"原文链接" 响应式布局 自从进入移动互联网时代，响应式布局这个词经常出现在 Web 设计和开发领域，它让 Web 页面在不同尺寸的设备上都具有良好的浏览体验。 开始之前 在讲解响应式布局之前，需要先了解一下基础知识，只有对它们都有一定的了解，才能在做响应式布局时选取合适的技术方案。 像素 像素这个 ...
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Web程序 时间：
2020-01-13 14:34:27
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1. HBase连接的方式概况 主要分为： 纯Java API读写HBase的方式； Spark读写HBase的方式； Flink读写HBase的方式； HBase通过Phoenix读写的方式； 第一种方式是HBase自身提供的比较原始的高效操作方式，而第二、第三则分别是Spark、Flink集成H ...
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2020-01-13 12:28:18
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================================可用作时序的数据库:================================[时序]TimescaleDB, 基于 PostgreSQL, 支持 SQL.[时序]KairosDB, 基于 Cassandra, 不支持 SQL. ...
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数据库 时间：
2020-01-12 18:38:07
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spark的RDD操作 在上一节Spark经典的单词统计中，了解了几个RDD操作，包括flatMap，map，reduceByKey，以及后面简化的方案，countByValue。那么这一节将介绍更多常用的RDD操作，并且为每一种RDD我们分解来看其运作的情况。 spark的flatMap flat ...
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2020-01-12 10:08:52
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问题描述 对于一个大型网站，用户访问量尝尝高达数十亿。对于数十亿是一个什么样的概念，我们这里可以简单的计算一下。对于一个用户，单次访问，我们通常会记录下哪些数据呢？ 1、用户的id 2、用户访问的时间 3、用户逗留的时间 4、用户执行的操作 5、用户的其余数据（比如IP等等） 我们单单从用户id来说 ...
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2020-01-12 10:07:15
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spark经典之单词统计 准备数据 既然要统计单词我们就需要一个包含一定数量的文本，我们这里选择了英文原著《GoneWithTheWind》（《飘》）的文本来做一个数据统计，看看文章中各个单词出现频次如何。为了便于大家下载文本。可以到GitHub上下载文本以及对应的代码。我将文本放在项目的目录下。 ...
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2020-01-12 10:06:03
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spark的combineByKey combineByKey的特点 combineByKey的强大之处，在于提供了三个函数操作来操作一个函数。第一个函数，是对元数据处理，从而获得一个键值对。第二个函数，是对键值键值对进行一对一的操作，即一个键值对对应一个输出，且这里是根据key进行整合。第三个函数 ...
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2020-01-12 09:55:36
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Spark的intersection intersection顾名思义，他是指交叉的。当两个RDD进行intersection后，将保留两者共有的。因此对于RDD1.intersection(RDD2) 和RDD2.intersection(RDD1) 。应该是一致的。 比如对于，List1 = { ...
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2020-01-12 09:36:42
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reduce和reduceByKey的区别 reduce和reduceByKey是spark中使用地非常频繁的，在字数统计中，可以看到reduceByKey的经典使用。那么reduce和reduceBykey的区别在哪呢？reduce处理数据时有着一对一的特性，而reduceByKey则有着多对一的 ...
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2020-01-12 09:23:23
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查spark version:spark-sql --version spark的开源包: apache的dist下载spark-2.4.3-bin-hadoop2.8.tgz 1/ spark要访问s3需要cp /usr/lib/hadoop-current/share/hadoop/tools/ ...
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2020-01-11 11:50:20
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