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【大数据新手上路】“零基础”系列课程--Flume收集网站日志数据到MaxCompute

免费开通大数据服务:https://www.aliyun.com/product/odps 概述:大数据时代,谁掌握了足够的数据,谁就有可能掌握未来,而其中的数据采集就是将来的流动资产积累。 任何规模的企业,每时每刻都在产生大量的数据,但这些数据如何归集、提炼始终是一个困扰。而大数据技术的意义确实不在于掌握规模庞大的数据信息,而在于对这些数据进行智能处理,从中分析和挖掘出有价值的信息,但前提是如何获取大量有价值的数据。 相信很多做过网站管理的人对网站访问日志(Access Log)应该不会陌生,现在主流的网站服务器(如apache,tomcat,ngxin等)都支持将日志数据记录到服务器的日志文件中。 网站的访问日志中记录了很多有用的信息,比如正常用户的访问足迹、恶意捣乱的足迹、用户的入站方式、出站页面等信息。对以上信息汇总分类后,可以得

MaxCompute的分区配置和使用

创建表的时候,可以设置普通列和分区列。在绝大多数情况下,可以把普通列理解成数据文件的数据,而分区列可以理解成文件系统的目录。所以表的存储空间的占用,讲的是普通列的空间占用。分区列虽然不直接存储数据,但是如同文件系统里的目录,可以起到方便数据管理,并在计算只指定具体的分区的时候,只查询对应分区减少计算量的作用。 分区列的设置 创建分区表的语法可以参考这里。这里分别举2个例子方便理解: 从这里可以看到分区表的创建方式。目前分区列只支持STRING类型。BIGINT目前是还在测试中,并无法保证其计算准确性,暂时还不建议大家使用。 目前分区表的分区列的个数不能超过6级,也可以理解成底层存储数据的目录层数不能超过6层。 分区的创建 关于分区和分区键的区别,可以先参考这个说明。对应到前面的说明,分区键的设置只是设置了一个规范,定义了表下的文件存储的目录规

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Spring

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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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