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大数据学习思路

学习大数据已经有一段时间了,抽空回顾一下自己学习的一些内容。下图主要为自己学习大数据的一个过程。 阶段一:Java基础 掌握JAVA基本语法、面向对象、集合、IO流、多线程、网络编程 阶段二:MySQL CRUD 阶段三:Linux 常用的操作命令 阶段四:Hadoop生态系统 HDFS、YARN、MapReduce、Hive、HBase、Zookeeper、Flume、Kafka、Sqoop、Spark 阶段五:Spark生态系统 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、Graphx 阶段六:项目实战 用户推荐系统 阶段七:Python 学习python的基础语法。后面的数据爬去、算法的实现、机器学习、深度学习中会用到,学习numpy和panada。 阶段八:HTML 学习HTML的基础语法,了解网页的构成。

elasticsearch使用指南之Elasticsearch Dynamic Mapping(动态映射机制)

作者简介:《RocketMQ技术内幕》作者、中间件兴趣圈微信公众号维护者 ElasticSearch Mapping(映射)目录:elasticsearch使用指南之Elasticsearch Mapping类型映射概述与元字段类型 Elasticsearch使用指南之Elasticsearch Mapping parameters(主要参数一览) Elasticsearch与关系型数据库的另外一个不同就是索引下的的类型中的字段可以动态创建,无需在使用之前先创建好,支持在索引的过程中动态添加。这种机制也得意于Elasticsearch的动态映射机制,能根据字段的值动态猜测字段的类型,从而建立索引映射。本节将重点介绍Elasticsearch动态映射机制。 PUT data/_doc/1 { "count": 5 } 执行上述请求时,索引"data"不必预先创建,该API会首先会自动创建索引data、类型映射_doc,其映射类型下包含字段count,其类型为long。自动为类型映射根据文档的值推测其类型的过程,就是本文要重点描述的机制:动态类型映射机制。动态映射机制包含如下两种映射规则:...

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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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