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    Hive LLAP概念透析

    对 LLAP 节点的任何请求都包含数据位置和元数据。 它处理本地和远程位置; locality 是调用者的责任(YARN)。 恢复/弹性。...由于任何数据节点仍可用于处理输入数据的任何片段,因此简化了故障和恢复。 因此,Tez AM 可以简单地在集群上重新运行失败的片段。 节点之间的通信。...他们能够指定关系转换并通过面向记录的流读取数据。 I/O 守护进程卸载 I/O 和从压缩格式到单独线程的转换。 数据在准备好后被传递给执行,因此可以在准备下一批的同时处理前一批。...插件必须维护元数据并将原始数据转换为列块。 谓词和布隆过滤器。 如果支持 SARG 和布隆过滤器,它们将被下推到存储层。 自动创建布隆过滤器以提供动态运行时过滤。...在将数据放入缓存之前执行合并增量文件以产生的特定状态。 多个版本是可能的,并且请求指定要使用哪个版本。 这样做的好处是异步进行合并,并且只对缓存数据进行一次合并,从而避免了对操作员管道的影响。

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    从源码透析gRPC调用原理

    ,因此还需要通过RecvMsg()同步接收收到的回复消息(关于SendMsg()和RecvMsg()中的具体发送和接收数据逻辑,不在赘述,可以去源码再详细了解)。...在HandleStreams()实现中前面一大部分是对数据流Stream的初始化,数据接收以及赋值,详细的处理过程大家可以去文件中详细的看代码,这里我们只做逻辑流程的分析。...在数据流stream接收完毕后,通过注册进来的server的startStream()来处理数据流。...对于两个主要的处理函数processUnaryRPC()和processStreamingRPC(),基本上是一些具体的数据接收、编解码等操作,就不在浪费篇幅贴出代码了。.... // 数据流Stream的接受和赋值 startStream(s) ht.runStream() close(requestOver) // 等待数据读取完毕 req.Body.Close

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    漫画趣解:透析Elasticsearch原理

    吕老师:类型是用来定义数据结构的,你可以认为是mysql中的一张。文档就是最终的数据了,你可以认为一个文档就是一条记录。 ? ? ?...吕老师:没错,elasticsearch也是会对数据进行切分,同时每一个分片会保存多个副本,其原因和hdfs是一样的,都是为了保证分布式环境下的高可用。 ? ? ?...吕老师:注意,只有建立索引和类型需要经过master,数据的写入有一个简单的routing规则,可以route到集群中的任意节点,所以数据写入压力是分散在整个集群的。 ? 【elk系统】 ? ?...其中e就是elasticsearch,l是logstash,是一个日志收集系统,k是kibana,是一个数据可视化平台。 ? ? ?...、和行 5、elasticsearch也是master-slave架构,也实现了数据的分片和备份 6、elasticsearch一个典型应用就是elk日志分析系统 写完,又高高兴兴背诗去了。

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    吴军:三个案例透析数据思维的核心

    而大数据时代,大数据思维要求我们从探求因果联系到探索强相关关系。 以下三个案例分别来自药品研发、司法判决与广告投放,从三个不同的角度了解大数据思维的核心。...无疑,这样的做法会比较快,当然,前提是有足够多的数据支持。...◆ ◆ ◆ 大数据思维与司法:为香烟定罪 在过去,由于数据量有限,而且常常不是多维度的,这样的相关性很难找得到,即使偶尔找到了,人们也未必接受,因为这和传统的观念不一样。...在大数据时代,我们能够得益于一种新的思维方法—从大量的数据中直接找到答案,即使不知道原因。...转载大数据公众号文章请注明原文链接和作者,否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。

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    吴军:三个案例透析数据思维的核心

    而大数据时代,大数据思维要求我们从探求因果联系到探索强相关关系。 以下三个案例分别来自药品研发、司法判决与广告投放,从三个不同的角度了解大数据思维的核心。...无疑,这样的做法会比较快,当然,前提是有足够多的数据支持。...◆ ◆ ◆ 大数据思维与司法:为香烟定罪 在过去,由于数据量有限,而且常常不是多维度的,这样的相关性很难找得到,即使偶尔找到了,人们也未必接受,因为这和传统的观念不一样。...这些搭配,如果没有大量的数据统计作为基础,一般人是想不到的。...在大数据时代,我们能够得益于一种新的思维方法—从大量的数据中直接找到答案,即使不知道原因。

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    【观点】吴军:三个案例透析数据思维的核心

    而大数据时代,大数据思维要求我们从探求因果联系到探索强相关关系。 以下三个案例分别来自药品研发、司法判决与广告投放,从三个不同的角度了解大数据思维的核心。...无疑,这样的做法会比较快,当然,前提是有足够多的数据支持。...大数据思维与司法: 为香烟定罪 在过去,由于数据量有限,而且常常不是多维度的,这样的相关性很难找得到,即使偶尔找到了,人们也未必接受,因为这和传统的观念不一样。...这些搭配,如果没有大量的数据统计作为基础,一般人是想不到的。...在大数据时代,我们能够得益于一种新的思维方法—从大量的数据中直接找到答案,即使不知道原因。 本文摘选自《智能时代》,作者:吴军 中信出版社

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    Ruby设计模式透析之 —— 策略(Strategy)

    Java设计模式透析之 —— 策略(Strategy) 今天你的leader兴致冲冲地找到你,希望你可以帮他一个小忙,他现在急着要去开会。要帮什么忙呢?你很好奇。...他对你说,当前你们项目的数据库中有一张用户信息,里面存放了很用户的数据,现在需要完成一个选择性查询用户信息的功能。...user sql << "' or " end puts sql result = @db.query(sql); result.each_hash do |row| #处理从数据库读出来的数据...end #后面应将读到的数据组装成对象返回,这里略去 ensure @db.close end end 这里根据传入的用户名数组拼装了SQL语句,然后去数据库中查找相应的行。...因为for循环执行到最后一条数据时不应该再加上or,可是代码很笨地给最后一条数据也加了or关键字,导致SQL语句语法出错了。 这可怎么办呢? 有了!你灵光一闪,想出了一个解决办法。

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    分布式最强算法之Paxos透析

    本文主要对以下两个问题进行介绍: 一致性算法Paxos透析? Paxos算法的应用场景?...Paxos算法透析 Google Chubby的作者Mike Burrows说过,世上只有一种一致性算法,那就是Paxos,所有其他一致性算法都是Paxos算法的不完整版。...N = 存储数据副本的数量 W = 更新成功所需的副本 R = 一次数据对象读取要访问的副本的数量 Quorum就是限定了一次需要读取至少N+1-w的副本数据,听起来有些抽象。...举个例子,我们维护了10个副本,一次成功更新了三个,那么至少需要读取八个副本的数据,可以保证我们读到了最新的数据。...通常简单的解决方法是用数据库自增ID, 这导致数据库切分困难,或程序生成GUID, 这通常导致ID过长。

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    八大工具,透析Python数据生态圈最新趋势!

    我们前一阵子参加了在旧金山举办的Dato数据科学峰会。来自业界和学界的千余名数据科学研究人员在大会上对数据科学、机器学习和预测应用方面的最新发展进行了交流和探讨。...SFrame(Scaleable Data Frame)是一个为大数据处理优化内存和性能的数据框(DataFrame)结构。SGraph是一个类似的概念,但代表的不是数据框而是图。...这两个数据结构的好处是即便数据量太大难以全部加载到内存中,数据科学家依然可以进行分析。 这一消息无论对Dato还是对Python社区来说都是一个分水岭。...它可以处理非常大的数据集而且速度很快也能嵌入在网页当中。想要快速方便地创建互动图表和数据应用的话这个库非常有用。 Bokeh对处理大型数据集时的性能问题着墨颇多。...Pyxley 在网页上显示一个数据展板是与人分享数据科学发现的最直观方法。对R语言来说有Shiny来简化数据科学家开发网页的工作,而Pyxley就相当于Python版的Shiny。

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    揭秘Linux日志分析利器 - 全面透析journalctl

    json-pretty 将条目格式化为JSON数据结构,但将其格式化为多行,以便使其更易读。...json-sse 将条目格式化为JSON数据结构,但将其包装成适合服务器发送事件的格式。...json-seq 将条目格式化为JSON数据结构,但前缀为ASCII记录分隔符(0x1E),后缀为ASCII换行符(0x0A),符合"application/json-seq"。...cat 生成一个非常简洁的输出,只显示每个日志条目的实际信息,没有元数据,甚至没有时间戳。如果与--output-fields选项结合使用,将为每条日志记录输出指定的字段。...journalctl --update-catalog10.同步未写入的日志(--sync)要求journal的daemon进程将所有尚未写入的日志数据写入备份文件系统并同步所有日志。

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