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Welcome to Hexo! This is your very first post. Check documentation for more info. If you get any problems when using Hexo, you can find the answer in troubleshooting or you can ask me on GitHub. Quick

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https://3pigsgu.github.io/info-tech-tutorial/2020/02/12/other/linux_command_for_bypy/

对于很多开发人员来说经常会面临大量数据需要备份的问题，比如数据库的bin-log数据日志，亦或软件包。而往往较大容量的备份数据从服务器上Download需要花费很长的数据，并且使用的Xftp文件传输工具也不可能持续稳定的长连接传输文件，另外连接中断后也并不能支持断点续传重试。因此，我们会想是否有替代的方式解决上面提到的问题。这篇文章则利用百度网盘来实现这个牛掰的备份功能。 大多数使用过百度网盘的人

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https://3pigsgu.github.io/info-tech-tutorial/2020/01/14/spark/spark-tutorial-00/

1. Apache Spark简介Apache Spark是一款轻量级快速统一分析引擎。作为一个开源的大数据处理框架，Spark围绕速度，易用性和复杂分析能力而构建。开发人员在处理大量数据或处理内存有限和时间过长时通常会使用Spark。 1.1. 超快的速度Apache Spark在批量数据和流量数据处理方面都实现了高性能，并提供了优异的调度器、查询器和物理执行引擎给大家使用。例如下图，Spark

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本篇的目的是带Apache Flink初学者引入Flink的大门，并提供一个Word Count的示例来了解如何使用Flink框架，希望能给各位开发爱好者提供浅显易懂的理解。 1. Flink开发环境安装要从您的IDE运行flink程序（我们可以使用Eclipse或Intellij IDEA（推荐）），您需要两个依赖项：flink-java / flink-scala和flink-clients（

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https://3pigsgu.github.io/info-tech-tutorial/2020/01/07/other/prometheus_grafana_monitoring/

1. Prometheus简介Prometheus是最初在SoundCloud上构建的开源系统监视和警报工具包。自2012年成立以来，许多公司和组织都采用了Prometheus，该项目拥有非常活跃的开发人员和用户社区。现在，它是一个独立的开源项目，并且独立于任何公司进行维护。为了强调这一点并阐明项目的治理结构，Prometheus于2016年加入了Cloud Native Computing Fo

https://3pigsgu.github.io/info-tech-tutorial/2019/12/30/flink-tutorial-02/

本篇主要从Flink的三类API接口（DataStream API, DataSet API和Table API）去演示Word Count应用。希望能通过这三个示例代码帮助大家更好的理解这三类API接口。 1. DataStream API接口DataStream API接口即是Flink流式处理接口，对无限制数据流进行过滤或聚合等转换。 1.1. 主要依赖对于DataStream API接口主

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在使用Tensorflow进行机器学习之前， 我们需要在自己的机器上先安装相关的软件。我们可以安照Tensorflow官方网站上提供的步骤，一步一步的进行安装。官网上会提供多种环境下的部署方法，包括：Linux， Windows，MacOS和Docker容器等等。一般建议在容器或者Virtualenv这样的虚拟环境下进行Tensorflow的安装以及与此配套的一些第三方软件的集成。比较好的一种方式

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第一篇： Apache Flink快速入门

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https://3pigsgu.github.io/info-tech-tutorial/2020/01/14/spark-tutorial-01/

1. 环境准备为了部署Apache Spark Standalone集群模式，本次准备了三台Linux虚拟机来实现集群：一台Master和两台Slaves。Master: 192.168.71.130Slave: 192.168.71.131Slave: 192.168.71.132为了保证三台虚拟机之间能正常访问通讯，需要在每台虚拟机上配置/etc目录下的hosts和hostname文件。所有的