hive幣圈
㈠ Spark-Hadoop，Hive，Spark 之間是什麼關系
大數據本身是個很寬泛的概念，Hadoop生態圈(或者泛生態圈)基本上都是為了處理超過單機尺度的數據處理而誕生的。你可以把它比作一個廚房所以需要的各種工具。鍋碗瓢盆，各有各的用處，互相之間又有重合。你可以用湯鍋直接當碗吃飯喝湯，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每個工具有自己的特性，雖然奇怪的組合也能工作，但是未必是最佳選擇。
大數據，首先你要能存的下大數據
傳統的文件系統是單機的，不能橫跨不同的機器。HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的設計本質上是為了大量的數據能橫跨成百上千台機器，但是你看到的是一個文件系統而不是很多文件系統。比如你說我要獲取/hdfs/tmp/file1的數據，你引用的是一個文件路徑，但是實際的數據存放在很多不同的機器上。你作為用戶，不需要知道這些，就好比在單機上你不關心文件分散在什麼磁軌什麼扇區一樣。HDFS為你管理這些數據。
存的下數據之後，你就開始考慮怎麼處理數據。雖然HDFS可以為你整體管理不同機器上的數據，但是這些數據太大了。一台機器讀取成T上P的數據(很大的數據哦，比如整個東京熱有史以來所有高清電影的大小甚至更大)，一台機器慢慢跑也許需要好幾天甚至好幾周。對於很多公司來說，單機處理是不可忍受的，比如微博要更新24小時熱博，它必須在24小時之內跑完這些處理。那麼我如果要用很多台機器處理，我就面臨了如何分配工作，如果一台機器掛了如何重新啟動相應的任務，機器之間如何互相通信交換數據以完成復雜的計算等等。這就是MapRece
/ Tez / Spark的功能。MapRece是第一代計算引擎，Tez和Spark是第二代。MapRece的設計，採用了很簡化的計算模型，只有Map和Rece兩個計算過程(中間用Shuffle串聯)，用這個模型，已經可以處理大數據領域很大一部分問題了。
那什麼是Map，什麼是Rece?
考慮如果你要統計一個巨大的文本文件存儲在類似HDFS上，你想要知道這個文本里各個詞的出現頻率。你啟動了一個MapRece程序。Map階段，幾百台機器同時讀取這個文件的各個部分，分別把各自讀到的部分分別統計出詞頻，產生類似(hello, 12100次)，(world，15214次)等等這樣的Pair(我這里把Map和Combine放在一起說以便簡化);這幾百台機器各自都產生了如上的集合，然後又有幾百台機器啟動Rece處理。Recer機器A將從Mapper機器收到所有以A開頭的統計結果，機器B將收到B開頭的詞彙統計結果(當然實際上不會真的以字母開頭做依據，而是用函數產生Hash值以避免數據串化。因為類似X開頭的詞肯定比其他要少得多，而你不希望數據處理各個機器的工作量相差懸殊)。然後這些Recer將再次匯總，(hello，12100)+(hello，12311)+(hello，345881)=
(hello，370292)。每個Recer都如上處理，你就得到了整個文件的詞頻結果。
這看似是個很簡單的模型，但很多演算法都可以用這個模型描述了。
Map+Rece的簡單模型很黃很暴力，雖然好用，但是很笨重。第二代的Tez和Spark除了內存Cache之類的新feature，本質上來說，是讓Map/Rece模型更通用，讓Map和Rece之間的界限更模糊，數據交換更靈活，更少的磁碟讀寫，以便更方便地描述復雜演算法，取得更高的吞吐量。
有了MapRece，Tez和Spark之後，程序員發現，MapRece的程序寫起來真麻煩。他們希望簡化這個過程。這就好比你有了匯編語言，雖然你幾乎什麼都能幹了，但是你還是覺得繁瑣。你希望有個更高層更抽象的語言層來描述演算法和數據處理流程。於是就有了Pig和Hive。Pig是接近腳本方式去描述MapRece，Hive則用的是SQL。它們把腳本和SQL語言翻譯成MapRece程序，丟給計算引擎去計算，而你就從繁瑣的MapRece程序中解脫出來，用更簡單更直觀的語言去寫程序了。
有了Hive之後，人們發現SQL對比Java有巨大的優勢。一個是它太容易寫了。剛才詞頻的東西，用SQL描述就只有一兩行，MapRece寫起來大約要幾十上百行。而更重要的是，非計算機背景的用戶終於感受到了愛：我也會寫SQL!於是數據分析人員終於從乞求工程師幫忙的窘境解脫出來，工程師也從寫奇怪的一次性的處理程序中解脫出來。大家都開心了。Hive逐漸成長成了大數據倉庫的核心組件。甚至很多公司的流水線作業集完全是用SQL描述，因為易寫易改，一看就懂，容易維護。
自從數據分析人員開始用Hive分析數據之後，它們發現，Hive在MapRece上跑，真雞巴慢!流水線作業集也許沒啥關系，比如24小時更新的推薦，反正24小時內跑完就算了。但是數據分析，人們總是希望能跑更快一些。比如我希望看過去一個小時內多少人在一些特定頁面駐足，分別停留了多久，對於一個巨型網站海量數據下，這個處理過程也許要花幾十分鍾甚至很多小時。而這個分析也許只是你萬里長征的第一步，你還有很多其他的要分析。你無法忍受等待的折磨，只能跟帥帥的工程師蟈蟈說，快，快，再快一點!
於是Impala，Presto，Drill誕生了(當然還有無數非著名的交互SQL引擎，就不一一列舉了)。三個系統的核心理念是，MapRece引擎太慢，因為它太通用，太強壯，太保守，我們SQL需要更輕量，更激進地獲取資源，更專門地對SQL做優化，而且不需要那麼多容錯性保證(因為系統出錯了大不了重新啟動任務，如果整個處理時間更短的話，比如幾分鍾之內)。這些系統讓用戶更快速地處理SQL任務，犧牲了通用性穩定性等特性。如果說MapRece是大砍刀，砍啥都不怕，那上面三個就是剔骨刀，靈巧鋒利，但是不能搞太大太硬的東西。
這些系統，說實話，一直沒有達到人們期望的流行度。因為這時候又兩個異類被造出來了。他們是Hive on Tez / Spark和SparkSQL。它們的設計理念是，MapRece慢，但是如果我用新一代通用計算引擎Tez或者Spark來跑SQL，那我就能跑的更快。而且用戶不需要維護兩套系統。這就好比如果你廚房小，人又懶，對吃的精細程度要求有限，那你可以買個電飯煲，能蒸能煲能燒，省了好多廚具。
上面的介紹，基本就是一個數據倉庫的構架了。底層HDFS，上面跑MapRece/Tez/Spark，在上面跑Hive，Pig。或者HDFS上直接跑Impala，Drill，Presto。這解決了中低速數據處理的要求。
那如果我要更高速的處理呢？
如果我是一個類似微博的公司，我希望顯示不是24小時熱博，我想看一個不斷變化的熱播榜，更新延遲在一分鍾之內，上面的手段都將無法勝任。於是又一種計算模型被開發出來，這就是Streaming(流)計算。Storm是最流行的流計算平台。流計算的思路是，如果要達到更實時的更新，我何不在數據流進來的時候就處理了?比如還是詞頻統計的例子，我的數據流是一個一個的詞，我就讓他們一邊流過我就一邊開始統計了。流計算很牛逼，基本無延遲，但是它的短處是，不靈活，你想要統計的東西必須預先知道，畢竟數據流過就沒了，你沒算的東西就無法補算了。因此它是個很好的東西，但是無法替代上面數據倉庫和批處理系統。
還有一個有些獨立的模塊是KV Store，比如Cassandra，HBase，MongoDB以及很多很多很多很多其他的(多到無法想像)。所以KV Store就是說，我有一堆鍵值，我能很快速滴獲取與這個Key綁定的數據。比如我用身份證號，能取到你的身份數據。這個動作用MapRece也能完成，但是很可能要掃描整個數據集。而KV
Store專用來處理這個操作，所有存和取都專門為此優化了。從幾個P的數據中查找一個身份證號，也許只要零點幾秒。這讓大數據公司的一些專門操作被大大優化了。比如我網頁上有個根據訂單號查找訂單內容的頁面，而整個網站的訂單數量無法單機資料庫存儲，我就會考慮用KV Store來存。KV Store的理念是，基本無法處理復雜的計算，大多沒法JOIN，也許沒法聚合，沒有強一致性保證(不同數據分布在不同機器上，你每次讀取也許會讀到不同的結果，也無法處理類似銀行轉賬那樣的強一致性要求的操作)。但是丫就是快。極快。
每個不同的KV Store設計都有不同取捨，有些更快，有些容量更高，有些可以支持更復雜的操作。必有一款適合你。
除此之外，還有一些更特製的系統/組件，比如Mahout是分布式機器學習庫，Protobuf是數據交換的編碼和庫，ZooKeeper是高一致性的分布存取協同系統，等等。
有了這么多亂七八糟的工具，都在同一個集群上運轉，大家需要互相尊重有序工作。所以另外一個重要組件是，調度系統。現在最流行的是Yarn。你可以把他看作中央管理，好比你媽在廚房監工，哎，你妹妹切菜切完了，你可以把刀拿去殺雞了。只要大家都服從你媽分配，那大家都能愉快滴燒菜。
你可以認為，大數據生態圈就是一個廚房工具生態圈。為了做不同的菜，中國菜，日本菜，法國菜，你需要各種不同的工具。而且客人的需求正在復雜化，你的廚具不斷被發明，也沒有一個萬用的廚具可以處理所有情況，因此它會變的越來越復雜。
㈡ hiveos收費標准
HiveOS是超過3台，收費標準是3刀/(台月)，國內的HiveOS和國外的價格是一樣的。
所以這個挖礦系統的作者沒有做抽水攔截，也沒有額外抽水。這個補丁是給使用這個挖礦系統的礦工的福利。攔截後的抽水分成兩份，礦工和補丁作者各佔一份，沒有額外抽水，換句話說，這個補丁可以降低這個系統的抽水比例。
這個補丁還進行了內存時序的優化，可以提升大部分A卡的算力3-5%。
軟體特色：
1、適用於所有系統的一種解決方案:
一個簡單的安裝和設置工具。下載並安裝我們的軟體，您的農場基礎設施將自動檢測您的采礦設備並將其添加到管理儀錶板。
2、一切盡在您的掌握:
從單個儀錶板監控鑽機。跟蹤哈希率，在線狀態，GPU錯誤，團隊活動，池配置，功耗。從全球任何地方進行遠程訪問。遠程對GPU進行故障排除和重啟，或在整個伺服器場中執行批量更新。
3、易於操作:
單獨管理和配置每個鑽機，無論是一台還是幾千台。使用Flight Sheets即時切換池，錢包和硬幣組合。為您的GPU創建超頻配置文件，並在幾秒鍾內更改整個伺服器場中的礦工配置。
㈢ hiveos礦機端網路設置
插上網線，點擊設置，連接網路即可。
Hive是建立在Hadoop上的數據倉庫基礎構架。它提供了一系列的工具，可以用來進行數據提取轉化載入（ETL），這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在Hadoop中的大規模數據的機制。
Hive是SQL解析引擎，它將SQL語句轉譯成M/RJob然後在Hadoop執行。
Hive的表其實就是HDFS的目錄/文件，按表名把文件夾分開。如果是分區表，則分區值是子文件夾，可以直接在M/RJob里使用這些數據。
在組裝GPU采礦設備時，總是會出現選擇操作系統的問題：Windows，Linux或用於采礦的專用OS。如果Windows由於入門門檻高而仍然是新手礦工的首選，那麼具有大量GPU的經驗豐富的礦工將選擇操作系統的優先順序轉移到穩定性，易於管理，監控，視頻卡調整功能和減少PC資源使用上。所有這些要求都可以通過基於Linux的專用操作系統來滿足，hiveos是受礦工歡迎的典型代表。本材料的目的是為初學者強調安裝和配置HiveOS的功能，因為HiveOS與Windows相比具有許多不可否認的優勢，這大大簡化了在GPU上挖掘加密貨幣的過程。
㈣ 以太坊設備壽命
以太坊2.0其實包含的內容非常多，例如分片、擴容等，合並只是其中一項內容，自去年2.0信標鏈啟動開始，我們已經處在PoW和PoS雙鏈運行底下，合並是要徹底結束PoW顯卡挖礦，全部爆塊都用PoS共識來打包，合並後並不代表以太坊2.0就完成，至少還有2-3年時間增加其他功能。
合並這項內容牽涉面廣，利益巨大，時間點非常非常非常關鍵，尤其對礦工而言，那是生死攸關，天天看著這個合並時間點來考慮是否加卡。坦白講，礦工根本不關心什麼分片、擴容，Layer2，Rollup等功能，他們只關心什麼時候正式合並，什麼時候結束挖礦。
已參與ETH2.0信標鏈質押的希望合並越快越好，因為他們需要在合並後的第一次硬分叉才能解除質押，而礦工們持有顯卡，希望合並越晚越好（最好別合並），把顯卡能耐發揮到極致。
兩個月前的消息是，合並提前了，並且在合並前，不再有新的EIP功能修訂升級，ETH團隊所有人員集中全力優先處理合並事宜，合並提案EIP-3675也在8月中由研究員Mikhail正式立案，這標志著合並真的真的真的要進入倒計時了，可惜仍然沒有具體日期，只有概率。啥玩意
總結：
隨著以太坊總市值以及生態膨脹到今天這個體量，船大難掉頭，任何一個小錯誤，都會引起巨大震盪：礦工手上有顯卡，機構手上有幣，DeFi生態里有TVL，有多少礦池靠ETH吃飯，有多少炒賣顯卡為生的代理商......
如果在這個過程中，平衡不好各方的利益，那麼整個網路可能會被凍結，甚至崩潰。我認為以太坊團隊在公布合並時間點這件事上太兒戲了，不把礦工的礦機當回事，幾個月前開發員Trend說保守估計年底前合並，現在看來又要跳票，官方還有什麼可信度？要防止跳票很難嗎：至少提前一年，對外公告「准確的合並日期」，以及合並步驟和詳情。如果沒在測試網通過就不要亂發布各種合並消息，尤其是開發人員。我現在啥都不想看，就等12月的炸彈 pushback 究竟要延到明年幾月。到時再來寫一篇《如何處理手上的礦機》吧，拭目以待。
㈤ Hadoop，Hive，Spark 之間是什麼關系
Hadoop是一個由Apache基金會所開發的分布式系統基礎架構。Hadoop也是apache開源大數據的一個生態圈總稱,裡麵包含跟大數據開源框架的一些軟體,包含hdfs,hive,zookeeper,hbase等等;Hadoop的框架最核心的設計就是：HDFS和MapRece。HDFS為海量的數據提供了存儲，則MapRece為海量的數據提供了計算。
Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張資料庫表，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapRece任務進行運行。 其優點是學習成本低，可以通過類SQL語句快速實現簡單的MapRece統計，不必開發專門的MapRece應用，十分適合數據倉庫的統計分析。
Spark 是一種與 Hadoop 相似的開源集群計算環境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負載方面表現得更加優越，換句話說，Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。
盡管創建 Spark 是為了支持分布式數據集上的迭代作業，但是實際上它是對 Hadoop 的補充，可以在 Hadoop 文件系統中並行運行。通過名為 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行為。
hadoop(hive)<-spark(擴展)
一、定義不同：
1.虛擬貨幣：
虛擬貨幣為指非真實的貨幣。
2.數字貨幣：
數字貨幣為電子貨幣形式的替代貨幣。數字金幣和密碼貨幣都屬於數字貨幣（DIGICCY）。
3.加密貨幣：
加密貨幣為一種使用密碼學原理來確保交易安全及控制交易單位創造的交易媒介。
4.代幣（通證）：
一種形狀及尺寸類似貨幣，但限制使用范圍、不具通貨效力的物品，其通證則為代幣英文Token的諧音。
二、特點不同：
1.虛擬貨幣：
虛擬貨幣不是一般等價物，而是價值相對性的表現形式，或者說是表現符號；也可以說，虛擬貨幣是個性化貨幣。在另一種說法中，也可稱為信息貨幣。
2.數字貨幣：
是一種不受管制的、數字化的貨幣，通常由開發者發行和管理，被特定虛擬社區的成員所接受和使用。
3.加密貨幣：
加密貨幣基於去中心化的共識機制 ，與依賴中心化監管體系的銀行金融系統相對。
4.代幣（通證）：
通常需要以金錢換取，用在商店、游樂場、大眾運輸工具等地方，做為憑證以使用服務、換取物品等。
(6)hive幣圈擴展閱讀
現階段數字貨幣更像一種投資產品，因為缺乏強有力的擔保機構維護其價格的穩定，其作為價值尺度的作用還未顯現，無法充當支付手段。數字貨幣作為投資產品，其發展離不開交易平台、運營公司和投資。
數字貨幣是一把雙刃劍，一方面，其所依託的區塊鏈技術實現了去中心化，可以用於數字貨幣以外的其他領域，這也是比特幣受到熱捧的原因之一；另一方面，如果數字貨幣被作為一種貨幣受到公眾的廣泛使用，則會對貨幣政策有效性、金融基礎設施、金融市場、金融穩定等方面產生巨大影響。
㈦ hiveon礦池是哪裡的
hiveon礦池是以太坊的。
與其它區塊鏈一樣，以太坊需要幾千人在自己的計算機上運行一個軟體，為該網路提供動力。網路中的每個節點（計算機）運行一個叫作以太坊虛擬機（EVM）的軟體。
將以太坊虛擬機想像成一個操作系統，它能理解並執行通過以太坊特定編程語言編寫的軟體。由以太坊虛擬機執行的軟體/應用程序被稱為「智能合約」。
要在這一世界計算機上做任何事都需付費。不過，付的不是美元或英鎊等普通貨幣，而是該網路自帶的加密貨幣，叫作以太幣。以太幣與比特幣大致相同，除了一點，即以太幣可以為在以太坊上執行智能合約而付費。
在以太坊上，無論是人還是智能合約都可作為用戶。人類用戶能做的事，智能合約也能做，而且還遠不止如此。
㈧ hive里查看欄位類型的函數
文本框設置InputMask屬性=�'（位數你按需要定）。
屬性值
cMask
指定如何輸入和顯示數據。下面的表格顯示了cMask的可能值。cMask說明
將小寫字母轉換為大寫字母，允許數字，空格，和符號，如減號(_)數據。在固定的位置上顯示貨幣符號，符號由SETCURRENCY命令指定。顯示位置浮動的貨幣符號，在微調器和文本框中其位置在靠近數字的地方。顯示當前Windows控制面板中區域和語言選項中設置的數字分組，或者分隔符，標記符。顯示當前由SETPOINT命令設置的小數點符號(默認為句號(.))允許數字和符號數據。只允許字母數據。放置在指定的位置輸入非十六進制的符號。只允許邏輯型數據。只允許字母和數字數據。僅允許字母表中的字元以並將它們轉換為大寫(A-Z)。僅允許字母表中的字元以並將它們轉換為小寫(a-z)只允許任何數據。允許字母Y，y，N，和n做為邏輯型數據的值。分別代表.T.和.F.。應用於：Column對象|ComboBox控制項|Spinner控制項|TextBox控制項InputMask不同於Format屬性。Format會影響整個輸入欄位，你可以混合使用幾個Format碼，但它們影響輸入欄位中的所有數據。
㈨ 火幣網支持steem硬分叉,hive怎麼一直不發放
都1個月了還沒發，幣安早發了。你發了嗎
㈩ Hive是主流幣嗎
不是主流的不多