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Sqoop是一个用于将Hadoop与关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导入到关系型数据库中。

VARCHAR(100)--列名 DECLARE @TypeName VARCHAR(100)--数据类型 DECLARE @columns VARCHAR(8000)-- DECLARE @columnsAndhead

【编者的话】毫无疑问机器学习是大数据分析不可或缺的一部分，在使用机器学习技术的时候工程师除了要选择合适的算法之外还需要选择合适的样本数据。那么工 程师到底应该选择哪些样本数据、选择多少样本数据才最合适呢？来自于Google的软件工程师Malay

对于很多开发人员而言，大数据应用的开发尚未上手，人工智能又已经泛滥，当前大数据公司也逐渐向人工智能靠拢。是否人工智能将成为应用的必要属性？开发人员应当如何透过现象直面技术本质并充实自身的技能？日前，明略数据董事长吴明

数据库的数据库索引对程序员来说是透明的，意味着数据库建立索引之前和之后，你的SQL语句都可以正常运行，索引的运用只是数据库引擎工作时候的优化手段。但是，这不是意味着数据库索引仅仅是数据库设计和运维者的

DB。 redis、memcached这类内存型NOSQL。虽然读写效率很高，但是有一个大问题，就是数据库持久性。memcached是一重启进程数 据就没 了。redis支持两种持久化方式，一种是 Sn

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了解大数据技术及相关应用的门外汉，变成一个熟知其概念和意义的“内行人”，所以它很棒！ 主要内容 ·1来自Wikibon社区的大数据宣言 ·2数据处理与分析：传统方式 ·3大数据性质的变化

Rank的排序算法，甚至你再转换问题，把推荐问题再转换成分类问题，或者采用以上算法前先用各种聚类算法做数据的预处理，你可以折腾出很多很多的花样。 所 以做推荐领域的工程师是个很“痛苦”的事儿，因为只要

使用Spark SQL分析数据 去年网上曾放出个2000W的开房记录的数据库， 不知真假。 最近在学习Spark， 所以特意从网上找来数据测试一下， 这是一个绝佳的大数据素材。 如果数据涉及到个人隐私，请尽快删除，

ll()->getStartColor()->setARGB('FFFF0000');/ //插入数据 $dsql->Execute('omebrand_list',"select i.goods_id

百万数据查询优化 (以下均为个人网上查询资料总结) 1. 索引 误区： 索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为

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大数据下的数据分析平台架构 随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB，对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。

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本篇将讲述一下 58 同城最核心的数据“帖子”的架构实现技术细节，说明不仅不是“不可能这么用”，而是大数据，可变属性，高吞吐场景下的“常用手段”。 一、背景描述及业务介绍 问：什么是数据库扩展的 version

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本文评析了现代数据架构所需要的几个部分。 鉴于许多企业组织在竭力采用易于使用的数据分析技术让大数据广泛可用，它们应考虑将部分功能外包到云端。如果选择一种大数据即服务解决方案，可以处理像Hado

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