七、python-PySpark篇(黑马程序猿-python学习记录)
B站黑马程序员的python视频的学习记录
产业互联网是对互联网的衍生和进化，也是一次重塑和再造
互联网并不仅仅只是充当撮合和中介的角色，它应当具备更多的功能和意义。只有这样，它的发展才能够真正全面和完善。产业互联网的衍生和出现，正是在互联网进化的基础之上出现的。这是我们看到之所以会有那么多的互联网玩家投身到产业互联网的浪潮里，之所以会不断地在产业互联网行业当中出现身影的关键所在。 如果一
【Hive】建表时的存储格式
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[Python] 散点图（二维散点图、三维散点图、散点图矩阵）
python 二维散点图、气泡图、三维散点图、二维三点矩阵 【案例+python代码】
sap hana实时同步方案调研
hana数据库实时同步目前接触到有两种方式，一种是通过kafka connector的方式，定时全量或增量的拉取数据发送到kafka，这算是一种伪实时的方式；还有一种hana本身支持cdc，但是像Debezium这种实时增量同步工具并没有提供对应的connectors，通过查阅hana官方文档，目前
重点| 系统集成项目管理工程师考前50个知识点
4、电子商务是在Internet开放的网络环境下，基于浏览器/服务器应用方式，实现消费者的网上购物，商户之间的网上交易和在线电子支付的一种新型的商业运营模式。（5）UDP支持的应用层协议主要有：NFS（网络文件系统）、SNMP（简单网络管理协议）、DNS（主域名称系统）、TFTP（通用文件传输协议）
关于kafka的配置acks和min.insync.replicas详解，通俗易懂 一看就会
acks描述：producer 发送数据服务端的响应级别acks = all/-1 : 表示kafka isr列表中所有的副本同步数据成功，才返回消息给客户端acks = 0 ：表示客户端只管发送数据，不管服务端接收数据的任何情况acks = 1 ：表示客户端发送数据后，需要在服务端 leader
HBase Region 简介和建议数量&大小
建议分配合理的region数量，根据写请求量的情况，一般20-200个之间，可以提高集群稳定性，排除很多不确定的因素，提升读写性能。所以，如果一个HRegion中Memstore过多，而且大部分都频繁写入数据，每次flush的开销必然会很大，因此我们也建议在进行表设计的时候尽量减少ColumnFam
Zookeeper 下载 和 安装
Zookeeper 下载与安装的完整教程
Windows下Kafka集群搭建
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rabbitmq 怎么实现延迟消息队列？
RabbitMQ的Queue可以配置x-dead-letter-exchange 和x-dead-letter-routing-key（可选）两个参数，如果队列内出现了dead letter，则按照这两个参数重新路由。RabbitMQ可以针对Queue和Message设置 x-message-tt，
基于Ensp企业网的无线组建与实验的仿真设计
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干货！深度学习模型的水印和验证
点击蓝字关注我们AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！劳颖捷：现任克莱姆森大学电气和计算机工程系助理教授。从浙江大学和明尼苏达大学获得学士和博士学位。研究方向包括机器学习安全和隐私，网络安全，对人工智能和密码学的硬件加速，硬件安全，硬件架构与设计。获得美国国家科学基金会杰出青年职业奖（NSF C
处理hive中hiveserver2启动后，beeline连接出现的“拒绝连接” # 谭子
处理hadoop中hive无法连接hiveserver2问题。Error: Could not open client transport with JDBC Uri: jdbc:hive2://hadoop1:10000User: andy is not allowed to impersonat
Linux：监控CPU、磁盘、内存、I/O资源命令（mpstat、vmstat、pidstat、iostat）
目录一、Linux资源监控命令汇总二、uptime三、mpstat 3.1、应用场景： 3.2、命令语法和参数详解四、vmstat五、pidstat5.1、查看所有进程的cpu使用情况5.2、内存使用情况5.3、显示进程I/O使用情况5.4、显示进程上下文切换情况六、io
Hive与Hbase的区别与联系
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认识涤生大数据的几个月，彻底改变了我
一个经历了考研失败、考教资失败、考事业单位失败、考公失败的双非一本学员，通过涤生大数据逆袭改变命运的故事
rabbitmq基础5——集群节点类型、集群基础运维，集群管理命令，API接口工具
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手把手带你玩转Spark机器学习-深度学习在Spark上的应用
本文将介绍深度学习在Spark上的应用，我们将聚焦于深度学习Pipelines库，并讲解使用DL Pipelines的方式。我们将讲解如何通过Pipelines实现Transfer Learning，同时通过预训练模型实现来处理少量数据并实现预测。本文主要介绍深度学习在Spark上的应用，以花卉图片
面试题：Kafka如何实现延时队列
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