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版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。大数据系列文章目录官方网址：https://flink.apache.org/学习资料：https://flink-learning.org.cn/目录数据的时效性流式计算和批量计算流式计算流程和特性分布式计算引擎什么是FlinkFlink中的批和流性能比较Flink流处理特性发展历史Flink在阿里的现状Flink的优势Flink的应用场景国内使用情况数据的时效性日常工作中，我们一般会先把数据存储在表，然后对表的数据进行加工、分析。既然先存储在表中，那就会涉及到时效性概念。如果我们处理以年，月为单
Maven是一种软件项目管理和理解工具；它基于项目对象模型（POM），从中央位置管理项目的构建、报告和文档，并帮助开发人员轻松管理依赖项并自动化构建过程。1、简介1.1、项目目录Maven使用约定优于配置的原则，提倡使用一个共同的标准目录结构。目录说明${basedir}项目根目录，存放pom.xml和所有的子目录${basedir}/src/main/javajava源代码${basedir}/src/main/resources资源目录${basedir}/src/test/java测试代码${basedir}/src/test/resources测试用的资源${basedir}/src/
ELK1.ELK2.Elasticsearch（ES）3.Logstash4.Kibana5.Filebeat6.缓存/消息队列（redis、kafka、RabbitMQ等）1.ELKELK是三个开源软件的首字母缩写，分别表示：Elasticsearch,Logstash,Kibana,它们都是开源软件。新增了一个FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Filebeat占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash，官方也推荐此工具。为何使用ELK？对于有一定规模的公司来讲，一般会有多个应用，并部署在大量的服务器上。运维和开发人员经常须要经过查看日志
目录一、Elasticsearch下载 二、安装三、启动 四、安装可视化插件（elasticsearch-head）1、下载地址2、解压缩下载好的压缩文件3、进入解压缩目录五、解决跨域问题 Elasticsearch是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。Elasticsearch的实现原理主要分为以下几个步骤首先用户将数据提交到Elasticsearch数据库中再通过分词控制器去将对应的语句分词，将其权重和分词结果一并存入数据当用户搜索数据时候，再根据权
文章目录一、Unity中场景文件简介二、查看场景文件内容三、场景文件相关操作1、添加场景2、打开场景一、Unity中场景文件简介Unity编辑器中的场景文件是以".unity"为后缀的文件,该文件中会记录所有游戏物体GameObject,以及游戏物体的相关数据,如下内容都是存储在场景文件中的:游戏物体GameObject节点:在Hierarchy层级窗口中场景文件下的各个节点都是游戏物体,如主摄像机,光源,立方体等3D物体;物体属性:选中一个游戏物体后,可以在Inspector检查器窗口中查看该物体的属性,这些属性数据也是存储在场景文件中的;二、查看场景文件内容在Project文件窗口中查看场
1.J5芯片简介征程5(Journey5，以下简称J5)是地平线机器人公司推出的车规级边缘计算芯片，其可为高阶自动驾驶和智能舱驾等应用提供足够的算力支持。J5拥有8颗ARMA55和2颗BPU推理单元（算力128TOPS），并集成了LPDDR4/4X,PCIeGen3,RGMII，CSI-2MIPIRX/TX等高速数字信号接口。芯片框图如下:J5内核规格：CPU规格：J5芯片采用八核Cortex-A55作为主控CPU；BPU规格：J5芯片采用双核地平线第三代贝叶斯(Bayes)架构的BPU；DSP规格：J5芯片包含两个可编程的VisionP6DSP模块，可用于CV计算加速；同时可以用神经网络计算
ETL工具sqoop文章目录ETL工具sqoopsqoop简介sqoop安装一、安装包的获取：二、上传安装包到服务器三、进行安装配置四、验证sqoopsqoop常用命令sqoop案例一、基础操作二、导入数据操作三、导出数据操作sqoop简介Sqoop(发音：skup)是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql…)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL,Oracle,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。Sqoop项目开始于2009年，最早是作为Hado
LightGCN:SimplifyingandPoweringGraphConvolutionNetworkforRecommendation(SIGIR'20)论文链接：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3397271.3401063论文背景/动机图卷积网络（GraphConvolutionNetwork，GCN）已经被广泛地应用于推荐系统。然而先前基于GCN进行协同过滤的工作（例如NGCF）缺少对GCN的消融研究。作者指出GCN最初被设计用于图上的节点分类任务，并且GCN的特征转换与非线性激活过程并不适用于协同过滤。基于此，作者在标准的GCN的基础上针对
一、框架简介与平台准备1.1、框架1.2、硬件CPU：四核、内存：4G、磁盘：50Ghadoop102、hadoop103、hadoop1041.3、操作系统操作系统：Centos7（最小系统）1.4、基础环境1.4.1、网络配置hadoop102：IP(192.168.10.102)、hostname（hadoop102）hadoop103：IP(192.168.10.103)、hostname（hadoop103）hadoop104：IP(192.168.10.104)、hostname（hadoop104）hosts：添加192.168.10.100hadoop100192.168.10
