五分钟轻松了解Hbase面向列的存储

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说明:从严格的列式存储的定义来看,Hbase并不属于列式存储,有人称它为面向列的存储,请各位看官注意这一点。 行式存储 传统的数据库是关...

OpenTSDB/HBase的调优过程整理

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背景 过年前,寂寞哥给我三台机器,说搞个新的openTSDB集群。机器硬件是8核16G内存、3个146G磁盘做数据盘。 我说这太抠了,寂寞哥说之前的TS...

亿级 ELK 日志平台构建部署实践

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本篇主要讲工作中的真实经历,我们怎么打造亿级日志平台,同时手把手教大家建立起这样一套亿级 ELK 系统。日志平台具体发展历程...

HBase数据压缩编码探索

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摘要: 本文主要介绍了hbase对数据压缩,编码的支持,以及云hbase在社区基础上对数据压缩率和访问速度上了进行的改进。前言你可曾遇到这种需求,...

Ambari2.7.3 和HDP3.1.0搭建Hadoop集群

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一、环境及软件准备 1、集群规划...

Ambari2.6.2 HDP2.6.5 大数据集群搭建

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Ambari 2.6.2 中 HDFS-2.7.3 YARN-2.7.3 HIVE-1.2.1 HBASE-1.1.2 ZOOKEEPER-3.4.6 SP...

hadoop-2.7.7 HA完全分布式集群部署详解

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1.Hadoop HA简介及工作原理Hadoop NameNode官方开始支持HA集群默认是从2.0开始,之前的版本均是不支持NameNode HA的高可用...

可怕的黑暗料理之暗黑谷歌搜索神器

[置顶] 可怕的黑暗料理之暗黑谷歌搜索神器

1.暗黑谷歌的由来 有这么一款搜索引擎,它一刻不停的在寻找着所有和互联网关联的PLC、摄像头、红绿灯、打印机、路由器、交换机、服务器、数据库等等各种软硬件...

Oracle12c跨平台迁移之linux至windows

[置顶] Oracle12c跨平台迁移之linux至windows

近期应朋友邀请协助处理一起oracle数据库跨平台迁移的项目,需求为迁移centos 7.2 linux的oracle12.2数据库至windo...

神经网络与深度学习笔记(三):逻辑回归的损失函数

神经网络与深度学习笔记(三):逻辑回归的损失函数

以上是之前我们所学习的sigmoid函数以及logistic函数,下面是我们代价函数的普遍定义形式: 虽然普遍形式是有了,当然这个函数也仅仅是对第i个...

神经网络与深度学习笔记(二)逻辑回归

神经网络与深度学习笔记(二)逻辑回归

逻辑回归函数是由两个函数符合而成,首先我们有sigmoid函数g(z): 当然这里面的参数可以加上各种有关theta的定值,并不一定必须就只有x之前的th...

神经网络与深度学习笔记(一):二分类问题

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我们用下列的这些符号来分别表示我们训练集当中的输入的值x以及输出的值Y。由于是二分分类的问题,因此y一般仅具有两个值0和1。x则一般可以用nx来表示单个训练...

Last 2 dimensions of the array must be square

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这个报错是因为我们在求解行列式的值的时候使用了: np.linalg.det(D) 但是D必须是方阵才可以进行运算,不是方阵则会报错,我们把之前的行...

数据库之MySQL的基本使用

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数据库简介 数据库与RDBMS 数据库 数据库就是一种特殊的文件,其中存储着需要的数据;关系型数据库核心元素: 数据行(记录) 数据列(字...

链路聚合

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链路聚合 1.  介绍 链路聚合(英语:Link Aggregation)是一个计算机网络术语,指将多个物理端口汇聚在一起,形成一个...

MacOS VSCode 安装 GO 插件失败问题解决

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0x00 问题重现 Installing golang.org/x/tools/cmd/guru FAILED Installing golang.org...

08、MySQL—字符串型

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字符串型 1、Char 定长字符:指定长度之后,系统一定会分配指定的空间用于存储数据 基本语法: char(L),L代表字符...

Go - Struct 结构体

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目录 概述 声明结构体 生成 JSON 改变数据 推荐阅读 概述 结构体是将零个或多个任意类型的变量,组合在一起的聚合...

通过官网模板轻松实现Grafana的可视化界面配置(以MySQL监控项为例)

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我们知道可视化是监控的一个重要环节,所以往往我们这个环节花费大量的时间和精力。可是如果可以借鉴前辈的经验和成果,可以事半功倍。Grafana 有着非常漂亮的...

Mysql 主从报错:1141

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主从同步,从库报错代码:1141 ,错误信息如下: Master_Port: 3306...

十行代码轻松搞定人脸检测

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首先导包: import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt def s...

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