数据分析-1.必备的三大能力
数据分析价值观、数据分析方法论、数据分析工具
LEAP模型能源与碳排放模型
LEAP拥有灵活的结构，使用者可以根据研究对象特点、数据的可得性、分析的目的和类型等来构造模型结构和数据结构，可以用来分析不同情景下的能源消耗和温室气体排放，这些情景是基于能源如何消耗、转换和生产的复杂计算，综合考虑关于人口、经济发展、技术、价格等一系列假设。3.5 天然气及可再生能源情景（NGCC
haoop启动正常，但上不去网页hadoop102:9870
如果操作系统是window10，先拷贝出来，修改保存以后，再覆盖即可（a）进入C:\Windows\System32\drivers\etc路径（b）拷贝hosts文件到桌面（c）打开桌面hosts文件并添加如下内容
doris的tablet副本修复相关情况总结
在使用doris的时候，由于一些极端情况的出现或者doris本身bug的原因，会出现一些tablet损害的情况，导致数据的插入和查询受到影响，下面总结一下doris副本出现损坏时进行修复的一些情况
熊工巧匠 | Boxes.py 之小白也能学会的激光切割创意盒子玩法
全文约4000字，阅读时间8分钟左右最近捣鼓车间对装备进行了全面升级。因为前段时间，创客教育行业激光切割领导品牌雷宇激光与我们捣鼓车间进行了深度的交流与合作。我们换上了高大上的雷宇激光切割...
MAC系统安装Hadoop
mac系统hadoop安装与配置
公司对不同职级能力抽象要求的具体化
公司会对各个级别的能力要求给出一个抽象的描述，比如“系统思考”和“前瞻判断”等，但实际指导意义不大。有些领域可能会独立定制相关技术方向的能力解读。虽然这种解读比公司的抽象描述稍微具体一些，但因为投入成本太大和限制创新等原因，很难大范围推广。我总结的COMD能力模型，把能力分成技术、管理和业务三个维度
Flink从入门到放弃—Stream API—常用算子（map和flatMap）
flink map和flatmap算子源码解析
史上最强tensorflow2.6.0安装教程
安装tensorflow-gpu版本
盘点国内主流数字孪生厂商！你了解几家？
木棉树软件的数字孪生解决方案基于数字孪生引擎MMS3D，为Web可视化提供丰富的展现形式和视觉效果。同时，华力创通数字孪生平台具有“一网多端、中台接入、多源驱动、决策智能”特点，通过运用新一代数字技术，结合“端边云网脑”五位一体的底座平台，对全域运行数据进行实时汇聚、监测、治理和分析，构建典型通用的
Hive的查询基本操作
Hive的查询基础操作和各运算符
hive表 desc 描述元信息获取（java hive jdbc）
java hive jdbc一次性获取hive表数据在hdfs中的location位置、或者获取hive的文件存储格式、使用的压缩算法，甚至是表中的字段类型、字段注释、字段约束、表中是否有数据、数据大小、文件数等信息。
2023美赛F题讲解+数据领取
2023美赛F题思路数据
Ubuntu搭建Hadoop环境
本文是在一个全新的Ubuntu 22.04 虚拟机上安装Hadoop 3.3.4。
【指标计算】老妈再也不担心我的指标算不好了（教你用MyTT、TA-Lib、Pandas TA计算股票指标，附源代码）
话说做量化交易，多多少少都会用到各种指标。可是，使用过程中才发现，各种问题，搞得人焦头烂额。股票指标怎么算？谁家的库计算起来又快又准？Talib的macd指标计算出来和国内软件不一样，怎么办？1、通过对比可以发现，使用MyTT和Talib计算耗时较短，而且Talib更胜一筹。这是因为后者为已编译过的
ElasticSearch系列——Elasticsearch Java API Client
实体类}//创建文档 final Produce produce = new Produce("aabbcc123" , "旺仔牛比糖" , "旺仔牛比糖吃了炒鸡牛笔" , 6.66D);
Flink Table Store 典型应用场景
摘要：本文整理自ApacheFlink PMC 李劲松（之信）在 9 月 24日 Apache Flink Meetup 的分享。主要内容包括：介绍 Flink Table Store应用场景Demo后续挑战Tips：点击「阅读原文」获取演讲 ppt～01介绍 Flink Table Store
Flink高频面试题( 精简 )
作为大数据领域炙手可热的大数据组件，Flink作为大数据行业跳槽必问的组件，整理一些Flink相关的面试题供大家参考，有些题言简意赅即可，大多数的博客冗余一堆的知识点，看完要好久，我想帮大家提炼总结出核心的点，以帮助大家临阵磨枪，短时间掌握，当你把知识提炼出来，你会发现你的知识进步了，当你把简单提炼
Elasticsearch：运用 Python 实时通过 Logstash 写入日志到 Elasticsearch
在我之前的文章，我详细地介绍了如何通过 Filebeat 来收集日志并写入到 Elasticsearch。在今天的文章中，我将分享如何使用 Logstash 把日志文件发送到 Elasticsearch。使用 Logstash 的好处是它可以很方便地使用它丰富的过滤器对数据进行清洗以便更好地对数据进
Elasticsearch：构建自动补全功能 - Autocomplete
什么是自动补全（autocomplete）功能呢？我们举一个很常见的例子。每当你去谷歌并开始打字时，就会出现一个下拉列表，其中列出了建议。这些建议与查询相关并帮助用户完成查询。Autocomplete 正如所说的：Autocomplete 或单词完成是一个功能，应用程序预测使用的其余单词正在键入它也
