1、人最基本的特征就是把手解放出来，用两条腿走路。这个是人的正面照，肯定也是人的意思。我们之前已经学过人字了，这个字就可以赋予一些不一样的意思了。
2、在清华大学MBA课程中，未来人才要具备七商（智商、情商、健商、专注力商、人际商、财商、搜商），其中专注力占35%，人的注意力，受多方面因素的影响，注意力不够常常是许多学习差学生的共同特点。我国台湾、香港等地较早就有这方面的研究与训练。大陆最早进行系统研究的的吕焕敏、王顺弘等老师。
3、不过，今天的美术课还是非常有趣的一节课，我学会了雕刻小爱心。 一堂美术课作文400字怎么写 周三的美术课上，老师告诉我们要教我们学折纸，我们班的同学开心极了。 上课的时候，老师先拿出一张纸给我们做示范，她一边折纸一边给我们讲解折“东西南北”的方法，同学们听得特别认真。
4、假如我有七十二变，我会把老师讲的课和每天留的很多很多的作业，还有很多课外书都变成一首首好听的歌，然后像听音乐那样输到我的大脑里，把这些知识全都牢记在脑海里。 今年，冠状病毒肺炎疫情这么严重。让我们国家各个方面都受到了很大的损失。
5、这节课讲的是奥数题。我的两位独门弟子——爸爸和妈妈，早已拿着作业本，搬着板凳，规规矩矩地坐在桌子旁边。我呢？则夹着书本和教案（习题答案），晃晃悠悠地进了教室——阳台。 “咳，咳！”我清了清嗓子喊道，“上课！起立！”。“老师好！”两位学生齐声
6、陈老师非常热爱书法，到了痴狂的地步，上课本来是跟我们讲美术的，一会儿就变成了商朝甲骨文，小篆，隶书……总之她什么书法都会。她手中的粉笔就像李小龙的双截棍一样娴熟，每节课下来，黑板上的板书就成了她的作品。
1、在windows下需要配置两个环境变量： STORM_HOME 以及 Java_HOME ，并且同样要将安装路径配置到PATH中。
2、步骤：点击“File”“Settings”“KeyMap”，在分类中选择“Windows”下的“Editor Tabs”，找到“Close”选项并修改为你常用的快捷键，如“Ctrl+W”。作用：提高编码效率，快速执行常用操作。
3、下载安装包并运行。选择安装位置并接受许可协议。根据需求选择安装组件，可自定义安装。点击“下一步”进行安装。激活方面，本文只提供学习用途的激活方法，商业用途请购买正版。使用过程中，可以尝试一些高效技巧以充分利用WebStorm的优势。
4、**修改快捷键**：点击“File”-”Settings”-”keyMap”，在分类中选择“windows”下的“Editor Tabs”，找到“close”选项并删除原有快捷键，然后添加你常使用的快捷键，如“ctrl+w”。
1、Hadoop是一个开源大数据处理框架，为分布式计算提供解决方案。其核心功能包括HDFS分布式文件系统与MapReduce计算模型。通过HDFS，用户可以轻松访问存储在多台机器上的数据，无须关注具体存储位置。在处理大规模数据时，HDFS的分布式存储特性超越了单台机器存储限制，而MapReduce则将大数据任务分解为多个小任务，实现并行计算。
2、Hadoop是一个用于分布式存储和计算的大数据平台。以下是关于Hadoop的详细介绍：开发背景：Hadoop是由Apache基金会开发的开源软件框架。它允许在大量廉价计算机硬件上分布式地存储和处理大数据。核心设计目标：提供高可靠性、高可扩展性、高效性以及低成本的数据处理解决方案。
3、Hadoop是一个专为大数据处理而设计的分布式存储和计算平台，其核心组件包括HDFS（Hadoop DIStributed File System）和MapReduce。它的主要目标是提供低成本、高效性、可靠性和可扩展性，以支持大规模数据的处理和存储。首先，低成本是Hadoop的一大特性。
4、用途：将单机的工作任务进行分拆，变成协同工作的集群。用以解决日益增加的文件存储量和数据量瓶颈。通俗应用解释：比如计算一个100M的文本文件中的单词的个数，这个文本文件有若干行，每行有若干个单词，每行的单词与单词之间都是以空格键分开的。
丰富的数据开发经验，对数据处理、数据建模、数据分析等有深刻认识和实战经验。熟悉SQL，有一定的SQL性能优化经验。熟练掌握JAVA语言，MapReduce编程，脚本语言shell/Python/Perl之一。业务理解力强，对数据、新技术敏感，对云计算、大数据技术充满热情。深入理解Map-Reduce模型，对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验。
转行学习大数据，你需要注意以下几个方面：首先，你需要具备大专及以上学历，这是目前市场上企业招聘的基本要求。其次，你需要掌握java基础，因为许多大数据组件是用Java开发的。当然，如果你没有Java基础也没有关系，现在有一些专业的培训机构能够从零开始教你。总的来说，转行学习大数据的前景是乐观的。
需要学习的东西特别的多，大数据是包括多个方面的，比如说收集，储存，治理，组织，管理等等。而一个程序员只弄了一两个部分而已。很多东西你都是需要从零学起，当然你有基础，学习也比较快。
大数据的就业方向 数据挖掘、数据分析&机器学习方向、大数据运维&云计算方向、Hadoop大数据开发方向。转行，得先选定发展方向。同时，要根据自己的自身情况和兴趣爱好来选择岗位。明白大数据要学的主要内容 首先要学习Java基础，学大数据课程之前要先学习一种核算机编程言语。
1、带参数的distinct内部实现类似于wordcount统计单词的方法，但通过元组获取了第一个单词元素。可以使用多种方式实现distinct的去重效果。流程图清晰展示了distinct的实现原理：使用map算子将元素转化为带有null的元组；使用reduceByKey对具有相同key的元素进行统计；最后通过map算子提取元组中的单词元素，实现去重。
2、当处理如`[0，32000000]`和`[32000000，0]`的场景时，Roaring Bitmap可能无法区分数字顺序或正确识别重复值。在大数据领域，如活跃人数等去重指标的计算中，Roaring Bitmap可以加速计算过程，尤其是在离线执行引擎Hive/Spark中引入Roaring Bitmap来实现精准去重。
3、在对字段进行去重的时候，需要保证distinct在所有字段的最前面。若是distinct关键字后面有多个字段时，就会对多个字段进行组合去重，只有当多个字段组合起来的值是相等的才能够被去重。
1、RDD允许用户自定义分区和存储策略，提供了极大的灵活性。DataFrame：DataFrame则是一个更高层次的抽象，它基于RDD构建，但提供了类似SQL的表格数据结构。DataFrame以行和列的形式组织数据，使得数据操作更加直观和方便。DataFrame还提供了丰富的内置函数和操作符，用于数据筛选、聚合、排序等操作。
2、相对于RDD，DataFrame提供了更加用户友好的API。这使得DataFrame在多个方面优于RDD，包括： Spark数据源：DataFrame能够读取多种数据格式，如CSV、JSON、Parquet等，使得数据处理更为便捷。 SQL/DataFrame查询：DataFrame支持SQL查询语言，提供了一个直观、简洁的界面进行数据查询，使得数据操作更加高效。
3、通过上面两点，DataSet的性能比RDD的要好很多。DataFrame和DataSet Dataset可以认为是DataFrame的一个特例，主要区别是Dataset每一个record存储的是一个强类型值而不是一个Row。因此具有如下三个特点：DataSet可以在编译时检查类型 并且是面向对象的编程接口。
4、在技术角度上，Spark的ML和Mllib包处理数据集的方式不同。ML包面向的是Dataset，具体来说是Dataframe，而Mllib则直接面对RDD。Dataset和RDD之间的区别在于，Dataset是在RDD基础上进行深度优化的版本。Dataset优化了性能和静态类型分析，提供了类似于SQL语言的功能，能够在编译时捕获错误。
5、dataframe和rdd最大的区别如下：RDD是弹性分布式数据集，数据集的概念比较强一点。容器可以装任意类型的可序列化元素（支持泛型）。RDD的缺点是无从知道每个元素的【内部字段】信息。意思是下图不知道Person对象的姓名、年龄等。
