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大数据下一代变革之必研究数据湖技术Hudi原理实战双管齐下-中

本篇详细描述hoodie数据读写流程,进一步加深对数据湖技术的理解。理论后转战集成Spark的使用,通过spark-shell和spark-sql实现hoodie的插入数据、查询数据、更新数据、删除数据、覆盖数据、时间旅行查询等示例,了解创建表、修改表结构、查询分区、删除分区基本用法,为进一步使用奠... ......
数据 双管齐下 下一代 实战 原理

大数据下一代变革之必研究数据湖技术Hudi原理实战双管齐下-下

本篇演示了Hudi集成Spark的Scala编程示例,并一步步操作说明如何使用DeltaStreamer从Kafka里读取数据写入到Hudi表的HDFS中,接着集成Flink的环境准备,通过基于yarn-session的Flink的sql-client方式提交任务实现插入数据和流式读取数据,了解字节... ......
数据 双管齐下 下一代 实战 原理

大数据下一代变革之必研究数据湖技术Hudi原理实战双管齐下-后续

本篇实战Hudi集成Flink SQl编程示例实现从生成器表写入Hudi表,打包集群验证;然后通过Hudi Flink CDC实现采集MySQL binlog日志写入Kafka再入到hudi表的完整示例,了解Hudi Flink的基础调试只是,最后通过Hudi集成Hive实现Flink Hive C... ......
数据 双管齐下 下一代 实战 原理

研究光度立体法阶段性小结和优化(可20ms获取4个2500*2000灰度图的Normal Map)。

这个东西是我接触的第一个非2D方面的算法,到目前为止其实也没有完全搞定,不过可能短时间内也无法突破。先把能搞定的搞定吧。 这个东西也有一大堆参考资料,不过呢,搜来搜去其实也就那些同样的东西,个人觉得就属这个文章最经典,既有说明,也有图片,还有代码: Photometric Stereo Chaman ......
光度 灰度 阶段性 小结 立体
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