nnUNet地址nnUNet的安装安装python虚拟环境(作者不建议使用conda环境)sudoapt-getinstall-ypython3-venv或pipinstallvirtualenv创建虚拟环境文件夹选择要将Python编程环境放入哪个目录，或者我们可以使用来创建一个新目录mkdirmkdirenvironments进入文件夹cdenvironments创建虚拟环境python3-mvenvproject_envproject_env是虚拟环境的名字，建议命为nnunet，方便记忆或virtualenvnnunet--python=python3.8指定版本使用时需要激活该环境s
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一、研发背景 DataX官方开源的版本支持HDFS文件的读写，但是截止目前，并没有支持Parquet文件的读写，得益于DataX出色的数据同步性能，去年公司的项目大部分采用了DataX作为数据同步工具，但是从CDH集群同步Parquet或者将其他数据源的数据以Parquet格式写入HDFS，这两个常用场景没有进行支持。因此只能自己动手，补充HdfsReader和HdfsWriter插件，以支持Parquet文件的读写。二、HdfsReader插件 本插件比较简单，一共五个类，具体类名及对应修改项如下：DFSUtil：增加是否Parquet文件类型判断方法、增加Parquet文件读取转换方法
一、研发背景 DataX官方开源的版本支持HDFS文件的读写，但是截止目前，并没有支持Parquet文件的读写，得益于DataX出色的数据同步性能，去年公司的项目大部分采用了DataX作为数据同步工具，但是从CDH集群同步Parquet或者将其他数据源的数据以Parquet格式写入HDFS，这两个常用场景没有进行支持。因此只能自己动手，补充HdfsReader和HdfsWriter插件，以支持Parquet文件的读写。二、HdfsReader插件 本插件比较简单，一共五个类，具体类名及对应修改项如下：DFSUtil：增加是否Parquet文件类型判断方法、增加Parquet文件读取转换方法
我们今天常说的大数据技术，它的理论基础来自于2003年Google发表的三篇论文，《TheGoogleFileSystem》、《MapReduce:SimplifiedDataProcessingonLargeClusters》、《Bigtable:ADistributedStorageSystemforStructuredData》。这三篇论文分别对应后来出现的HDFS，MapReduce，HBase。在大数据的发展历史上，还有一个名字是无论如何都绕不开的，那就是DougCutting。Doug是ApacheLucene、Nutch、Hadoop、Avro项目的创始人，2006年DocuCu
我们今天常说的大数据技术，它的理论基础来自于2003年Google发表的三篇论文，《TheGoogleFileSystem》、《MapReduce:SimplifiedDataProcessingonLargeClusters》、《Bigtable:ADistributedStorageSystemforStructuredData》。这三篇论文分别对应后来出现的HDFS，MapReduce，HBase。在大数据的发展历史上，还有一个名字是无论如何都绕不开的，那就是DougCutting。Doug是ApacheLucene、Nutch、Hadoop、Avro项目的创始人，2006年DocuCu
也是知识，要了解URL：https://zhuanlan.zhihu.com/p/459444652为什么我们需要不同的文件格式？对于MapReduce和Spark等支持HDFS的应用程序来说，一个巨大的瓶颈是在特定位置查找相关数据所需的时间以及将数据写回另一个位置所需的时间。这些问题随着管理大型数据集的困难而变得复杂，例如不断发展的模式或存储限制。在处理大数据时，存储此类数据所需的成本更高（Hadoop冗余存储数据以实现容错）。除了存储成本之外，处理数据还伴随着CPU、网络、IO成本等。随着数据的增加，处理和存储的成本也随之增加。各种Hadoop文件格式在数据工程解决方案中得到了发展，以缓解
也是知识，要了解URL：https://zhuanlan.zhihu.com/p/459444652为什么我们需要不同的文件格式？对于MapReduce和Spark等支持HDFS的应用程序来说，一个巨大的瓶颈是在特定位置查找相关数据所需的时间以及将数据写回另一个位置所需的时间。这些问题随着管理大型数据集的困难而变得复杂，例如不断发展的模式或存储限制。在处理大数据时，存储此类数据所需的成本更高（Hadoop冗余存储数据以实现容错）。除了存储成本之外，处理数据还伴随着CPU、网络、IO成本等。随着数据的增加，处理和存储的成本也随之增加。各种Hadoop文件格式在数据工程解决方案中得到了发展，以缓解
一、场景描述：小强作为一名数据工程师，给予hadoop生态，经常会接到类似uv的去重统计。对于这种需求，一般的数据工程师撸起袖子直接干！一般情况下不会有问题。某一天，你公司突然业务发展发展起来，数据量慢慢暴涨，你会突然发现之前的countdistinct去重经常oom或是龟速出数据。上来一股脑加内存！加！果断加！某一天你老板要你在原来按天的uv加一个月uv、年uv，这时你慌了。只会说“老板！加机器，内存不够！”。老板说：“算个uv你就想骗我钱？你明天不用来上班了！”打不死的小强这时拼命百度，在网上找到许多神乎其神的方法…二、常用方法1.优化sql小强把原有的countdistinct去重改成了
一、场景描述：小强作为一名数据工程师，给予hadoop生态，经常会接到类似uv的去重统计。对于这种需求，一般的数据工程师撸起袖子直接干！一般情况下不会有问题。某一天，你公司突然业务发展发展起来，数据量慢慢暴涨，你会突然发现之前的countdistinct去重经常oom或是龟速出数据。上来一股脑加内存！加！果断加！某一天你老板要你在原来按天的uv加一个月uv、年uv，这时你慌了。只会说“老板！加机器，内存不够！”。老板说：“算个uv你就想骗我钱？你明天不用来上班了！”打不死的小强这时拼命百度，在网上找到许多神乎其神的方法…二、常用方法1.优化sql小强把原有的countdistinct去重改成了
