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    HBase單行數(shù)據(jù)插入和刪除方法

    在 HBase 中，所有突變要么存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，要么將數(shù)據(jù)標(biāo)記為刪除;沒有就地更新或刪除之類的東西。 HappyBase 提供了進(jìn)行單次插入或刪除的方法，以及一次執(zhí)行多個(gè)突變的批處理 API。查看全文>>

    技術(shù)文章2023-03-13 |黑馬程序員 |HBase單行數(shù)據(jù)插入和刪除
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    分庫分表能解決MySQL哪些問題？

    根據(jù)以往的MySQL使用經(jīng)驗(yàn)，MySQL單表在 5000 萬行以內(nèi)時(shí)，性能較好，單表超過5000萬行后，數(shù)據(jù)庫性能、可維護(hù)性都會(huì)極劇下降。當(dāng)然這時(shí)候可以做MySQL分庫分表,如使用Mycat或Sharding-jdbc，分庫分表能否能解決MySQL的問題呢？查看全文>>

    技術(shù)文章2023-03-09 |黑馬程序員 |分庫分表優(yōu)點(diǎn),MySQL分庫分表
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    在PyCharm中配置虛擬環(huán)境【手把手教程】

    若要使用PyCharm工具開發(fā)Flask程序，既可以另行創(chuàng)建新的虛擬環(huán)境，也可以使用創(chuàng)建好的虛擬環(huán)境進(jìn)行開發(fā)。接下來，在PyCharm工具中新建一個(gè)項(xiàng)目，并為該項(xiàng)目配置虛擬環(huán)境flask_env。查看全文>>

    技術(shù)文章2023-03-08 |黑馬程序員 |虛擬環(huán)境配置,PyCharm工具開發(fā)Flask程序虛擬環(huán)境配置
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    如何創(chuàng)建一個(gè)虛擬的Python開發(fā)環(huán)境？

    在實(shí)際開發(fā)Flask程序時(shí)，程序的不同版本可能會(huì)依賴不同的環(huán)境，這時(shí)需要在系統(tǒng)中安裝多個(gè)版本的Python解釋器或依賴包，如果直接在物理環(huán)境中進(jìn)行配置，那么多個(gè)版本的Python解釋器之間可能會(huì)產(chǎn)生干擾。為了解決這個(gè)問題，我們需要使用virtualenv工具創(chuàng)建虛擬環(huán)境，以隔離不同版本的Python解釋器。查看全文>>

    技術(shù)文章2023-03-08 |黑馬程序員 |virtualenv,Flask程序開發(fā),Python安裝
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    TiDB數(shù)據(jù)管理技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了哪些階段？

    TiDB 是 PingCAP 公司設(shè)計(jì)的開源分布式 HTAP (Hybrid Transactional and Analytical Processing) 數(shù)據(jù)庫，結(jié)合了傳統(tǒng)的 RDBMS 和 NoSQL 的最佳特性。TiDB 兼容 MySQL，支持無限的水平擴(kuò)展，具備強(qiáng)一致性和高可用性。TiDB 的目標(biāo)是為 OLTP (Online Transactional Processing) 和 OLAP (Online Analytical Processing) 場(chǎng)景提供一站式的解決方案。查看全文>>

    技術(shù)文章2023-03-07 |黑馬程序員 |數(shù)據(jù)庫管理技術(shù)的發(fā)展
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    PySpark如何輸入數(shù)據(jù)到Spark中？【RDD對(duì)象】

    PySpark支持多種數(shù)據(jù)的輸入，在輸入完成后，都會(huì)得到一個(gè)：RDD類的對(duì)象RDD全稱為彈性分布式數(shù)據(jù)集，PySpark支持通過SparkContext對(duì)象的parallelize成員方法，將list、tuple、set、dict、str轉(zhuǎn)換為PySpark的RDD對(duì)象，示例代碼如下：查看全文>>

    技術(shù)文章2023-02-23 |黑馬程序員 |Spark數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,PySpark
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