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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數1:配置參數 // 參數2:回調,回調的第一個參數驗證碼對象,之后可以使用它調用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數說明請參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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請問Hadoop、Spark、Storm、Flink的區(qū)別是什么?分別適用什么場景?

請問Hadoop、Spark、Storm、Flink的區(qū)別是什么?分別適用什么場景?
2023-04-07
Hadoop、Spark、Storm與Flink是四種流行的大數據處理框架。它們都可以用于處理海量數據和實現分布式計算,但在細節(jié)上有所不同。本文將對這四個框架進行比較,并探討它們適用的不同場景。 Hadoop Hadoop是一 ...
kafka topic數據如何寫入HDFS?
2023-04-04
Apache Kafka是一種分布式流處理平臺,它可以將大量數據以流的形式傳輸和處理。Hadoop Distributed File System(HDFS)是Apache Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的一個分布式文件系統(tǒng),它在大數據領域得到廣泛應用。本文將探討如 ...
Impala和Hive之間有什么關系?
2023-04-04
Impala和Hive都是在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中使用的關系型數據處理工具,它們可以讓用戶通過SQL查詢大規(guī)模數據集,并且能夠與其他Hadoop組件無縫集成。雖然它們解決了相似的問題,但它們之間的設計目標和實現方式不同,下面 ...
為什么Spark比MapReduce快?
2023-03-31
Spark和MapReduce都是大數據處理的框架,但是Spark相對于MapReduce來說,有更快的速度。這主要是因為它擁有優(yōu)秀的內存管理、任務調度和數據緩存功能。 首先,Spark使用內存而不是磁盤進行計算,這使得Spark能夠在內 ...
如何通俗地理解Hive的工作原理?
2023-03-23
Hive是一個基于Hadoop的數據倉庫工具,可以讓用戶通過類SQL語言查詢和分析大規(guī)模的分布式數據集。下面將介紹Hive的工作原理及其通俗易懂的解釋。 首先,我們需要了解Hadoop和MapReduce的概念。Hadoop是一個開源的分 ...
大數據零基礎學習
2022-11-07
雖說人生沒有白走的路,新的一年來到,會的還是原來的知識,人的身價就擺在那里,無論怎么折騰,也不會拿到更好的offer。所以在年輕還有拼勁的時候多學學知識,尋找自身的不足,查漏補缺非常重要。今天小編給大家 ...

Hadoop招聘面試常見的問題和答案詳解

Hadoop招聘面試常見的問題和答案詳解
2022-10-18
Q1.什么是 Hadoop? Hadoop 是一個開源軟件框架,用于存儲大量數據,并發(fā)處理/查詢在具有多個商用硬件(即低成本硬件)節(jié)點的集群上的那些數據??傊琀adoop 包括以下內容: HDFS(Hadoop Distributed File Sys ...

干貨 | 你想知道的數據倉庫知識,這里都有!

干貨 | 你想知道的數據倉庫知識,這里都有!
2020-11-19
數據倉庫(Data Warehouse)是一個面向主題的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、穩(wěn)定的(Non-Volatile)、反映歷史變化的(Time Variant)數據集合,用于支持管理決 ...
大數據是什么?怎么學?這里有答案
2018-08-27
大數據是什么?怎么學?這里有答案 首先給大家介紹什么叫大數據,大數據最早是在2006年谷歌提出來的,百度給他的定義為巨量數據集合,輔相成在今天大數據技術隨著互聯網的發(fā)展,更加迅速的成長,小到個人,企業(yè) ...

企業(yè)該如何做大數據的分析挖掘?這里有一份參考指南

企業(yè)該如何做大數據的分析挖掘?這里有一份參考指南
2018-08-23
企業(yè)該如何做大數據的分析挖掘?這里有一份參考指南 現如今已經進入大數據時代,各種系統(tǒng)、應用、活動所產生的數據浩如煙海,數據不再僅僅是企業(yè)存儲的信息,而是成為可以從中獲取巨大商業(yè)價值的企業(yè)戰(zhàn)略 ...

用機器學習檢測異常點擊流

用機器學習檢測異常點擊流
2018-08-18
用機器學習檢測異常點擊流 本文內容是我學習ML時做的一個練手項目,描述應用機器學習的一般步驟。該項目的目標是從點擊流數據中找出惡意用戶的請求。點擊流數據長下圖這樣子,包括請求時間、IP、平臺等特征: ...
從三個方向去預測大數據發(fā)展的未來趨勢
2018-08-17
從三個方向去預測大數據發(fā)展的未來趨勢 技術的發(fā)展,讓這個世界每天都在源源不斷地產生數據,隨著大數據概念被提出,這個技術逐漸發(fā)展成為一個行業(yè),并被不斷看好。那么大數據行業(yè)的未來發(fā)展如何?三個方向預測 ...
基于Spark的機器學習經驗
2018-07-19
基于Spark的機器學習經驗 如何基于spark做機器學習 Spark發(fā)展到1.5版本,算是全平臺了,實時批計算,批處理,算法庫,SQL,hadoop能做的,基本他都能做,而且做的比Hadoop好。 當然,這里我要提及的是,S ...
大數據的五大神話
2018-07-14
大數據的五大神話 盡管大數據正在被廣泛的討論,目前看來,其仍然是一個很大的謎一樣的神話。事實上,圍繞大數據的誤解似乎已經達到了神話般的境界。如下便是五大神話。    1、大數據僅僅是海量 ...
什么是大數據?如何成為大數據的技術大牛
2018-07-13
什么是大數據?如何成為大數據的技術大牛 其實大數據并不是一種概念,而是一種方法論。簡單來說,就是通過分析和挖掘全量的非抽樣的數據輔助決策。大數據可以實現的應用可以概括為兩個方向,一個是精準化定制, ...
大數據市場面面觀
2018-06-21
大數據市場面面觀 大數據的價值已經逐漸被用戶認可。作為新概念,大數據在給一些初創(chuàng)公司帶來機遇的同時,也為大型的傳統(tǒng)IT廠商提出了新課題,在遠未飽和的市場中如何將自身的利益最大化?因此我們看到包括甲骨 ...

大數據存儲平臺之異構存儲實踐深度解讀

大數據存儲平臺之異構存儲實踐深度解讀
2018-06-09
大數據存儲平臺之異構存儲實踐深度解讀 經常做數據處理的伙伴們肯定會有這樣一種體會:最近一周內的數據會被經常使用到,而比如最近幾周的數據使用率會有下降,每周僅僅被訪問幾次;在比如3月以前的數據使用率會 ...
云計算環(huán)境中的數據挖掘存儲管理設計
2018-05-01
云計算環(huán)境中的數據挖掘存儲管理設計 1.引言     Hadoop提供了一個基于HDFs的簡單數據庫HBase,它的設計思想和數據模型都與Google開發(fā)的模型簡化的大規(guī)模分布式數據庫BigTabIe極為相似。HBase不 ...
大數據正在改變制造過程的三種方式
2018-04-09
大數據正在改變制造過程的三種方式 如今,從電子商務和健康護理到金融科技和體育行業(yè),大數據的應用無處不在。官方的統(tǒng)計數據也反映了這一觀點:到2020年,全球大數據市場規(guī)模預計將超過570億美元。 制造業(yè) ...
大數據項目為何失敗
2018-03-19
大數據項目為何失敗 在大數據方面,關于內存計算以及開源Hadoop等,寶立明也發(fā)表過很多獨特的見解。在廠商的發(fā)言人當中,寶立明也是為數不多能夠將技術深入淺出解釋清楚的人之一。他近期在DataInformed網站上發(fā) ...

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