HDFS对比HBase、Hive对比Hbase

Apache HBase 是以hdfs为数据存储的，一种分布式、可扩展的noSql数据库。是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。HBase使用与BigTable（BigTable是一个稀疏的、分布式的、持久化的多维排序map）非常相似的数据模型。用户将数据行存储在带标签的表中。数据行具有可排序的键和任意数量的列。该表存储稀疏，因此如果用户喜欢，同一表中的行可以具有疯狂变化的列。

分散的数据网络使个人数据（例如个人的健康数据、农民的作物数据或汽车的位置和性能数据）出售或交换成为可能，与此同时，不会失去对数据的所有权控制、放弃数据隐私或依赖第三方平台来管理数据。Web 3.0的目标是在创作者经济中取得更好的平衡。互联网第二次迭代（Web 2.0）的缺陷，加上公有区块链技术的诞生，帮助我们朝着更加去中心化的Web 3.0 迈进，元宇宙和更广泛的去中心化网络都是关于现实世界和虚拟世界的融合。此时的网络中不再是静态内容，而是动态的内容，用户现在可以与发布在网络上的内容进行交互。

数字化转型浪潮卷起各种新老概念满天飞，数据湖、数据仓库、数据中台轮番在朋友圈刷屏，有人说“数据中台算个啥，数据湖才是趋势”，有人说“再见了数据湖、数据仓库，数据中台已成气候”……企业还没推开数字化大门，先被各种概念绊了一脚。那么它们 3 者究竟有啥区别？别急，先跟大家分享两个有趣的比喻。1、图书馆VS地摊如果把数据仓库比喻成“图书馆”，那么数据湖就是“地摊”。去图书馆借书（数据），书籍质量有保障，但你得等，等什么？等管理员先查到这本书属于哪个类目、在哪个架子上，你才能精准拿到自己想要的书；

说完了数据中台诞生的历史背景，现在，我们应该对数据中台有了一定的了解，那我们现在给数据中台下个定义。自2016年，数据中台被提出以来，不同的人对数据中台有不同的理解，就像一千个读者心中有一千个哈姆雷特，因此也有许多不同的定义，以下是我从一些文章、书籍中搜集到的关于数据中台的定义：数据中台是DT时代的大背景下，为实现数据快（快速）、准（准确）、省（低成本）赋能业务发展的目标，将企业的数据统一整合起来，基于Onedata方法论借助大数据平台完成数据的统一加工处理，对外提供数据服务的一套机制。

Git的基本概念、使用方式及常用命令

数据泄露可能给企业带来诸多风险：财产损失、身份盗窃、骚扰和诈骗、经济利益受损、客户信任度下降、法律风险和责任等，《2021年度数据泄漏态势分析报告》中显示，在数据泄露的主体中，内部人员导致的数据泄漏事件占比接近60%。飞驰云联文件安全交换系统，可以满足企业多场景下的文件交换需求，帮助企业终结多工具、 多系统并行使用的局面，减少因文件交换行为分散带来的数据管理不集中、难以管控的问题， 帮助企业内部构建统一、安全的企业数据流转通道。对于不能下载保存的数据，使用截屏、录屏的方式窃取并外泄数据；

本文主要讲解如何使用Elasticsearch分布式搜索分析引擎本地部署与远程访问。

Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。本质是：将HQL转化成MapReduce程序1）Hive处理的数据存储在HDFS2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce3）执行程序运行在Yarn上创建一个数据库，数据库在HDFS上的默认存储路径是/opt/hive/warehouse/*.db避免要创建的数据库已经存在错误，增加if not exists判断。

在 HBase 表中，一条数据拥有一个全局唯一的键(RowKey)和任意数量的列(Column)，一列或多列组成一个列族(Column Family)，同一个列族中列的数据在物理上都存储在同一个 HFile 中，这样基于列存储的数据结构有利于数据缓存和查询。HBase Client 为用户提供了访问 HBase 的接口，可以通过元数据表来定位到目标数据的 RegionServer，另外 HBase Client 还维护了对应的 cache 来加速 Hbase 的访问，比如缓存元数据的信息。

所以，对于你提到的这个例子，在专业版中强制去掉 provided 作用域是不必要的，而在社区版中可能需要去掉 provided 作用域，以便将相应的依赖包含在构建结果中。问题应该是tomcat的依赖出现问题了，参考了教程的第五种解决方案，没能解决我的问题，猜测应该是这个作用域的问题，把原pom文件中的scop直接删了，问题解决。对于这个错误，查阅了网上的教程反馈为：1.启动类的位置不对，2.配置文件是否存在且位置是否对，以及内容是否有错误。虽然教程没解决我的问题，但是给了我思路。

StarRocks 是一款MPP DB, 对标ClickHouse、Vertica、Teradata、Greenplum，在查询性能上远超当代最快的开源数据库 clickhouse，目前已经被一众互联网企业在生产环境中采用。提供千亿级大数据的在线多维分析和分布式存储。新一代极速全场景 MPP (Massively Parallel Processing) 数据库是forkdoris后独立运营的商业化版本StarRocks。

总结一下，如果是需要分析日志流数据，更加推荐 ClickHouse ，因为 ClickHouse 单机强悍，可以支撑亿级别数据量，架构简单，相比于 StarRocks 也更加稳定，相比集群，更推荐单机 ClickHouse。如果是分析业务流数据，更加推荐 StarRocks ，因为 StarRocks 对于更新场景性能更加，而且 JOIN 性能更好，而且更加推荐部署 StarRocks 集群，可以充分发挥 StarRocks 的性能。

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hadoop是大数据开发的重要框架，是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，在Hadoop2.x时 代，增加 了Yarn，Yarn只负责资 源 的 调 度。当计算模型比较适合流式时，storm的流式处理，省去了批处理的收集数据的时间；

先用一张图帮助理解两者的本质上的区。

业绩突破背后也有消费复苏的激励作用，但具体到电吹风市场，竞争态势在持续加剧，且有戴森这样的国外品牌盘踞于此。徕芬究竟是如何越走越稳的？

去数据库查询酒店数据，导入到hotel索引库，实现酒店数据的CRUD基本步骤如下。新建一个测试类，实现文档相关操作，并且完成JavaRestClient的初始化。方式一（全量更新）：再次写入id一样的文档，就会删除旧文档，添加新文档。根据id查询到的文档数据是json，需要反序列化为java对象。（2）根据id查询数据库数据，并转换。方式二（局部更新）：只更新部分字段。（1）创建文档对应实体。修改文档数据有两种方式。

随着互联网的快速发展，电商平台如雨后春笋般涌现，其中京东（JD）作为中国最大的自营式电商平台之一，拥有庞大的用户群体和丰富的商品资源。为了更好地了解用户对商品的反馈，京东开放了商品评论的API接口，允许开发者实时获取商品评论数据。本文将介绍如何通过JD商品评论API实现实时数据获取，并给出相应的代码示例。JD商品评论API提供了一系列的接口，允许开发者根据需要获取不同维度的评论数据。通过该API，开发者可以获取到商品的详细评论信息、评论的统计数据以及用户的评论行为数据等。

鸢尾花识别是学习AI入门的案例，这里和大家分享下使用Tensorflow2框架，编写程序，获取鸢尾花数据，搭建神经网络，最后训练和识别鸢尾花。

深度学习定义：一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类：有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；​ 无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。深度神经网络的基本思想是通过构建多层网络，对目标进行多层表示，以期通过多层的高层次特征来表示数据的抽象语义信息，获得更好的特征鲁棒性。神经网络的计算主要有两种：前向传播（foward propagation, FP）作用于每一层的输入，通过逐层计算得到输出结果；

5.可实现远距离输送，集中式光伏电站发出的电经高压并网，将电一层层的输送到更高的电压等级，如将高压电输送到华东等地区，以实现西电东输。分布式光伏发电：一般建在楼顶、屋顶、厂房等地方，较多的是基于建筑物表面，就近解决用户的用电问题，通过并网实现供电差额的补偿与外送。1.光伏电源处于用户侧，自发自用，就近发电，就近用电，发电供给当地负荷，视作负载，可以减少对电网供电的依赖，减少线路损耗。4.分布式光伏一般就近并网，线路的损耗很低或者可以说没有，可非常方便的补充当地的电量，供当地及附近的用电用户使用。

神经网络是一种模拟人脑神经元行为的计算模型，神经网络由大量的神经元（在计算领域中常被称为“节点”或“单元”）组成，并且这些神经元被分为不同的层，分别为输入层、隐藏层和输出层。每一个神经元都与前一层的所有神经元相连接，连接的强度（或权重）代表了该连接的重要性。神经元接收前一层神经元的信息（这些信息经过权重加权），然后通过激活函数（如Sigmoid、ReLU等）处理，将结果传递到下一层。输入层接收原始数据，隐藏层负责处理这些数据，而输出层则将处理后的结果输出。

数据库的数据来源来自各种业务系统软件程序的产生的数据，或者是由和这些业务系统软件交互的用户产生的数据，而数据仓库的数据来源则直接是这些业务系统的一个或者多个数据库或者文件，比如 SQL Server、Oracle、MySQL、Excel、文本文件等。也可以简单理解为很多个业务系统的数据库往数据仓库输送数据，是各个数据库的集合体，一个更大的数据库，数据仓库的建立是要打通这些基础数据库的数据的。所以，业务系统的数据库更多的是增删改操作，而数据仓库更多的是查询操作，这就决定了建模方式会有很大的差异。

一个数据湖可以存储结构化数据（如关系型数据库中的表），半结构化数据（如CSV、日志、XML、JSON），非结构化数据（如电子邮件、文档、PDF）和二进制数据（如图形、音频、视频）。这套架构，以数据湖为中心，把数据湖作为中央存储库，再围绕数据湖建立专用“数据服务环”，环上的服务包括了数仓、机器学习、大数据处理、日志分析，甚至RDS和NOSQL服务等等。从数据含金量来比，数据仓库里的数据价值密度更高一些，数据的抽取和Schema的设计，都有非常强的针对性，便于业务分析师迅速获取洞察结果，用与决策支持。

更好的方式是通过官方的渠道购买游戏账号，并遵守游戏的规则和使用协议，以保证自己的游戏体验和账号安全性。但请注意，游戏的配置要求可能随着游戏的更新而有所改变，建议您在购买或升级电脑时，参考官方的配置要求以获得最佳游戏体验。如果您的电脑配备了更高性能的处理器，游戏的运行体验将更为流畅。绝地求生是一款较为复杂的游戏，需要较大的内存来加载游戏资源并确保游戏的流畅运行。所以在安装游戏之前，确保您的电脑有足够的存储空间。这些推荐配置可以使您在绝地求生中获得更高的帧率和更好的画面表现，提供更加顺畅和逼真的游戏体验。

1、ClickHouse是俄罗斯搜索巨头 Yandex 公司早 2016年 开源的一个极具 " 战斗力 " 的实时数据分析数据库，开发语言为C++2、是一个用于联机分析OLAP:Online Analytical Processing) 的列式数据库管理系统(DBMS:Database Management System)，简称CK3、工作速度比传统方法快100-1000倍，ClickHouse 的性能超过了目前市场上可比的面向列的DBMS。每秒钟每台服务器每秒处理数亿至十亿多行和数十千兆字节的数据。

​ 1、什么是数据仓库？​ 存储数据的仓库, 主要是用于存储过去既定发生的历史数据, 对这些数据进行数据分析的操作, 从而对未来提供决策支持​ 2、数据仓库最大的特点：​ 既不生产数据, 也不消耗数据, 数据来源于各个数据源​ 3、数据仓库的四大特征：​ 1) 面向于主题的: 面向于分析, 分析的内容是什么 什么就是我们的主题​ 2) 集成性: 数据是来源于各个数据源, 将各个数据源数据汇总在一起。

Hive会将常用的逻辑封装成函数给用户进行使用，类似于Java中的函数。好处：避免用户反复写逻辑，可以直接拿来使用。重点：用户需要知道函数叫什么，能做什么。Hive提供了大量的内置函数，按照其特点可大致分为如下几类：单行函数、聚合函数、炸裂函数、窗口函数。以下命令可用于查询所有内置函数的相关信息。

总体上来讲，Flink 整个资源管理、申请和分配围绕 Slot 展开，同时每个 TaskManager 中的 Slot 数量决定了作业在该 TaskManager 中运行的并发计算任务数量。本篇文章主要介绍了 Slot 对资源分配、释放以及计算执行的影响，希望可以帮助大家更好地决策每个 TaskManager 中的 Slot 数量，对 Flink 作业进行调优。

仅供自己学习。因为我们开始用Flink 17了。Apache Flink PMC（项目管理委员）很高兴地宣布发布 Apache Flink 1.17.0。Apache Flink 是领先的流处理标准，流批统一的数据处理概念在越来越多的公司中得到认可。得益于我们出色的社区和优秀的贡献者，Apache Flink 在 Apache 社区中一直保持着快速增长，并且是最活跃的社区之一。

主要是自己学习。本文描述了一些配置选项，这些选项将帮助您有效地管理规划 Apache Flink 中 RocksDB state backend 的内存大小。在前面的文章 [1] 中，我们描述了 Flink 中支持的可选 state backend 选项，本文将介绍跟 Flink 相关的一些 RocksDB 操作，并讨论一些提高资源利用率的重要配置。