在上篇《hive(01)、基于hadoop集群的数据仓库Hive搭建实践(https://my.oschina.net/zss1993/blog/1602402)》一文中我们搭建了分布式的数据仓库Hive服务，本文主要是在上文的基础上结合Hadoop分布式文件系统，将结构化的数据文件映射为一张数据库表，将sql语句转换为MapRedu

背景：在服务器迁移过程中，有大量非结构化文件（主要是office文档和图片），目录结构太大，高达80100G，传输耗时且容易受网络等其他原因意外中断，以致于传输失败，于是采用分卷压缩，即使传输失败也不会导致全部进度失败，逐个文件回传，再逐个上传到服务器。环境:ubuntu16.04.3x64预安装aptinstallp7zi

string这是最基本的类型了，就是普通的set和get，做简单的kv缓存hash这个是类似map的一种结构，这个一般就是可以将结构化的数据，比如一个对象（前提是这个对象没嵌套其他的对象）给缓存在redis里，然后每次读写缓存的时候，可以操作hash里的某个字段。key150value{“id”:

前言之前介绍了使用devTools进行索引库数据的crud，这里使用的是java程序，使用中间件activeMQ进行数据库和索引库数据的同步。主要是用来完成对数据库的修改来完成对索引库的同步。正文前提准备：1\.索引信息：结构化的索引，在索引的setting中，使用的是ik分词器，级别是ikmaxwo

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2025年国内大模型在技术文档撰写领域的表现备受瞩目，其融合语义理解、逻辑生成和多模态交互能力，极大地提高了技术文档的编写效率与专业性，从API接口说明到用户操作手册都能高效应对。不过，不同厂商与科研机构推出的模型效果差异较大：部分头部模型已能高度结构化输

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