上一期讲到了通过canal订阅mysql的binlog日志并且转换为对象，那么这一次我们将订阅来的对象通过RocketMQ发送消息，接收方接受消息之后同时存储到其他类型的数据源当中，完成一个简单的数据异构的过程。什么是Java消息服务？ 两个应用程序之间进行异步通信的API，它为标准消息协议和消息服务提供了一组通用接口，包括创建、发送、读取消息等，用于支持JAVA应用程序开发。在J2EE中，当两个
## MySQL异构数据比对
### 1. 简介
在实际开发中，我们经常需要对不同的数据库之间的数据进行比对，以确保数据的一致性和准确性。本文将介绍如何使用MySQL来实现异构数据的比对。
### 2. 流程
下面是实现MySQL异构数据比对的流程，可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 创建连接 | 连接到两个不同的MySQL数据库 |
原创
2023-11-18 10:16:29
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目录1.Git简介1、什么是Git？2、Git的特点3、Git四个区域 4、Git四个状态：5、安装步骤6、配置用户信息|初始配置7、Git命令和常规操作8、回退历史版本9、文件忽略①介绍②使用步骤：③常用配置规则：10、介绍①什么是主分支？②主分支的问题③分支解决问题：④分支相关命令：⑤解决冲突：11、远程仓库①介绍②远程仓库分类：③操作流程：④相关命令：1.Git简介1、什么是Git
相见恨晚，还好遇到了它今天用BLASTX将我的转录本序列在UniProt蛋白数据库(700w条序列)中搜索，80个线程，过了1小时大概就分析1000条吧。实在是有点慢，于是我想到之前耳闻的DIAMOND，据说速度非常快，于是我测试了下。没想到，这工具居然那么快。根据DIAMOND介绍，它有以下特点比BLAST快500到20,000倍长序列的移框联配分析(frameshift alignment)资
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2023-12-08 17:12:31
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# Java使用多线程对大量数据进行比对分析
## 引言
在大数据时代，我们面临着海量数据的处理和分析问题。为了提高数据处理的效率和准确性，我们常常需要使用多线程来对大量数据进行比对分析。本文将介绍如何使用Java多线程进行大数据比对分析，并提供相应的代码示例。
## 什么是多线程？
多线程是指在一个程序中同时执行多个线程，每个线程负责不同的任务。相比于单线程，多线程可以充分利用多核处理器
原创
2023-08-31 07:10:14
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1 概念1、大数据：在以Hadoop与Spark为代表的框架上经行实时、离线数据处理，数据分析、数据挖掘、机器算法预测分析的技术。为了解决大数据的存储问题，Google提出了MapReduce、BigTable、GFS理论。由此降低了成本，即在PC机上也可完成，而不必用大型机。在硬件故障常态化上，通过软件保证了数据的可靠性。简化了并行分布式计算，无须控制结点同步。开源社区根据谷歌的思想开发了Had
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2023-09-15 23:27:59
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记一次完全独立完成的统计分析系统的搭建过程，主要用到了PHP+Hadoop+Hive+Thrift+Mysql实现安装Hadoop安装: http://www.powerxing.com/install-hadoop/Hadoop集群配置: http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/Hive安装：&nbs
二进制代码比对分析研究
原创
2022-12-21 09:33:19
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自定义协程作用域： 在之前我们接触到了协程作用域，那如何自定义一下这个协程作用域呢？这里先看一下这块的理论说明： "除去不同的协程构建器所提供的协程作用域（coroutine scope）外，我们还可以通过coroutineScope builder来声明自己的协程作用域。该构造器会创建一个协程作用
原创
2019-10-24 13:52:00
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1，Hadoop简述
Hadoop是一个开发和运行处理大规模海量数据的软件平台，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，实现在大量计算机组成的集群对海量数据进行高速分布式的计算和存储Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是
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2023-09-20 10:52:21
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一、背景 某电商平台为了合理的投入人力物力创造更大的销售利润，现对已有的销售数据进行用户分析，提出合理的促销计划。围绕产品和用户两大方面展开为电商平台制定策略提供分析及建议。二、需求 用户分析：从性别、年龄、 职业、城市、居住年限，婚姻状况等维度找到高质量用户，并查看高质量用户人群的占比，为其提供高价值消费品 (定位高价值消费品以销售金额评估）。针对其他的用户，主要引导用户进行购买，多推荐一些热销
数据分析背景及其传统数据分析平台的问题起源在当今信息爆炸的时代，企业需要对越来越多的数据进行访问和处理。除了传统的在线交易处理系统和管理信息系统外，半结构化和无结构化的数据呈现出了更快速的增长趋势，例如企业内部的 email 归档，call center 对话记录，客户反馈记录，企业内部网络应用，合作管理系统以及，企业的外部门户网站点击记录，基于 Feed 的市场信息等等。如何更加有效的低成本的处
近年来，Hadoop技术，大数据研发产品在国内迅猛发展，其在不断的发展中解决了传统数据库无法胜任海量数据处理的问题，以及结构化和非结构化数据统一起来进行数据分析、建模和挖掘得到了更高效的处理方案。这一切都归因于Hadoop的开源工具，依靠其自身优势实现对大容量数据计算存储。伴随着互联网发展带来的影响，Hadoop大数据为企业发展所能解决的难题：1.由于累积的数据量越来越大，从GB增长到了TB，Ha
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2023-06-07 11:51:25
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众所周知，Google开创了MapReduce，MapReduce是处理存储在存储区的非结构化数据的先驱。虽然Google不允许MapReduce被外部使用，但由于Google曾拿出MapReduce一部分相关信息与Nutch分享，以开发开源版本的Hadoop。结果Nutch被Yahoo收购，所以Yahoo也推出了Apache Hadoop项目。MapReduce的工作原理是将非结构化数据打碎并分
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2023-09-11 21:52:21
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当代社会下，数据井喷式增长，爆炸般的信息充斥着我们的生活。有的企业利用大数据实现了不断翻倍的利润，令人艳羡；而有的企业始终停留在数据表面，无法挖掘出数据的价值，或者无法解决海量异构数据的处理；还有的企业甚至始终停留在传统层面，眼看着价值巨大的数据机会在自己眼前流失，进而被大数据时代逐渐淘汰。这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代，目前世界500强企业中，近乎全部都建立了数据分析部门。
Hadoop作为分布式大数据处理系统的典型代表，在大数据领域的应用可以说是占据了相当重要的市场。因为Hadoop是开源项目，所以基于Hadoop去搭建大数据平台，对于企业而言，不会增加更大的成本支出。今天，我们就主要来聊聊Hadoop数据处理是怎么来实现的。 Hadoop数据处理，主要依靠的就是分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce，另外，还有Yarn组件系统来负责分布式任务调度
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2023-09-26 13:36:54
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大数据是现在我们身边听说最多的一个词汇，而且对于很多的企业来说，这种读数据也是成为一种越来越重要的因素，很多人都是在想尽千方百计来掌握更多的大数据信息，那么在这样的情况下，人们也自然会对于这种大数据的一个情况会是很好奇，比如说大数据究竟是有些什么？大数据又会有一些什么样的实际效果和意义等等，而大数据分析的实际的意义也是最重要的一个因素。 第一、体现市场的喜好 市场的喜好往往是对
3月份的时候做了单机版的hadoop on arm的测试，最近又买了一个新的arm板子，就考虑把他们串起来组一个hadoop集群。而且由于产品更新换代的问题，硬件上是异构的。
基于arm架构单片机的hadoop服务器尝试
namenode是cubieboard一代，采用单核arm v7架构，1G内存，4G板载flash ROM
datanode采用cubietruck，双核armv7，2G内
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原创
2013-12-22 21:15:17
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Google 在 2001 年发布图像搜索功能时，只有 2.5 亿索引图像，不到 10 年，这个巨大的搜索功能已经可以检索超过 100 亿个图像了，每分钟有 35 小时的内容上传到 YouTube。据称，Twitter 每天平均处理 5500 万 tweet。今年早些时候，搜索功能每天记录 6 亿条查询记录。这 就是我们讨论大数据的意义所在。如此大规模的数据一度仅限于大企业、学校和政府机构 — 这
目 录 摘 要 I Abstract III 1绪论 1 1.1选题背景及意义 1 1.2研究现状及趋势 1 1.3研究主要内容 2 2相关技术简介 3 2.1开发工具 3 2.1.1 JDK1.7 3 2.1.2 eclipse luna 3 2.1.3 Hadoop 2.7.2 3 2.1.4 hbase 1.1.3 3 2.1.5 hive 1.2.1 3 2.1.6 zookeeper 3
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2023-10-03 11:39:14
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