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存储

1、存储,把钱或物等积存起来。《清会典事例·户部·库藏》:“户部奏部库空虚,应行存储款项。”《清会典·户部仓场衙门·侍郎职掌》:“每年新漕进仓,仓场酌量旧存各色米多寡匀派分储,将某仓存储某年米色数目,造册先期咨部存案。”鲁迅《书信集·致李小峰》:“《旧时代之死》之作者之家族,现颇窘,几个友人为之集款存储,作孩子读书之用。”2、指积存的钱或物等。沙汀《医生》:“即或偶而想到自己的晚景,想到存储不多,他也能够叹口气就丢开。”3、存储就是根据不同的应用环境通过采取合理、安全、有效的方式将数据保存到某些介质上并能保证有效的访问,总的来讲可以包含两个方面的含义:一方面它是数据临时或长期驻留的物理媒介;另一方面,它是保证数据完整安全存放的方式或行为。

简单了解 VBO,FBO

glVertexAttribPointer(_positionSlot, 3, GL_FLOAT, GL_FALSE, sizeof(Vertex), 0);) RBO (Render Buffer Object) RBO 是一块2D图像缓存,能够用于存储color,depth,stencil值,也就是可以作为 fbo的color或depth或stencil attachment。但是这个rbo不能直接作为纹理使用。 http://blog.csdn.net/ldpxxx/article/details/17304273 renderbufferStorage 关联屏幕渲染, 缓冲区中最后显示在屏幕[_context presentRenderbuffer: GL_RENDERBUFFER ]; 参考: VBO FBO PBO

Swift 数据存储

var phone: String! NSInteger } override init() { } } 序列化 //创建一个全局路径,即要保存的位置: let path = NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSSearchPathDirectory.DocumentDirectory, NSSearchPathDomainMask.UserDomainMask, true)[0] as NSString let filePath = path.stringByAppendingPathComponent("my_Archiver") let myArchive : MyArchiveModel = MyArchiveModel() myArchive.name = "Yang" myArchive.phone = "888888" myArchive.age = 24 //归档 print("\("save")") NSKeyedArchiver .

五个步骤教你理清Redis与Memcached的区别

// 底部为了节省空间,一种type的数据, // 可 以采用不同的存储方式 unsigned lru:REDIS_LRU_BITS;" typedef struct dict { dictType *type; // 这个就是桶的数量 // sizemask取size - 1, 然后一个数据来的时候,通过计算出的hashkey, 让hashkey sizemask来确定它要放的桶的位置 // 当size取2^n的时候,sizemask就是1...111,这样就和hashkey % size有一样的效果,但是使用 会快很多。这就是原因 unsigned long sizemask;

Optimization of Machine Learning

T * (self.label - self.feature*w)/2 def first_derivative(self): m, n = np.shape(self.feature) g = np.mat(np.zeros((n, 1))) for i in range(m): err = self.label[i, 0] - self.feature[i, ]*self.w for j in range(n): g[j, ] -= err*self.feature[i, j] return g def second_derivative(self): m, n = np.shape(self.feature) G = np.mat(np.zeros((n, n))) for i in range(m): x_left = self.feature[i, ].

带你换个姿势入门大数据

这依然是个没有标准答案的问题,有些人可能觉得几十 G 就够大了,也有人觉得几十 T 也还好。当你不知道多大叫大,或者当你不知道该不该用大数据技术的时候,通常你就还不需要它。 而当你的数据多到单机或者几台机器存不下,即使存得下也不好管理和使用的时候; 然后通过 explain 命令来查看下面这条 select 语句的执行计划: explainselectprovince,count(*)fromtest2018groupbyprovince;

大数据存储平台之异构存储实践

大数据存储平台之异构存储实践 经常做数据处理的伙伴们肯定会有这样一种体会:最近一周内的数据会被经常使用到,而比如最近几周的数据使用率会有下降,每周仅仅被访问几次;在比如3月以前的数据使用率会大幅下滑,存储的数据可能一个月才被访问几次。 这就产生了一种热和冷数据,对需要频繁访问的数据我们称之为“热”数据,反之我们称之为”冷”数据,而处于

开始搞事情 - 《每日五分钟搞定大数据》

开始搞事情 - 《每日五分钟搞定大数据》 《每日五分钟搞定大数据》公众号:大叔据每周不定时更新 想了很久,准备开始写一系列的文章,记录这些年来的所得所想,感觉内容比较多不知从哪里开始,画了个思维导图确定了大的方向,大家都知道大数据的主流技术变化迭代很快,不断会有新的东西加入,所以这张图里内容也会根据情况不断添加。细节的东西我会边写边定,

一文读懂Hadoop、HBase、Hive、Spark分布式系统架构

/sbin/hadoop-daemon.sh --script hdfs start datanode 如果考虑启动secondary namenode,可以用同样的方法启动 下面我们启动yarn,先启动resourcemanager,执行: ./sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager 如果正常启动,可以看到启动了相应的进程,并且logs目录下生成了相应的日志 然后启动MapReduce JobHistory Server,执行: ./bin/hadoop fs -put input /input[root@MYAY hadoop]# .OK Time taken: 0.721 seconds hive show databases;

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8英寸19:9显示屏,分辨率为2280×1080,前后均为康宁大猩猩玻璃,官方表示玻璃覆盖率达到了95%,中框为铝合金材质,提供暗夜蓝、极地白和星空黑三种配色。机身三围尺寸为147.23×70.96×7.99mm,单手操作无压力。 配置方面,诺基亚X6搭载高通骁龙636处理器,CPU主频为1.8GHz,GPU为Adreno509,最高配备6GB内存+64GB存储,电池容量为3060mAh,支持QC 3.0快充。

Java 之路 (十一) -- 持有对象(Collection、List、Set、Queue、Map

Java 之路 (十一) -- 持有对象(Collection、List、Set、Queue、Map 本章将简单介绍一下常用的集合类的特点,同时并不会深入源码分析原理,本文目的仅仅在于对 Java 集合类有一个整体认识 关于 API,本文不涉及过多,建议直接查看 Java 官方文档 public Iterator iterator(){ return new Iterator (){ private int index=0;

ZooKeeper 10分钟概述

ZooKeeper 10分钟概述 历史 ZooKeeper原本是Apache Hadoop的一个组件(Hadoop 的分布式协调服务),是Google的Chubby一个开源的实现,现在被拆分为一个Hadoop的独立子项目 设计初衷 ZooKeeper的设计目的,是为了减轻分布式应用程序所承担的协调任务,用来建立安全处理局部故障的分布式应用,它本身并不能阻止局部故障的发生 数据模型和实现 ZooKeeper本质上是通过一个类似标准文件系统的共

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01-Flask之基本流程 一、Flask简介 Flask是一个基于python实现的web开发"微"框架。 Flask和Django一样,也是一个基于MVC设计模式的web框架。 官方文档: http://docs.jinkan.org/docs/flask/ Flask依赖三个库: Jinja2模板引擎、Werkzeug WSGI工具集、Itsdangerous基于Django的签名模块 二、流行的Flask # 流行的主要原因 - 有非常齐全的官方文档

扣丁学堂大数据开发之Hive基础知识精华讲解

  底层存储用到的是HDFS分布式存储系统。它的优点:1.简单易上手:提供了类SQL查询语言HQL;2.可扩展:为超大数据集设计了计算/扩展能力(MR作为计算引擎,HDFS作为存储系统);3.提供统一的元数据管理;4.Hive的HQL表达能力有限;2.SORTBY,其只会在每个reducer中对数据进行排序,也就是执行一个局部排序过程,生产中可以和DISTRIBUTEBY一起用,实现分区并排序。

Python爬虫:该如何学习数据爬虫

Python爬虫:该如何学习数据爬虫 现行环境下 大数据与人工智能的重要依托还是庞大的数据和分析采集 类似于淘宝 京东 百度 腾讯级别的企业 能够通过数据可观的用户群体获取需要的数据。而一般企业可能就没有这种通过产品获取数据的能力和条件。 利用爬虫 我们可以解决部分数据的问题。 image 在学习python中有任何困难不懂的可以加入我的python交流学习QQ群:832339352多多交

将数据文件(csv,Tsv)导入Hbase的三种方法

//在Score表中插入一条数据,其行键为95001,course:Math为88(course为列族,Math为course下的子列) //等价命令:put 'Score','95001','score:Math','88' //insertRow("Score", "95001", "course", "Math", "88"); //查询Score表中,行键为95001,列族为sname的值(因为sname列族下没有子列所以第四个参数为空) //getData("Score", "95001", "sname", ""); } } } 使用Sqoop将数据从MySQL导入HBase (1)在hbase中创建表 (2)运行shell .

扣丁学堂大数据培训课程之Hadoop技术优缺点详解

扣丁学堂大数据培训课程之Hadoop技术优缺点详解   今天扣丁学堂大数据培训给大家介绍一下关于Hadoop技术的优缺点,目前我们正被数据包围,全球43亿部电话、20亿位互联网用户每秒都在不断地产生大量数据,人们发送短信给朋友、上传视频、用手机拍照、更新社交网站的信息、转发微博、点击广告等,使得机器产生和保留了越来越多的数据。数据的指数级增长对处于市场

小程序云开发使用体验

小程序云开发使用体验 image 昨天,微信公众平台开放了「云开发」的功能,对于开发者来说绝对是一个好消息,终于不需要自己搞个服务器,搞个域名,还要https了。 一些准备 今天正好不忙,所以看了看文档update({ // data 传入需要局部更新的数据 data: { // 表示将 done 字段置为 true done: true }, success: function(res) { console.log(res.data) } }) //删除操作 db.collection('test_table').

hadoop本地模式和伪分布式模式

hadoop本地模式和伪分布式模式 /* * 以下不涉及完全分布式,只说明单机版和伪分布式 */ 一,hadoop本地模式和伪分布式模式之间的区别 1.单机(非分布式)模式 这种模式在一台单机上运行,没有分布式文件系统,而是直接读写本地操作系统的文件系统。 2.伪分布式运行模式 这种模式也是在一台单机上运行,但用不同的Java进程模仿分布式运行中的各类结点: (NameNode,DataNode,JobTracker