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...

梯度提升树(GBDT)原理小结

梯度提升树(GBDT)原理小结

 在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提...

LeetCode算法题-Guess Number Higher or Lower(Java实现)

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这是悦乐书的第211次更新,第224篇原创 01 看题和准备 今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第79题(顺位题号是374)。我们正在...

ML.NET教程之出租车车费预测(回归问题)

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理解问题 出租车的车费不仅与距离有关,还涉及乘客数量,是否使用信用卡等因素(这是的出租车是指纽约市的)。所以并不是一个简单的一元方程问题。 准备数据...

使用缓存方式优化递归函数与lru_cache

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一.递归函数的弊端 递归函数虽然编写时用很少的代码完成了庞大的功能,但是它的弊端确实非常明显的,那就是时间与空间的消耗。 用一个斐波那契数列来举例...

i春秋misc部分writeup

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i春秋misc部分writeup 一、敲击 方方格格,然后看到下面的格式,猜测出是键盘上的布局,然后看这些字母形成的形状想那些字母,就是flag了...

Django+Celery异步发送邮件

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安装 pip install django==1.11.7 pip install celery 项目目录 AXF ├── alipay...

JS之BOM、DOM

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  一、BOM对象   1,window对象   所有浏览器都支持window对象,从概念上讲:一个HTML文档对应一个window对象,从功能上讲:控...

Scrapy 基础-01

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Scrapy Scrapy 是一个位了爬取网站数据,提取数据结构性数据而编写的应用框架,少量代码,就能快速爬取,使用了Twisted 异步网络框架,...

Linux安装Redis

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作者:龙哥 博客园 http://www.cnblogs.com/topfish/ 概述:在阿里云Centos7上安装Redis,root权限安...

机器学习--线性回归

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标准线性回归:                     局部加权线性回归: 线性回归的一个问题是有可能出现欠拟合现象,因为它求的是具有小均方...

[译]在Linux上的提高MySQL/MariaDB安全性的12条建议

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MySQL 是世界上最流行的开源数据库系统,而MariaDB(MySQL的一个分支)是世界上发展最快的开源数据库系统。安装MySQL服务器之后,它的默认配置...

模型调优

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k折交叉验证 第一步,不重复抽样将原始数据随机分为 k 份。第二步,每一次挑选其中 1 份作为测试集,剩余 k-1 份作为训练集用于模型训练。第三步,重复...

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