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大数据开发:Kafka日志结构
Kafka作为大数据技术生态的重要组件,尤其是实时流数据处理场景下,作为分布式生产/消费系统,得到广泛的重用。而Kafka在数据生产和消费上,日志是主要的场景。今天的大数据开发学习分享,我们就来讲讲...
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大数据查询优化--Spark3.0新特性
大数据查询优化--Spark3.0新特性,前言ApacheSpark在6月份分布了3.0.0版本,增加了许多性能优化方面的新特性。作为大数据分析的重要引擎,在SQL查询优化方面的新特性值得期待和使用。Spark在SQL查询方面的性能优化主要分为四个方向七个方面:开发交互方向新的Explain格式所有join支持hints动态优化自适应查询执行动态分区裁剪Catalyst提升增强嵌套列的裁剪和下推增
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大数据 ETL 处理工具 Kettle 常用输入输出
大数据 ETL 处理工具 Kettle 常用输入输出,相比现在流行大数据技术,你可能觉得Kettle的使用场景太少了,或者没有必要使用这么个玩意儿,查看了下githubkettle发现最近也有一些更新,另外,对于没有编程经验的数据使用人员,使用非常简单的Kettle,通过图形界面设计实现做什么业务,无需写代码去实现,就可以做一些实验,比如:抓取网站上的股票数据、外汇信息等等。Kettle支持很多种
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大数据开发:Kafka日志结构
大数据开发:Kafka日志结构,Kafka作为大数据技术生态的重要组件,尤其是实时流数据处理场景下,作为分布式生产/消费系统,得到广泛的重用。而Kafka在数据生产和消费上,日志是主要的场景。今天的大数据开发学习分享,我们就来讲讲kafka日志结构的基础。Kafka消息是以主题为单位,主题之间相互独立。每个主题又由一个或多个分区构成,分区数可以在创建主题时指定,也可以在主题创建后再修改,但只能增加
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大数据开发:Kafka日志结构
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大数据开发-Flink-窗口全解析
大数据开发-Flink-窗口全解析,大数据开发-Flink-窗口全解析Flink认为Batch是Streaming的一个特例,因此Flink底层引擎是一个流式引擎,在上面实现了流处理和批处理。而Window就是从Streaming到Batch的桥梁。通俗讲,Window是用来对一个无限的流设置一个有限的集合,从而在有界的数据集上进行操作的一种机制。流上的集合由Window来划定范围,比如“计算过去
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大数翻倍法求解CRT
大数翻倍法求解CRT,大数翻倍法求解CRT目录正文引入大数翻倍法复杂度证明大数翻倍法的优势最后的最后:上代码!注:做法和思路是zhx在一次讲课中提出的,如有侵权,请联系作者删除其实别的题解也有提到过暴力做法,但这里将会给出更加严谨的复杂度的证明正文引入我们知道,中国剩余定理是一种用来求解类似于⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪x≡a1(modm1)x≡a2(modm2)x≡a3(modm3)...x≡a4
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