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将近2个多月没有写博客了,惰性还是咬牙废去吧。

时间过得真快,从8月份下旬到10月份中旬,将近2个多月没有写博客了,哎,有时在感叹自己的懒惰!!!不像刚开始学习大数据那么有劲头,天天做看视频和看牛人博客,搭建环境,做实验,写写过程和总结博客了。在这三个月里,主要做了几件事:1.参加IBM Spark比赛,我的职责:1.1.在雪球网,使用Python Scrapy爬虫,公司的股票数据和用户数据,其中股票数据生成xlsx文档,然后用vba开发,为股票数值打类标签; 1.2.在新浪财经新闻,使用Python Scrapy爬虫,公司的新闻数据,生成txt文档;1.3.使用python对新闻文本数据进行去除标点符号、特殊字符和停用词,然后使用jieba分词,再按照规则输出到txt中, 1.4 进行Spark MLlib 文本分类,文本训练和预测。1.5.学习了解scikit-learn库。2.参加bigdata培训机构的CCA培训,初步了解spark和scala。和对大数据生态圈有个初识。3.对公司的CDH4/5集群环境写脚本监控等等。4.调研阿里的EMR,将公司的ETL迁移到EMR中,主要目的是节省机器资源,降低cost。(现在正在做这个事...

MaxCompute 中的Code Generation技术简介

前言 在《数据库系统中的Code Generation技术介绍》中,我们简单介绍了一下Code Generation技术及其在大规模OLAP系统,特别是大规模分布式OLAP系统中的重要性。MaxCompute采用了Code Generation技术来提高计算效率。在MaxCompute2.0中,我们又引入了基于LLVM的JIT(Just In Time) Code Generation技术。结合向量化的执行引擎,基于SIMD技术的执行效率优化等方式,较之MaxCompute 1.0,MaxCompute 2.0在性能方便有了较大的提升,具体可以参照《MaxCompute2.0性能评测:更强大、更高效之上的更快速》。 MaxCompute1.0中的Code Generation 如上图,MaxCompute 1.0

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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