默认情况下，一个分区只能被消费者组中的一个消费者消费。但可以自定义PartitionAssignor来打破这个限制。一、自定义PartitionAssignor.packagecom.cisdi.dsp.modules.metaAnalysis.rest.kafka2023;importorg.apache.kafka.clients.consumer.internals.AbstractPartitionAssignor;importorg.apache.kafka.common.TopicPartition;importjava.util.ArrayList;importjava.util
文章目录上一篇机器学习概述归纳(示例)学习ID3决策树算法K近邻算法下一篇上一篇人工智能原理复习–搜索策略（二）机器学习概述学习系统的基本结构：#mermaid-svg-DcbcVpboR5GiQzvJ{font-family:"trebuchetms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-DcbcVpboR5GiQzvJ.error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-DcbcVpboR5GiQzvJ.error-text{fill:#552222;stroke:#5522
目录17.1平面图的基本概念17.2 欧拉公式17.3 平面图的判断17.4 平面图的对偶图17.1平面图的基本概念定义17.1 如果能将无向图G画在平面上使得除顶点外处处无边相交，则称G为可平面图，简称为平面图。画出的无边相交的图称为G的平面嵌入。无平面嵌入的图称为非平面图。定理17.1 平面图的子图都是平面图，非平面图的母图都是非平面图。定理17.2 设G为平面图，则在G中加平行边或环后所得的图还是平面图。定义17.2 给定平面图G的平面嵌入，G的边将平面划分为若干个区域，每个区域都称作G的一个面，其中有一个面的面积无限，称作无限面或外部面，其余面的面的面积有限，称作有限面或内部面。包围每
目录单选题多选题填空题判断题单选题我国制造科学与技术与工业发达国家相比的阶段性差距不包括：人工成本高不属于面向产业的学科：哲学哪个国际前沿本讲未提：纳米技术早期的科学研究不分学科是以达芬奇为例说的待遇不是管理者与领导者的区别与传统制造相比，磨铣技术不是先进制造独有的清华艺术博物馆的开馆特展是以达芬奇的作品为主体的展览清华简文献展不是清华大学艺术博物馆的常设展览Whitcomb在1967年提出超临界机翼在研究过程中，约束和目标的设定，除了多点设计都需要考虑优势互补、各取所长体现了如何将学术研究和工程实践结合起来制造之美的内涵应理解为：过程制造流程的演变将更加注重流程智能和生态智能在IDC的调查中
参考：尚硅谷-B站-hadoop3.x教程尚硅谷大数据Hadoop教程，hadoop3.x搭建到集群调优，百万播放_哔哩哔哩_bilibili1.集群部署规划主要修改那几个配置文件？core-site.xml:主要配置Hadoop核心参数，如文件系统相关的配置。hdfs-site.xml:配置HDFS参数，包括块大小、副本数量等。mapred-site.xml:配置MapReduce参数，包括作业跟踪器、任务跟踪器等。yarn-site.xml:配置YARN参数，包括资源管理器、节点管理器等。2.集群部署规划有哪些注意事项？NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服
一、数据仓库的操作1.在Hive中创建一个数据仓库,名为DBcreatedatabaseDB;以上创建了一个BD库,但是这一条sql可以进一步优化,我们可以加上ifnotexistscreatedatabaseifnotexistsDB;2.查看数据仓库BD的信息及路径describedatabaseDB;3.删除名为DB的数据仓库dropdatabaseifexistDB;二、Hive数据表的操作1.查看已经存在的表,因为如果创建已经存在的表的话会报错showtables;2..创建一个名为cat的内部表，有两个字段为cat_id和cat_name，字符类型为string。createtab
声明: 1.本文针对的是一个知识的梳理，自行整理以及方便记忆 2.若有错误不当之处,请指出一、hive的定义与理解首先，hive是一个构建于hadoop集群之上的数据仓库应用。那么，得先了解一下什么是数据仓库？数据仓库是一个数据集合，用于支持管理决策。简单来说就是为了分析数据而设计的仓库。那么hive就好理解了，hive是一个翻译器，不具备计算能力，存储能力，是一个构建于hadoop集群之上的系统，用于存储和处理数据。而它将得到的数据映射到一张数据表，然后存储在hafs之上。hive提供了自己的SQL语句，即HQL，现在来看看和sql的不同之处，和SQL很多相似的地方
SPARK（有操作）：1.spark作业 2.spark-RDD（必考编程：常用算子mapgroupbykeyflatmap-单词统计、单词排序）3.spark-sql（和hive相似，可能有捆绑，如何操作*考的不深，不一定编程 必须了解操作判断选择题） 4.spark-streaming（看包、做作业，题目有变换）一、Spark的代码特点:简洁易懂二、Spark与Hadoop的对比三、Spark架构Spark的基本组件有Excutor,SparkContext和Task四、Spark的运行基本流程五、Yarn-cluster和yarn-clientYarn-cluster适用于生产环境,Ya
文章目录#数据库考前复习题一、选择1.单选题2.多选题二、判断题三、解答请描述数据库中的三大范式关系型数据库ACID特性#数据库考前复习题一、选择1.单选题1.使用limit进行分页查询，其中每页10条数据，查询第5页应该写为？SELECT*FROMyour_table_nameLIMIT40,10;这里的40是偏移量，表示从结果集中的第41条记录开始，而10则表示每页显示的数据条数。因此，查询第5页的数据需要计算偏移量：(5-1)*10=40。2.查找岗位是工程师且薪水在6000以上的记录，逻辑表达式为？岗位=‘工程师’AND薪水>60003.为提升表的查询速度，可以创建的数据库对象是？索引
作业１、数据挖掘的定义?数据挖掘是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊和随机的数据中，提取出隐含在其中的、人们事先不知道的、具有潜在利用价值的信息和知识的过程。２、数据挖掘主要有哪些技术方向？答：数据挖掘的技术可分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法、数据库方法。３、简述数据挖掘的过程？（1）数据采集 （２）特征提取和数据清洗 （３）分析处理和算法４、数据预处理的主要任务？（１）数据清洗：填补缺失值|平滑噪音数据|识别并移除异常值和噪音数据|解决不一致性|解决数据整合后带来的冗余；（２） 数据整合：集成多个数据库或多个文件；（３） 数据转换：正则化|聚合化；（３）数据缩成：提取有特征化的数据
