实现:HBase

    14 | BigTable的开源实现:HBase 我们知道,Google发表GFS、MapReduce、BigTable三篇论文,号称“三驾马车”,开启了大数据的时代。那和这“三驾马车”对应的有哪些开源产品呢?我们前面已经讲过了GFS对应的Hadoop分布式文件系统HDFS,以及MapReduce对应的Hadoop分布式计算框架MapReduce,今天我们就来领略一下BigTable对应的NoSQL系统HBase,看看它是如何大规模处理海量数据的。 在计算机数据存储领域,一直是关系数据库(RDBM

  • Flink-SQL 读取hbase 问题总结

    flink-sql 读取hbase 维度数据配置 若维度数据插入后几乎不发生更新,或不发生更新,可以用hbase存储大数据量维度数据可以同步异步读取hbase数据,提高flink与外部hbase 交互的并发数 flink-sql连接hbase 配置 hbase相关配置 CREATE TABLE dim_hljy_ord_st

  • ECMAScript - 函数

    目录 1、 函数1.1 概念

  • ECMAScript 6 入门教程—Symbol

    作者 | 阮一峰 1、概述 ES5 的对象属性名都是字符串,这容易造成属性名的冲突。比如,你使用了一个他人提供的对象,但又想为这个对象添加新的方法(mixin 模式),新方法的名字就有可能与现有方法产生冲突。如果有一种机制,保证每个属性的名字都是独一无二的就好了,这样就从根本上防止属性名的冲突。这就是 ES6 引入Symbol的原因。 ES6 引入了一种新的原始数据类型Symbol,表示独一无二的值。它是 JavaScript 语言的第七种数

  • ECMAScript 6 的Map映射

    映射(Map)是 ECMAScript 6 规范中引入的一种数据结构。这是一种存储键值对列表很方便的方法,类似于其他编程语言中的词典或者哈希表。 什么是映射 JavaScript 的对象(Object),本质上是键值对的集合(Hash结构),但是传统上只能用字符串当作键,这给使用带来了很大的限制。为了解决这个问题,ECMAScript 6 引入了 Map 数据结构。 它类似于对象,也是键值对的集合,但是"键"的范围不仅仅局限于字符串,而是各种类型的值(包括对象)都可以当作键。 也就是说,Obj

  • 当我们说hbase是宽表时,说的是什么.

    当我们说hbase是宽表时,本质上是在说 odps里的宽表,单纯说的是字段数多, hbase里的宽表有哪些外延ne? 为何业务这么喜欢“宽表” - 知乎

  • 【HBase-1.2.0】1000-HBase1.2.0 的安装

    本文主要介绍HBASE1.2.0 的安装,安装过程发现有个别的地方于0.98 版本不太一样,请各位注意。 本文可以参考HBase0.98 的安装 JDK版本和HBASE对应关系 HBase Version JDK 6 JDK 7 JDK 8 2

  • Hbase 第二节课 hbase的javaAPI使用

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  • 大数据之HBase集群搭建

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  • ECMAScript - 初识 ECMAScript

    目 录 1、编程语言2、JavaScript 历史