hive SQL: case when + group by 的用法
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Go操作各大消息队列教程（RabbitMQ、Kafka）
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Hadoop集群安装组件版本对应关系
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RabbitMQ学习笔记(尚硅谷)
大量数据：Kafaka；高并发：RocketMQ;中小型数据量少：RabbitMQ作用RabbitMQ 消息传递模型的核心思想是**: 生产者生产的消息从不会直接发送到队列**。实际上，通常生产者甚至都不知道这些消息传递传递到了哪些队列中。相反， 生产者只能将消息发送到交换机(exchange)，*
Ubuntu安装RabbitMQ server - 在外远程访问
RabbitMQ是一个在 AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的，可复用的企业消息系统，是当前最主流的消息中间件之一。由erlang开发的AMQP（Advanced Message Queue 高级消息队列协议 ）的开源实现，由于erlang 语言的高并发特性，性能较好，本质是个队列，FIFO 先
Kafka（Windows）安装配置启动（常见错误扫雷）教程
下载到本地后，将文件解压到 D:\kafka_2.11-2.4.0，该文件夹包括了所有相关的运行文件及配置文件，其子文件夹bin\windows 下放的是在Windows系统启动zookeeper和kafka的可执行文件，子文件夹config下放的是zookeeper和kafka的配置文件。注意下载
Hive的更新和删除
更新数据： Hive中的更新操作实际上是替换记录的过程。删除数据： 在Hive中，您可以使用DELETE语句删除表中的数据。但是，与传统的关系型数据库不同，Hive实际上并不删除数据，而是将其标记为已删除。但是，这些操作的执行方式与传统的关系型数据库不同，因为Hive使用Hadoop的MapRedu
华为云云耀云服务器L实例评测｜在Docker环境下部署Hive数据库
这是Maynor华为云云耀云服务器L实例评测｜单节点环境下部署ClickHouse21.1.9.41数据库华为云云耀云服务器L实例评测｜伪分布式环境下部署hadoop2.10.1华为云云耀云服务器L实例评测｜在Docker环境下部署Hadoop云耀云服务器L实例是新一代的轻量应用云服务器
基于plc控制智能扫地机吸尘逼避障优化设计
绪论 课题研究背景 目前，中国社会经济飞速发展，人们的生活水平日益提高，生活节奏不断加快，而家庭环境中的卫生清洁问题越来越严重。目前市场上扫地机器人产品种类繁多，质量参差不齐，消费者在选购时存在很大困惑。在此背景下，智能扫地机器人逐渐成为家庭清洁的理想伴侣。本课题是基于 PLC控制的智能扫地机器人开
Hive中hash函数及md5函数
该算法将输入数据分为若干个块，每个块都进行哈希计算，最终将所有块的哈希值合并起来得到最终的哈希值。参数2： 224, 256, 384, 512, 或 0（=256）中的一个，表示SHA-224, SHA-256, SHA-384, SHA-512。由于哈希函数的特性，相同的输入数据每次计算得到的哈
RabbitMQ完整配置启动（包会）
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management //开启Web插件。在安装RabbitMQ之前，我们先得安装erlang语言，因为它是RabbitMQ的开发语言。erlang的安装没什么好讲的，就普通的安装程序而已，但是要注意不能有中文安装路径。rabb
HBase集群环境搭建与测试
HBase集群由多个RegionServer节点和一个或多个HMaster节点组成。HMaster节点负责管理元数据（例如表的位置、分区等），并协调集群中的各个节点。RegionServer节点负责存储和处理数据，并与HMaster节点通信以获取元数据信息。可靠性：HBase采用数据副本和Regio
【Kafka原理】分区的leader和follower
Kafka启动时，会在所有的broker（集群节点）中选择一个controller之前的leader和follower是针对分区而言的，而controller是针对broker的创建topic、添加分区、修改副本数量等管理任务都是由controller完成的Kafka分区leader的选举，也是有c
【大数据】美团 DB 数据同步到数据仓库的架构与实践
作为数据仓库生产的基础，美团数据平台提供的基于 Binlog 的 MySQL2Hive 服务，基本覆盖了美团内部的各个业务线，目前已经能够满足绝大部分业务的数据同步需求，实现 DB 数据准确、高效地入仓。在后面的发展中，我们会集中解决 CanalManager 的单点问题，并构建跨机房容灾的架构，从
8月《中国数据库行业分析报告》已发布，聚焦数据仓库、首发【全球数据仓库产业图谱】
本月报告聚焦于数据仓库，一起从技术+案例入手深层次掌握数仓五大关键技术、六大发展趋势，并了解其架构演进、发展历程！本文为报告精彩概览。
RabbitMQ特性介绍和使用案例
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【大数据】Doris：基于 MPP 架构的高性能实时分析型数据库
Apache Doris 是一个基于 MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理）架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。
死信队列详解
在消息队列中，执行异步任务时，通常是将消息生产者发布的消息存储在队列中，由消费者从队列中获取并处理这些消息。但是，在某些情况下，消息可能无法正常地被处理和消耗，例如：格式错误、设备故障等，这些未成功处理的消息就被称为“死信”。为了避免这些未成功处理的消息导致程序异常或对系统造成影响，我们需要使用死信
kafka @KafkaListener 动态接收topic
这里用到了获取配置文件的信息因为@value跟@Bean在同一个文件里会先执行@value。但是某些业务场景 kafka定义的topic会不同这时候就需要传入变量才可以实现。@KafkaListener 里边的 topics 必须是常量，不可以是变量。这里是获取topic 其实可以在对应的@Bean
1.Flink源码编译
链接：https://pan.baidu.com/s/1ZxYydR8rBfpLCcIdaOzxVg。1.1.4 scala版本（idea需要下载支持的scala插件）node 编译 flink-runtime-web需要。flile->open->选择源码所在目录。以上环境需要在操作系统下配置环境
