Flink系列文章第01讲：Flink的应用场景和架构模型第02讲：Flink入门程序WordCount和SQL实现第03讲：Flink的编程模型与其他框架比较第04讲：Flink常用的DataSet和DataStreamAPI第05讲：FlinkSQL&Table编程和案例第06讲：Flink集群安装部署和HA配置第07讲：Flink常见核心概念分析第08讲：Flink窗口、时间和水印第09讲：Flink状态与容错第10讲：FlinkSideOutPut分流本课时我们主要介绍Flink中支持的Source和常用的Connector。Flink作为实时计算领域强大的计算能力，以及与其他系统进行
Flink系列文章第01讲：Flink的应用场景和架构模型第02讲：Flink入门程序WordCount和SQL实现第03讲：Flink的编程模型与其他框架比较第04讲：Flink常用的DataSet和DataStreamAPI第05讲：FlinkSQL&Table编程和案例第06讲：Flink集群安装部署和HA配置第07讲：Flink常见核心概念分析第08讲：Flink窗口、时间和水印第09讲：Flink状态与容错第10讲：FlinkSideOutPut分流本课时我们主要介绍Flink中支持的Source和常用的Connector。Flink作为实时计算领域强大的计算能力，以及与其他系统进行
标签（空格分隔）：oracle系列一：系统环境介绍系统：oraclelinux7.9x64主机名：cat/etc/hosts----172.16.10.31flyfish31172.16.10.32flyfish32172.16.10.33flyfish33172.16.10.34flyfish34172.16.10.35flyfish35172.16.10.36flyfish36----Oracle需要安装组件：Oracle12CR2.zip[官网下载]Oracle初始化包：oracle-database-server-12cR2-preinstall-1.0-5.el7.x86_64.rp
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目录更新上线会滚缩放Deployment直接设置Pod水平自动缩放比例缩放暂停Deployment上线本篇内容讨论Pod的更新和回滚，内容不多。更新打开 https://hub.docker.com/_/nginx 可以查询nginx的镜像版本，我们可以先选择一个旧一点的版本。首先，我们创建一个Nginx的Deployment，副本数量为3。kubectl create deployment nginx --image=nginx:1.19.0 --replicas=3首次部署的时候，跟之前的操作一致，不需要什么特殊的命令。注： 我们也可以加上 --record 标志将所执行的命令写入资源注解
目录更新上线会滚缩放Deployment直接设置Pod水平自动缩放比例缩放暂停Deployment上线本篇内容讨论Pod的更新和回滚，内容不多。更新打开 https://hub.docker.com/_/nginx 可以查询nginx的镜像版本，我们可以先选择一个旧一点的版本。首先，我们创建一个Nginx的Deployment，副本数量为3。kubectl create deployment nginx --image=nginx:1.19.0 --replicas=3首次部署的时候，跟之前的操作一致，不需要什么特殊的命令。注： 我们也可以加上 --record 标志将所执行的命令写入资源注解
源码见：https://github.com/hiszm/hadoop-trainHive概述http://hive.apache.org/Hive是什么TheApacheHive™datawarehousesoftwarefacilitatesreading,writing,andmanaginglargedatasetsresidingindistributedstorageusingSQL.Structurecanbeprojectedontodataalreadyinstorage.AcommandlinetoolandJDBCdriverareprovidedtoconnectuse
源码见：https://github.com/hiszm/hadoop-trainHive概述http://hive.apache.org/Hive是什么TheApacheHive™datawarehousesoftwarefacilitatesreading,writing,andmanaginglargedatasetsresidingindistributedstorageusingSQL.Structurecanbeprojectedontodataalreadyinstorage.AcommandlinetoolandJDBCdriverareprovidedtoconnectuse
高速增长的数据量和日益增加的竞争压力，让越来越多的企业开始思考如何挖掘这些数据的价值。传统的BI系统、数据仓库和数据库系统都不能很好地处理这些数据，原因包括：1）数据量太大，传统数据库不能有效存储并维持可以接受的性能；2）新产生的数据往往是非结构化的，而传统方式都是为处理结构化数据而设计的；3）传统数据处理所需的硬件往往相对昂贵，随着数据量增加而继续用传统方式处理的成本让很多企业不能承受。为此，倍受互联网界推崇的ApacheHadoop这朵奇葩日益吸引了企业界的目光，大量企业都在思考如何把Hadoop这个美丽的新娘娶回自己的数据中心。不过，传统的企业数据中心要想娶回这个妖艳新娘可不是那么简单
高速增长的数据量和日益增加的竞争压力，让越来越多的企业开始思考如何挖掘这些数据的价值。传统的BI系统、数据仓库和数据库系统都不能很好地处理这些数据，原因包括：1）数据量太大，传统数据库不能有效存储并维持可以接受的性能；2）新产生的数据往往是非结构化的，而传统方式都是为处理结构化数据而设计的；3）传统数据处理所需的硬件往往相对昂贵，随着数据量增加而继续用传统方式处理的成本让很多企业不能承受。为此，倍受互联网界推崇的ApacheHadoop这朵奇葩日益吸引了企业界的目光，大量企业都在思考如何把Hadoop这个美丽的新娘娶回自己的数据中心。不过，传统的企业数据中心要想娶回这个妖艳新娘可不是那么简单
