【代码】mysql设置允许其他IP访问。

HDFS核心架构与特性摘要 HDFS是Hadoop生态的分布式文件系统，采用主从架构：NameNode管理元数据，DataNode存储数据块（默认128MB），Client提供交互接口。其核心特点包括高容错性（3副本机制）、流式数据访问和硬件容错。写入采用流水线复制，读取并行获取数据块。通过NameNode HA（主备+QJM）解决单点故障，支持联邦架构提升扩展性。高级特性涵盖纠删码（降低存储开销

python的turtle库是一个著名的并且常用的绘图库，可以绘制各种各样的图形。

#include <stdio.h>#include <stdlib.h>typedef struct threetuple{int x;//表示非零元素的行标int y;//表示非零元素的列标int value;//表示非零元的值}Triple;//用来存放三元组中每一个非零元素的信息typedef struct infor{int col;//列数int row;//行

摘要： 数据类型、数据结构和数据格式是数据领域的三个关键概念。数据类型界定数据的性质（如整数、字符串），数据结构组织数据（如数组、字典），数据格式规范数据的表现形式（如JSON、CSV）。三者层级关联：数据类型是基础，数据结构依赖类型构建逻辑，数据格式对外呈现结构化数据。例如，Python字典（数据结构）存储字符串键和任意值（数据类型），再序列化为JSON格式（数据格式）传输。三者协同确保数据在存

Hive概述与核心要点 Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，提供类似SQL的HiveQL查询语言，将SQL转换为MapReduce/Tez/Spark任务执行。其架构包括HiveServer2、Metastore（建议生产环境使用MySQL）和多种执行引擎。主要表类型包括：内部表（Hive管理数据生命周期）、外部表（用户管理数据）以及优化查询的分区表和分桶表。 Hive支持多种文件格式，性能

python的time库与时间有关。

Spark采用主从架构，核心组件包括Driver Program、Cluster Manager、Worker Node和Executor。Driver负责分析作业并调度任务，Executor执行任务并缓存数据。作业执行流程分为DAG生成、Stage划分和Task调度，其中Shuffle机制优化数据传输效率。Spark通过统一内存管理和Tungsten项目优化内存使用，并借助血统机制和Checkp

中常用的时间处理函数汇总，涵盖。

d表内容和上一题一样，但我们需要考虑某天新增用户为0的情况，并输出新增用户的次日留存率0以及日期。如果一个用户连续登录或者同一天多次登录，那么他的登录日期与序号的差值是相同的，所以可以根据。是为了排除一个用户多次连续登录，比如：连续登录两天，第三天未登录，接着又连续登录两天。得到的就是有考试成绩的名字，通过外连接，我们就可以得到全班人的名字以及成绩。班的所有学生的成绩，但是班上有人缺考，也就是成绩