Hive简介 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能，Hive底层是将SQL语句转换为MapReduce任务运行（类似于插件Pig\impala\Spark Sql）为什么使用HIVE直接使用 Hadoop 所面临的问题：人员学习成本太高项目周期要求
MapReduce计算模型我们知道MapReduce计算模型主要由三个阶段构成：Map、shuffle、Reduce。Map是映射，负责数据的过滤分法，将原始数据转化为键值对；Reduce是合并，将具有相同key值的value进行处理后再输出新的键值对作为最终结果。为了让Reduce可以并行处理Map的结果，必须对Map的输出进行一定的排序与分割，然后再交给对应的Reduce，而这个将Map输出进
MapReduce的概念MapReduce一种分布式计算框架，是hadoop的两大核心组件之一。分布式文件系统HDFS解决了大数据存储问题,MapReduce解决了大数据的计算问题，两者缺一不可，共同构成了hadoop体系的基础。MapReduce编程模型MapReduce采用"分而治之"的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得
HDFS特点HDFS（Hadoop Distributed File System，即Hadoop分布式文件系统）是hadoop生态系统的一个重要组成部分，是hadoop中的的存储组件，在整个Hadoop中的地位非同一般，是最基础的一部分，因为它涉及到数据存储，MapReduce等计算模型都要依赖于存储在HDFS中的数据。HDFS是一个分布式文件系统，以流式数据访问模式存储超大文件，将数据分块存
数据库时代要说大数据的真正起源，必须得提到数据库。无论是移动互联网还是PC因特网，或者是计算机本身，背后都是一群又一群程序员写的程序，而一切程序说到底都还是对数据的处理。如果把数据处理比作一个王国的话，那这个王国的国王就是数据库。那什么是数据库呢？用最简单的话来说，就是一个用户可以把数据存储在数据库，需要的时候，用户可以告诉数据库，我需要某些数据，然后数据库会自行完成实际的数据处理过程，返回数据给
按照大数据应用层次划分，可以把大数据相关技术分为数据收集、数据存储、资源管理、计算框架、数据分析和数据展示这六类，各类代表性组件如下图：
# 【Cocos Creator-2.4】设置缓动 ## 1.官方示例 onLoad: function () { var jumpAction = this.runJumpAction(); cc.tween(this.node).then(jumpAction).start() }, runJumpAction () { var ju
# 【Cocos Creator-2.4】设置监听 1.示例 onLoad () { this.node.on(cc.Node.EventType.MOUSE_DOWN , this.onKeyDown, this); }, onKeyDown(event){ var pos = event.getLocation() //获取点击位置
cocos creator全局操作
Copyright © 2005-2025 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号
