《大数据开发》专题

大数据常用软件安装指南 为方便大家查阅，本仓库所有软件的安装方式单独整理如下： 一、基础软件安装 Linux 环境下 JDK 安装 Linux 环境下 Python 安装 虚拟机静态 IP 及多 IP 配置 二、Hadoop Hadoop 单机环境搭建 Hadoop 集群环境搭建 基于 Zookeeper 搭建 Hadoop 高可用集群 三、Spark Spark 开发环境搭建 基于 Zookee

问题内容： 我正在向stdin写入大量数据。 我如何确保它不会阻塞？ 我读了一个大字符串并将其写入后，似乎无法解决。 我有大量的文件集，这些文件将被顺序写入stdin（> 1k个文件） 所以发生的事情是我正在运行一个循环 它以某种方式挂在文件号上。400.该文件是带有长字符串的大文件。 我确实怀疑这是一个阻碍性问题。 仅当我从0迭代到1000时才会发生这种情况。但是，如果我要从文件400开始，则不

本文向大家介绍javascript常见数据验证插件大全，包括了javascript常见数据验证插件大全的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 原生Javascript电话号码验证，邮件验证，身份证验证。使用时传入要验证的字符串，返回ture代表符合，返回false代码不符合。 使用： 以上介绍就是本文针对javascript常见数据验证插件大全的全部内容，希望对大家有所帮助。

我使用的是Laravel7.0和MySQL 5.7。 我使用Eloquent从数据库中获取记录，当数据库包含大量数据时，响应时间变得非常慢。 以下是几个例子：

问题内容： 在NumPy中，我可以通过以下方式获取特定数据类型的大小（以字节为单位）： 要么： 例如： 我有两个问题。首先，有没有一种方法可以在 不创建 数据类型 实例的情况 下获取此信息？其次，和之间有什么区别？ 问题答案： 您需要一个的实例来获取itemsize，但不需要一个的实例。（很快就会知道，它是数组的属性，而不是dtype。） 例如 至于之间的区别和，只是。 例如

问题内容： 很简单的问题。 我有一个很大的70gb数据库，其中有五个表中的四个，每个表包含约5000万行。这些表包含大约6年的数据。我们将数据库的空间大小限制为80gb，并且在接下来的6个月左右的时间内我们将迅速接近该空间。 我们只需要在实时数据库中保留大约两年的数据价值。在不使实时数据库（24/7数据库）脱机的情况下，归档较旧数据的最佳方法是什么？ 我们正在使用共享存储的主动-被动设置在群集环境

我有一张表，贴上： 当我插入一行内容超过15k个单词时，我的数据库只保存了10k个单词，而我丢失了5k个单词。 我如何修复此问题？ 我正在使用MySQL和PHP框架Laravel 5.1

本文向大家介绍如何在JavaScript cookie中存储大数据？，包括了如何在JavaScript cookie中存储大数据？的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 要将较大的值存储在JavaScript cookie中，请尝试以下可能性- 创建一个“会话ID”，并将设置保存在数据库中。然后将会话ID存储在cookie中。 存储所选项目的索引。假设所选项目是列表中的前20个项目- 创建一个表

本文向大家介绍数据结构中的最大WBLT操作，包括了数据结构中的最大WBLT操作的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在这里，我们将看到什么是不同的Max-WBLT操作。HBLT具有不同的操作，例如插入，删除和初始化。它们也与WBLT非常相似。但是，融合操作可以在一次从上到下的过程中完成。 WBLT可以进行单遍熔合操作。因为我们可以在下降的过程中找到w值。我们可以根据需要更新w值并交换子树。对于

本文向大家介绍插入数据结构中的最大HBLT，包括了插入数据结构中的最大HBLT的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 可以使用Max Meld操作将其插入Max HBLT。此操作用于将两个Max HBLT合并为一个Max HBLT。假设，我们想将x插入一个称为H的最大HBLT中。我们将使用x创建一个小的HBLT，然后将其与H融合，然后在融合之后，H将保留所有包含x的元素。因此，需要执行合并操作来

我最近在spark工作，遇到了一些我仍然无法解决的问题。 假设我有一个100GB的数据集，集群的ram大小是16GB。 现在，我知道在简单地读取文件并将其保存在HDFS中的情况下，Spark将为每个分区执行它。当我对100GB数据执行排序或聚合转换时会发生什么？它将如何在内存中处理100GB，因为我们需要整个数据来进行排序？ 我已经通过下面的链接，但这只告诉我们火花在持久化的情况下做什么，我正在寻

在学习熊猫的过程中，我已经尝试了好几个月来找出这个问题的答案。我在日常工作中使用SAS，这是非常好的，因为它提供了非核心支持。然而，SAS作为一个软件是可怕的，原因还有很多。 有一天，我希望用python和pandas取代SAS的使用，但我目前缺乏大型数据集的核心外工作流。我说的不是需要分布式网络的“大数据”，而是文件太大而无法放入内存，但又太小而无法装入硬盘。 我的第一个想法是使用将大型数据集保

我正在使用一个Flink流式Java应用程序，输入源为Kafka。在我的应用程序中总共使用了4个流。一个是主数据流，另一个3个用于广播流。 我加入了使用任何一种类型的三个广播流。我已经作为流B广播，并且能够在广播过程函数上下文状态（即在processBroadcastElement（））中接收。 我的问题是, > 是否可以在广播状态下存储大数据？ 注意：根据我的理解，Flink广播状态在运行时保存

目前，我的应用程序的某些部分在将大量数据加载到报告表时遇到了速度问题。报告表中的数据是从多个表中提取的，并运行一些复杂的查询，但这是必需的。 除了优化代码，我的问题是，您个人如何处理需要向用户显示的大量数据，最佳实践是什么？ 目前我正在处理所有的数据，然后通过javascript库生成数据表。 我知道的事情: 用户不需要一次看到所有数据 用户需要能够搜索所有数据 用户需要能够过滤数据 最好的方法真

我正在构建一个基于Spring云的微服务ML管道。我有一个数据摄取服务，它（当前）从SQL接收数据，这些数据需要被预测服务使用。 普遍的共识是写入应该使用kafka/Rabbitmq使用基于异步消息的通信。 我不确定的是如何编排这些服务？ 我是否应该使用API网关来调用启动管道的摄取？