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zhaoqianglaoshi 頭像

趙渝強老師 - 【趙渝強老師】史上最詳細：Hadoop HDFS的體系架構

在Hadoop HDFS的體系架構中，包含了三個組成部分。它們分別是：NameNode、DataNode和SecondaryNameNode。下圖摘至Hadoop官方的網站，它説明了HDFS的體系架構。 視頻講解如下： https://www.bilibili.com/video/BV1eh23Y5En9/?aid=113282883000... 一、NameNode的職責 Name

hdfs , 大數據 , hadoop

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nebulabio 頭像

北京辰輝創聚生物 - 為什麼重組蛋白需要純化？常見純化思路與基礎原理

在科研實驗中，重組蛋白通常並不是以“單一成分”的形式直接獲得的。無論採用哪種表達系統，目標蛋白在細胞內生成後，始終處於一個複雜的蛋白混合環境中。蛋白純化的核心目的，正是將目標蛋白從這一背景中分離出來，獲得組成明確、性質穩定的蛋白樣品，以滿足後續科研實驗對可控性的基本要求。 重組蛋白純化並不是附加步驟，而是蛋白表達體系中不可分割的一部分。只有經過合理純化的蛋白，才能被

蛋白純化 , 大數據 , 數據倉庫 , 親和層析 , 洗脱條件 , 蛋白穩定性 , 蛋白分離

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u_12218 頭像

棉花糖 - list或者當前索引

1.General 設置默認文件管理器(如tc,路徑，引號不能省去) 2.Keywords 2.1Web 不帶參數:比如輸入lol跳轉到官網 帶參數：比如淘寶查詢 2.2Folder 關鍵字打開文件夾 比如打開我的下載文件夾 2.3Commands

大數據 , 搜索 , list或者當前索引 , 數據倉庫 , 應用程序 , 自定義

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u_16099254 頭像

歲月靜好呀 - hadoop一致性模型

一致性hash算法是什麼？ 一致性hash算法，是麻省理工學院1997年提出的一種算法，目前主要應用於分佈式緩存當中。 一致性hash算法可以有效地解決分佈式存儲結構下動態增加和刪除節點所帶來的問題。 在Memcached、Key-Value Store、Bittorrent DHT、LVS中都採用了一致性hash算法，可以説一致性has

大數據 , 一致性hash , hadoop , 緩存 , hadoop一致性模型 , 順時針

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u_14444 頭像

lgmyxbjfu - html中一個元素在元素數組中的索引

HTML（HyperText Markup Language），用來向瀏覽器標示文檔的所有“內容”與“結構”。 抱着温故而知新的態度，在這裏通過“回到HTML”系列文章，重新梳理一下HTML的相關知識。 1.HTML分類 對於HTML元素有以下幾種分類方法： （1）元素類型： 1 普通元素： h1元素,p元素... 2void元素：br /元素

塊級元素 , html中一個元素在元素數組中的索引 , 大數據 , 數據倉庫 , 嵌套 , HTML

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u_16213681 頭像

16213681 - 前端學習筆記：let、const、var的區別

在 JavaScript 中，var、let 和 const 都可以用來聲明變量，但它們在作用域、提升行為和可變性等方面存在顯著差異。 一、var 在ES6之前，var是我們聲明變量的唯一選擇 1.1 作用域 函數作用域：使用var聲明的變量，其作用域是其所在的函數。如果在函數外聲明，則是全局作

作用域 , 大數據 , 初始化 , 賦值 , hadoop , 前端

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vivo_tech 頭像

vivo互聯網技術 - 深度剖析 StarRocks 讀取 ORC 加密文件背後的技術

作者：vivo 互聯網大數據團隊 - Zheng Xiaofeng 本文介紹了StarRocks數據庫如何讀取ORC加密文件，包括基礎概念以及具體實現方案。深入探討了利用ORC文件的四層結構和三層索引機制，實現高效查詢加密數據。希望通過本文對ORC加密文件讀取功能的實現細節的剖析，讓讀者更加深刻理解ORC文件，同時瞭解StarRocks支持加解密數據分析的方案。 一、背景 為了提升對敏感數據的

大數據 , 加密解密 , 數據庫

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u_16213721 頭像

mob64ca14196783 - 立體倉庫數據庫設計

有軌堆垛機是在高層貨架的窄巷道內作業的起重機，可大大提高倉庫的面積和空間利用率，是自動化倉庫的主要核心設備。有軌巷道堆垛起重機是隨着立體倉庫的出現而發展起來的專用起重機，隨着立體倉庫的發展，堆垛機逐漸取代了傳統的橋式堆垛機。目前有軌和無軌堆垛機已經成為立體倉庫特徵的標誌。 堆垛機主要用途是在高層貨架倉庫的巷道內沿軌道運行，將位於巷道口的貨物存人貨格

大數據 , 雲計算 , 物聯網 , 立體倉庫數據庫設計 , 編程語言 , 人工智能 , 雲原生

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u_14273 頭像

charlesc - win10啓動Hive

Windows上的快速啓動器Wox 在日常的電腦使用操作中，我們常常需要花很多時間去做同一件事情，比如啓動軟件的操作：點擊開始菜單》搜索 Windows》搜索所要打開的應用》點擊啓動。 為了方便我們快速的啓動軟件，我們通常還會把最常用的軟件圖標放到任務欄當中，你或許以為這就是啓動軟件的極限操作了。但是，我今天

快捷鍵 , github , 大數據 , win10啓動Hive , 搜索 , hive

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u_16213572 頭像

技術領航探索者 - Spring Cloud Alibaba系列之Nacos分佈式配置中心 - Nicky的個人空間 -

作者：如漫、席翁 AI Agent的構建模式正在從“單個智能體做所有事”走向“多個專精智能體協作”，以更好地拆解並解決複雜任務、更精準的選取和使用工具。A2A（Agent-to-Agent）協議作為統一的通信層，旨在為跨進程、跨語言的智能體互操作提供標準化語義與傳輸通道，從而解決智能體數量增加引起的運維、管理和部署成本過高等問題。 為了讓開發

大數據 , nacos , hadoop , 人工智能 , 分佈式 , SAA , Multi Agent

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lu952450497 頭像

lu952450497 - 數倉開發——數據倉庫基礎概念與核心價值

數據倉庫是企業數據戰略的核心組成部分，面向主題的、集成的、相對穩定的、反映歷史變化的數據集合，用於支持管理決策。 面向主題：面向主題意味着數據按業務領域（如客户、產品）組織而非按業務系統 集成：集成性指數據經過標準化處理消除源系統間的不一致 相對穩定：非易失性表示數據一旦進入倉庫一般不直接修改 時變性：強調數據會記錄時間維度變化 與操作型數據庫（OLTP）相比，數據倉庫（

數據集 , 大數據 , 數據 , 數據倉庫

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ruanjiankaifa_xiaofanya 頭像

軟件部長 - Java源碼規則引擎：jvs-rules 8月新增功能介紹

JVS-rules是JAVA語言下開發的規則引擎，是jvs企業級數字化解決方案中的重要配置化工具，核心解決業務判斷的配置化，常見的使用場景：金融信貸風控判斷、商品優惠折扣計算、對員工考核評分等各種變化的規則判斷情景。 8月是收穫的季節，jvs-rules在這個季節到來之時做了大量的操作優化與功能迭代，現簡要介紹如下： 更新內容 1、優化規則的交互操作，針對比較複雜的規則情況下，讓配置結果更加

風險控制 , 大數據 , 低代碼 , 變量賦值 , 變量

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u_12207 頭像

衞斯理 - 高可用hadoop yarn 8088如何修改

HA 即 （high available）高可用，又被叫做雙機熱備，用於關鍵性業務。 簡單理解就是，有兩台機器A和B，正常是A提供服務，B待命閒置，當A宕機或服務宕掉，會切換至B機器繼續提供服務。常用實現高可用的開源軟件有heartbeat和keepalived，其中keepalived有負載均衡的功能。 ignore_js_op

服務器 , 大數據 , 運維 , hadoop , Nginx , 高可用

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u_14191 頭像

索姆拉 - 晶振並聯 1_10M電阻 穩定_晶振並聯電阻

一般來説，單片機的時鐘電路是使用外部的無源晶振和負載電容組合實現連接到單片機的Xin和Xout引腳上，無源晶振自身無法振盪，因此需要匹配外部諧振電路才可以輸出振動信號。 但是在實際電路設計中，也會在晶振兩端並聯一個電阻。這個電阻叫做反饋電阻。 那麼並聯的這個反饋電阻有什麼作用呢? 1.核心作用：使反相器工作在線性區

spark , 芯片 , 大數據 , 單片機 , 晶振

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u_16099343 頭像

編程夢想編織者 - vcsa擴容archive log

原理： 使用lvm對磁盤擴容 通過轉置sdb的pe到sda中達到對sda擴容的目的。 當前狀態： unbutu18.04 新增100G硬盤，為根目錄擴容 操作： 查看新增磁盤：fdisk -l 對sdb進行分區

服務器 , 大數據 , vcsa擴容archive log , hive , 運維 , Linux , Ubuntu

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nebulabio 頭像

北京辰輝創聚生物 - 柯薩奇病毒（Coxsackievirus，CV）的分子結構與重組蛋白技術原理解析

柯薩奇病毒（Coxsackievirus，CV）是腸道病毒屬（Enterovirus）中研究最為深入的一類RNA病毒，在病毒複製機制、蛋白結構功能及宿主細胞信號調控等基礎研究中具有重要代表性。圍繞CV編碼的結構蛋白與非結構蛋白，科研

大數據 , Coxsackievirus蛋白結構 , CVVP1蛋白 , 數據倉庫 , 重組抗原科研試劑 , CV非結構蛋白

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u_17611446 頭像

wx6953b3319ffb2 - 計算機科學導論學習實踐：從理論到實操的成長之路

計算機科學導論學習實踐：從理論到實操的成長之路 在《計算機科學導論》的學習中，“實踐”是貫穿始終的關鍵詞。這門課程並非單純的理論灌輸，而是引導我們從“知道”走向“做到”。近期我通過完成計算機硬件組裝和簡單程序邏輯設計兩項實操任務，將課堂上學到的硬件原理、編程思維落地，不僅解決了實際問題，更讓我對計算機科學的“實踐性”有了全新認知。 一、計算機硬件組裝：拆解與重組中理解

大數據 , 計算機硬件 , 數據 , 數據倉庫 , 計算機科學

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u_16099181 頭像

數碼悟透 - cxarchive文件

vista winsxs太大了，如何清理C盤空間？windows vista中有個winsxs文件夾,現在越來越大,佔用了7.25G的空間,請問一下,裏面的文件是否都有用,請問是不是可以刪除一部分,節省一部份空間.謝謝! 回答：根據我的經驗和研究，WinSxS是Windows目錄下一個重要的目錄，裏面的文件是不可刪除的。WinSxS下有很多重要的組

windows , 大數據 , cxarchive文件 , hive , 系統盤 , 系統文件

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tencent_blueking 頭像

騰訊藍鯨智雲 - 把握關鍵！設備到數據的存儲監控之路

本文來自騰訊藍鯨智雲社區用户: CanWay 直達原文：從設備到數據：存儲監控的關鍵與實踐 近年來，隨着數據量的爆炸性增長，從傳統的磁盤陣列和網絡存儲，到如今的雲原生存儲、分佈式文件存儲和對象存儲，存儲領域正在快速演進。然而，無論技術如何革新，存儲系統的監控始終是保障業務持續性、優化性能以及預防故障的重中之重。 在本文中，我們將深度剖析存儲監控的關鍵，探討如何科學全面地監控存儲設備，幫助企業遠離風

大數據 , 運維 , deepseek , 人工智能 , 深度學習

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u_16213669 頭像

mob64ca140ce312 - 如何索引simulinkdataset中的值

《MATLAB-Simulink系統建模仿真工程系列電氣裝備專業技術人員繼續教育》由會員分享，可在線閲讀，更多相關《MATLAB-Simulink系統建模仿真工程系列電氣裝備專業技術人員繼續教育(5頁珍藏版)》請在人人文庫網上搜索。 1、I.Simulink 的 Sources 庫是：(6.0 分)A. 信號源庫B. 線性函數的模塊C. 顯示輸出的

大數據 , Simulink , 數據倉庫 , 數學函數 , MATLAB , matlab仿真電氣連接

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u_16213653 頭像

mob64ca14092155 - 基於hive的城鎮垃圾處理數據分析的代碼

垃圾處理論文閲讀： A robust periodic capacitated arc routing problem for urban waste collection considering drivers and crew’s working time 1、Introduction 與城市垃圾收集相關的兩類

垃圾收集 , 大數據 , 時間段 , hive , 最小化 , 矩陣

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饕餮大數據 - 【Knox編譯】xmlsectool 依賴缺失問題解析

一、問題背景 代碼已經提交到github,完整代碼請參考：Ttbigdata 在基於 Bigtop 編譯 Apache Knox 2.1.0 的過程中，整體構建已經進入後半段，大量模塊顯示為 SKIPPED，但在處理安全相關模塊時構建突然中斷。 從構建路徑和模塊名稱可以判斷，此階段已經進入 Knox 的 Provider / Security

大數據 , yyds乾貨盤點 , Kerberos , Bigtop , 運維 , hadoop , Knox , Ambari

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u_15316473 頭像

阿里雲大數據AI技術 - 活動報名 | Apache Spark Meetup · 上海站，助力企業構建高效數據平台

在大數據技術飛速發展的今天，如何在性能與成本效益之間實現平衡，始終是企業構建數據平台的核心挑戰之一。阿里雲 EMR Serverless Spark 作為一款面向 Data+AI 的高性能 Lakehouse 產品，憑藉其內置的 Fusion 2.0（企業級 Spark 內核），為企業提供了一站式的企業級數據平台服務方案。 2025年9月，EMR Serverless Sp

spark , meetup , 大數據 , 阿里雲

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u_16099165 頭像

編程小達人 - 如何理解 embedding size

有一個深深值得相信的理論：見識決定命運。 一個重要提升見識的方法就是學習。那麼，究竟怎樣學習呢？其實是有方法的。 一本厚厚的書，最重要的其實就是那麼些概念，不算多。書的作者往往講一個概念就花費一個章節的篇幅，從內容和結構上來看，其實講的都差不多，無非是從不同的角度闡述這個概念，從而説清楚它是

機器學習 , 大數據 , 數據 , 如何理解 embedding size , 人工智能 , 思維方式

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