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大数据下的协调者Zookeeper详解

1、Zookeeper本身是一个分布式集群2、Zookeeper是协调服务框架,用来协调其他框架,让其他框架能够和睦的正常的工作3、Zookeeper本身可以看做是一个数据库,是可以存数据的,一般存储的都是配置信息\4、Zookeeper集群满足过半机制,最坏情况下只有有超过一半的机器在工作,这个集群就能正常运转。

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#大数据#java-zookeeper#zookeeper
Python的语言特点和应用场景

​Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆(龟叔)于1990 年代初设计,作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。​Python解释器易于扩展,可以使用

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#python
excel_openpyxl_读取数据

excel_openpyxl_读取数据。

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#python#开发语言
MySQL中的B+树索引(聚簇索引/聚集索引、辅助索引/二级索引、联合索引/复合索引、覆盖索引、回表)详解

聚集索引/聚簇索引--主键 所有的数据辅助索引/二级索引--索引列—+主键。查看其他列–>回表(聚集索引/聚簇索引联合索引/复合索引--(多个列+主键)->覆盖索引(不是索引)

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#mysql#b树#数据库
数据仓库的设计思想

当然也有不变的维度和剧烈变化的维度:例如一个人的相关信息,身份证号、姓名和性别等信息数据属于不变的部分,政治面貌和婚姻状态属于缓慢变化部分,而工作经历、工作单位和培训经历等在某种程度上属于急剧变化字段。通过维度建模的理论探讨分析,可以发现事实表中会存在着维度表关联的外键,以此来实现从不同的维度分析事实数据内容。,修改更新个属性字段值啥的,因此在设计维度和使用维度的过程中,就要考虑到缓慢变化维度的处

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#数据仓库#数据库#数据挖掘
使用Canal同步MySQL数据到Kafka

Canal架构原理1.Canal Server结构server 代表一个 canal 运行实例,对应于一个 jvm。instance 对应于一个数据队列 (1个 canal server 对应 1…n 个 instance )instance 下的子模块a.eventParser: 数据源接入,模拟 slave 协议和 master 进行交互,协议解析b.eventSink: Parser 和 S

#mysql#kafka#数据库
使用Canal同步MySQL数据到Kafka

Canal架构原理1.Canal Server结构server 代表一个 canal 运行实例,对应于一个 jvm。instance 对应于一个数据队列 (1个 canal server 对应 1…n 个 instance )instance 下的子模块a.eventParser: 数据源接入,模拟 slave 协议和 master 进行交互,协议解析b.eventSink: Parser 和 S

#mysql#kafka#数据库
到底了