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  • 提交了问题 2022-09-09

    React Nation的概念是什么呢？

  • 提交了问题 2022-09-09

    React Nation编译过程是什么样的呢？

  • 提交了问题 2022-09-09

    React NationReact Nation的概念是什么呢？

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  • 回答了问题 2022-11-05

    Hive shell可以使用Hive命令运行的服务有什么呢？

    键入hive -service help以获得可用服务名称的列表;下面描述了最有用的服务名称。 cli Hive (shell)的命令行接口。这是默认的服务。 一hiveserver 将Hive作为公开Thrift服务的服务器运行，支持从用不同语言编写的一系列客户机进行访问。 ——注热水 Hive Web界面。 - - - - - - jar Hive相当于hadoop jar，是一种运行Java应用程序的方便方式，在类路径上包含hadoop和Hive类。 ——metastore 默认情况下，metastore与Hive服务运行在同一个进程中。使用这个服务，可以将metastore作为一个独立的(远程)进程来运行。
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  • 回答了问题 2022-11-05

    数据已经在Hive中如何对它运行一个查询呢？

    数据已经在Hive中对它运行一个查询的代码如下： '> >FROM records > WHERE temperature != 9999 >AND (quality =0 OR quality =1 OR quality =4 OR quality =5 OR quality =9)>GROUP BY year; 1949 111 1950 22
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  • 回答了问题 2022-11-05

    使用Hive在天气数据集上运行查询时hive发挥的作用是什么呢？

    使用Hive在天气数据集上运行查询时，我们将Hive表存储在本地文件系统上[fs.default.name设置为它的默认值file:///) -表以目录的形式存储在Hive的仓库目录下，由Hive .metastore.warehouse控制。，默认为“/user/hive/warehouse”。 —因此，记录表的文件在 本地文件系统的“/user/hive/warehouse/records”目录:% ls /user/hive/warehouse/record/sample.txt 在这种情况下，只有一个文件sample.txt，但通常可以有更多的文件，Hive会在查询表时读取所有的文件。
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  • 回答了问题 2022-11-05

    使用Hive在天气数据集上运行查询的第二步是什么呢？

    第二步接下来我们可以用数据填充Hive。 -这只是一个小样本，用于探索目的: LOAD DATA LOCAL INPATH 'input/ncdc/micro-tab/sample.txt'覆盖到表记录; 运行这个命令告诉Hive将指定的本地文件放到它的仓库目录中。没有尝试，例如，解析文件并将其存储在一个内部数据库格式，因为Hive不强制任何特定的文件格式，然后文件被逐字保存:它们没有被Hive修改。
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  • 回答了问题 2022-11-05

    使用Hive在天气数据集上运行查询的第一步是什么呢？

    第一步是将数据加载到Hive的托管存储中。 就像RDBMS一样，Hive将数据组织成表。我们使用create table语句创建一个表来保存天气数据: 创建表记录 (年份STRING，温度INT，质量INT) 行格式分隔 以'\t'结尾的字段;
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  • 回答了问题 2022-11-05

    Hive是如何运行的呢？

    在正常使用中，Hive运行在您的工作站上，并将您的SQL查询转换为一系列MapReduce作业，以便在Hadoop集群上执行。hive将数据组织成表，提供了一种将结构附加到存储在HDFS中的数据的方法。而对于元数据(如表模式)存储在一个名为metastore的数据库中。
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  • 回答了问题 2022-11-05

    Hive的创建目的是什么呢？

    Hive的创建是为了使具有强大SQL技能(但缺乏Java编程技能)的分析人员能够对Facebook存储在HDFS中的大量数据进行查询。今天，Hive是一个成功的Apache项目，被许多组织用作通用的、可扩展的数据处理平台。
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  • 回答了问题 2022-11-05

    Hive的发展和优点是什么呢？

    Hive的发展源于对Facebook每天从其蓬勃发展的社交网络中产生的海量数据进行管理和学习的需求。在尝试了一些不同的系统后，团队选择了Hadoop进行存储和处理，因为它具有成本效益，并且满足了他们的可扩展性需求。
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  • 回答了问题 2022-11-05

    Hive是什么呢？

    Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库框架，它就是能够把各种各样的数据整合到里面，然后在进行下一步统一的处理，但是它并不是数据库，它和数据库的区别是它所支持的数据的来源可能是多个文件，而不是一个文件，当整合到数据仓库之后体现出来的一个效果是这个数据并不是二维的，而是立体的，然后在里面去做各个纬度的切片分析。
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  • 回答了问题 2022-11-05

    进入HBase后的批处理是怎么样的呢？

    进入HBase后，如果说所需要的数据在多个机器上进行操作，它可以采用并行，所以就可以使用MR的框架以批处理的方式在若干个机器上并行的去做，MapReduce集成允许针对您的数据进行完全并行的分布式作业与地方意识。
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  • 回答了问题 2022-11-05

    进入HBase后的容错是怎么样的呢？

    进入HBase后，它自身可以依靠HDFS容错机制来让它所有的数据存储多份来提高运行的效率，有什么大量的节点意味着每个节点都相对不重要。不需要担心单个节点的停机时间。
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  • 回答了问题 2022-11-05

    进入HBase后需要什么硬件呢？

    集群构建在1,000- 5,000美元的节点上，而不是50,000美元的节点上，所以它不需要一个很强的服务器，都可以存储在一大堆廉价的机器上，rdbms急需I/O，需要更昂贵的硬件。在一个集群里可以采取并行的方式来提高数据处理的速度，所以不需要很大的服务器。
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  • 回答了问题 2022-11-05

    进入HBase后线性可扩展性是怎么样的呢？

    进入HBase后，因为没有表和表之间的关联，几乎接近线性的可扩展性，只要是添加一个新的节点，就可以马上利用，新的数据存储到新的节点上，将其指向现有集群，并运行区域服务器。区域将自动重新平衡，负载将均匀分布。
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  • 回答了问题 2022-11-05

    进入HBase后自动分区是怎么样的呢？

    进入HBase后，它是线性的，当达到一定的尺寸后，自动会切成若干块，然后不断进行切从而分区，随着表的增长，它们将自动划分为区域并分布到所有可用的节点上。
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  • 回答了问题 2022-11-05

    为什么说进入HBase后没有真正的索引呢？

    进入HBase后只能逐个查找，没有索引的功能，行按顺序存储，每一行中的列也按顺序存储。因此，没有索引膨胀的问题，插入性能与表的大小无关。
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  • 回答了问题 2022-11-05

    进入HBase后有什么特点呢？

    ①没有真正的索引 ②自动分区 ③线性和自动扩展新节点 ④硬件很廉价 ⑤容错能力很强 ⑥可以很好的批处理
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  • 回答了问题 2022-11-05

    典型的RDBMS伸缩故事是如何运行的呢？

    典型的RDBMS伸缩故事是在有关RDBMS列表中假设一个成功的成长中的服务，首次公开发行，需要从本地工作站转移到共享的，远程托管的MySQL实例模式，服务更加普及;读取数据太多，其次添加memcached来缓存常见查询。读取现在不再是严格的ACID;缓存，数据必须到期。当服务不断普及;太多的写操作进入数据库，我们可以通过购买16核、128 GB RAM和15 k RPM硬盘的增强服务器来垂直扩展MySQL，新功能增加了查询的复杂性;现在我们有太多连接了，去规范化数据以减少连接。(这不是他们在DBA学校教我的!)，如果人气的上升会淹没服务器;事情进展太慢了，需要停止任何服务器端计算，但是如果有些查询仍然太慢，需要定期将最复杂的查询预先具体化，尽量在大多数情况下停止连接。
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  • 回答了问题 2022-11-05

    行式存储和列式存储分别适用什么情况呢？

    行式存储是在典型的rdbms当中，它非常适合OLTP,也就是它适合处理事务性数据，比如下订单。 列式存储是在HBase当中，它则非常适合OLAP，也就是它是在统计，比如订单总量的一个分析。
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  • 回答了问题 2022-11-05

    HBase和典型的rdbms有什么区别呢？

    ①HBase的模式不要求一样，但是典型的rdbms里面是固定的模式，所有的数据要有一样的东西; ②HBase是按列存储的，典型的rdbms都是按行存储的。
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  • 回答了问题 2022-11-05

    典型的rdbms概念是什么呢？

    典型的rdbms是一种固定模式、面向行的数据库，具有ACID属性和一个复杂的SQL查询引擎，同时它调强烈的一致性，参考完整性，抽象性，其次从物理层，以及通过SQL语言的复杂查询。您可以轻松地创建二级索引、执行复杂的内部和外部连接、计数、和、排序、分组以及跨多个表、行和列对数据进行分页。
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