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  • 只不过大饼虽然一骑绝尘独自创下新高,由于大饼价格太贵,敢在这个位置上车的散户寥寥无几。主流币、山寨币相对比特币的汇率更是跌得无法直视,就连市值第二的以太坊汇率也是跌的非常的惨,整个市场就是比特币的吸血...

    证券市场有句老话,叫做“新高之后还有新高”,短短半个月的时间,比特币直接突破上一轮牛市顶点后上冲 50%,最高点 29000 美金附近,离 30000 美金仅一线之遥,从年中低点 3800 美金算起,涨幅接近 8 倍,走势可谓相当强势。

     

    只不过大饼虽然一骑绝尘独自创下新高,由于大饼价格太贵,敢在这个位置上车的散户寥寥无几。主流币、山寨币相对比特币的汇率更是跌得无法直视,就连市值第二的以太坊汇率也是跌的非常的惨,整个市场就是比特币的吸血独立行情。

    经常有人问我,要不要追涨上车?其实我认为对于踏空观望的投资者来说,倒是也不用急,不要被市场上涨情绪冲昏头脑失去理智,虽然大饼的上涨趋势还没有加速赶顶的意思,但是 这个时候追大饼也许并不太好了,揣着敬畏和恐惧风险永远要铭记于心。

    看下比特币的月线,这样的月线在任何市场都是不可持续的,市场终归会回到理性范围,即使下个月继续冲高,也一定会有大幅回调的机会,等到那个时候,或许就是接踏空者上车的位置。

    01

    空仓应该如何布局?

    既然大饼和主流币目前不适合加仓,那么该如何进行布局呢?答案就是新币。

    新币轻装上阵,没有主流币那么大的套牢盘,不会一拉上去立马被砸下来;也不像一些老币那样,曾经承诺的愿景一个都没实现,让投资者再也无法信任。区块链技术经过几年的发展,其应用场景越来越清晰,韭菜经过几年的洗礼,也没那么好忽悠。

    上次我曾两次撰文推荐的一个新币 GUSDT,在 12 月 18 日当天连上 3 家交易平台,从早 9 点在 CoinBene 上线后从开盘价的 1U 涨到了 7.4U,涨幅高达 700%。随后第二天我看见成交量放大且币价依旧稳定。

    随后的一段时间内稳步上涨,最高涨至 33U 左右,不知道有没有人上车,如果按我提示的 7U 附近上车,已有 4 倍左后的回报。值得一提的是,在 12 月 29 日下午疑似出现大户砸盘,多个平台出现不同程度的大跌,其中以 CoinBene 跌幅最大,跌去 55%,但是项目方实力强大,牢牢的护住了盘面,快速收回, 目前价格维持在 27U 左右。

    可以说除了暴涨暴跌的 DeFi 币以外,就数 GUSDT 的表现亮眼,那么 GUSDT 的价值支撑什么?我们必须从项目定位、治理、技术面来分析。

    02

    赋能散户投资者

    在金融市场上赚大钱的永远都是机构,而散户能持续盈利者寥寥无几。机构能赚钱是因为机构有钱,可以不用在意一点点的价格波动,毫无节制的买买买,甚至他们的购买会推动价格的上涨。而且在消息面、基本面、技术面上,散户相较于机构是全面劣势,尤其在这个没有监管的市场上,机构的各种资源优势会被无限放大。甚至散户想参与一些优质项目都达不到门槛。

     

    不信我给你举个例子你仔细品品:今年 7 月份,MicroStrategy 公司开始购买比特币,在接受媒体采访时,公司老板 Michael Saylor 这样描述自己购买比特币的情形:“我买比特币花了 6 亿美元,每 3 秒下 1 单连买了 14 天,我就 1 个人坐在那里接所有卖单。”而后来的事情大家也知道了,购买比特币给 MicroStrategy 带来了超级丰厚的回报。仅用 5 个月时间超过了过去 5 年的收益。而且像 MicroStrategy 这样的机构越来越多。

    GUSDT 通过区块链和加密技术,建立一个能够为所有投资者提供公平竞争环境的平台。 GUSDT 的使命就是在散户投资者和项目之间筑起一个便捷及可靠的平台,GUSDT 能为投资者带来更优质的服务,创造一个更高收益的投资环境。

    03

    杰出的治理模式

    任何平台的运作和发展都离不开治理,基于区块链技术的数字资产投资平台更是如此。在治理层面上,GUSDT 采用的是去中心化世界的方式——“DAO”来治理。DAO 全称为去中心化自治组织(Decentralized Automatic Organization),顾名思义,是指一个不受层级化的中心权限控制、按前设的程序规则自动运转、并赋予网络中所有利益相关者话语权的开放的去中心化组织。自成立以来,GUSDT 在 DAO 上成立了一个专家委员会。

     

    GUSDT DAO 是被设计为由社区成员以一种清晰透明的方式来运行的。社区可以就改变系统参数的建议进行投票,并使个人与共同利益保持一致。由于 GUSDT DAO 在帮助他人和增加价值方面公开声明了社区价值观,因此他们能够创建了一个非常包容、统一和主动的在线社区。GUSDT DAO 的观点是整体可以大于部分之和。 GUSDT 持有者可以通过 DAO 参与 GUSDT 的治理和发展。

    从技术上来看,GUSDT 也利用了区块链平台的透明性,可以实现贷方资金的透明化托管,可以防止传统金融机构的跑路风险,这有利于增加理财用户和投资者的信任。

    GUSDT 的目标不仅仅是加密用户,更是普通的投资用户。这部分用户有资产管理的需求,对加密资产感兴趣,但在操纵和认知层面处于初级阶段,获得加密资产的指数基金服务是这部分人群的重要需求之一。

    GUSDT 会将用户划分为基础用户、高级用户以及企业用户。基础用户可以管理多个链的资产,这部分用户可以使用 ID、密码以及双重验证来登录钱包,而不必自己管理私钥。高级用户可以访问原生功能,例如质押、智能合约部署、跨链协议投票等。最后还有托管服务,有些用户或机构对加密资产的使用不熟练,更愿意采用托管服务。GUSDT 计划获得托管服务的许可证或跟具有托管资质的机构合作,帮助这部分用户进行加密资产的管理。

    GUSDT 采用的是中心化和去中心化结合的方法来为这些用户提供服务。它会追踪加密市场市值前 50 的项目,使用注入风险因子、回报率以及基金规模等不同指标来衡量基金的表现。高级用户也可以构建个人的基金,其他用户可以选择跟随这些基金的组合。用户可以根据其资产偏好自动购买基金并存储在 GUSDT 钱包中,而不是从交易所单独购买其中的每个加密代币。最后也有完全去中心化的方案。用户自己持有加密货币的私钥,自己根据市场进行投资组合,用户的交易记录会记录在区块链上。

    04

    高效、安全的智能投顾服务

    GUSDT 为用户提供一站式资产管理和多样化智能投资管理策略,根据受众群体所能承受的风险不同,制定不同的投资策略。同时以最大程度进行信息及时披露,包括投资策略上链、每日营收上链等,力求做到全民知情、全民监督,公正公平公开。

    GUSDT 拥有国际水准的核心团队,压倒性的核心技术优势,可在第一时间为用户提供实时数字资产行情和可靠的深度舆情分析,并根据风险承受能力、收益目标以及个人偏好,运用智能算法和数据模型科学订制投资策略。

    GUSDT 投顾服务以大数据+人工智能为核心技术,通过对加密数字货币的舆情和交易信息进行大数据采集建模,再通过人工智能对数据模型进行深度学习,经过高效的策略分析后,提供多种智能投资服务。数据采集方面,采用多端锚点技术、群控技术、交易所开放 API、页面爬虫等技术结合,从各个渠道广泛采集数据,及时得到正常渠道难以传播的消息,及时应对系统性风险,避免黑天鹅事件所带来的影响。

    策略分析方面,基于实时的交易数据分析,通过策略网络实时生成新交易策略。系数清单包括夏普比率、杠杆、频率、波动性、盈亏、涨跌幅、流动性等。交易策略生成之后,平台会进行线上实时模拟交易,如果在一定时间内表现良好则可进行上线交易。交易管理智能化方面,针对加密数字货币市场永不休市,投资人难以长时间持续追踪价格波动等情况,推出了人性化的半自动和托管交易服务,能有效缓解深夜无眠的盯盘之苦。

    对于投资者而言,最担心的就是自己的资产放在平台上被盗怎么办。GUSDT 具备多层次立体防护能力,配备有实战经验丰富的专业安防团队和三重系统防护体系,采用先进的防御算法和加密清洗机制消除 DDos 攻击威胁。通过物理隔离、双向加密、校验审查、分布式备勤等方式,增强多维度安全监控能力和容灾抗毁能力,其网络层、主机系统层、业务应用层均可抗击高强度、持续性网络攻击,可确保平台、钱包等无懈可击。

    总而言之,GUSDT 将中心化金融和去中心化金融进行结合,开拓出区块链投资平台的新道路, 我想这是投资者和机构看好 GUSDT 的原因,也是 GUSDT 价值的重要支撑。

    我很看好 GUSDT,我 7U 上车目前已经有 4 倍收益,你错过了吗?

    展开全文
  • 本篇博客,博主为大家分享的内容是如何实现Spark on Hive,即让Hive只作为存储角色,Spark负责sql解析优化,执行…话不多说,直接上车!          文章目录上车前需知Spark...

            本篇博客,博主为大家分享的内容是如何实现Spark on Hive,即让Hive只作为存储角色,Spark负责sql解析优化,执行…话不多说,直接上车!
            
    在这里插入图片描述


    上车前需知

            

    Spark on hive 与 hive on spark 的区别

    1. Spark on hive

            是spark 通过Spark-SQL使用hive 语句,操作hive ,底层运行的还是 spark rdd。

    (1)就是通过sparksql,加载hive的配置文件,获取到hive的元数据信息

    (2)spark sql获取到hive的元数据信息之后就可以拿到hive的所有表的数据

    (3)接下来就可以通过spark sql来操作hive表中的数据

    2.hive on spark

            是把hive查询从mapreduce 的mr (Hadoop计算引擎)操作替换为spark rdd(spark 执行引擎) 操作. 相对于spark on hive,这个要实现起来则麻烦很多, 必须重新编译你的spark和导入jar包,不过目前大部分使用的是spark on hive

    在这里插入图片描述

    上车

    概述

    在这里插入图片描述

    其中最关键的一句博主已经为大家提取出来了

    Configuration of Hive is done by placing your hive-site.xml, core-site.xml (for security configuration), and hdfs-site.xml (for HDFS configuration) file in conf/.

    到底是什么意思呢,这里先卖个关子,看到后面大伙就懂了

    • Hive查询流程及原理

            执行HQL时,先到MySQL元数据库中查找描述信息,然后解析HQL并根据描述信息生成MR任务

            Hive将SQL转成MapReduce执行速度慢

            使用SparkSQL整合Hive其实就是让SparkSQL去加载Hive 的元数据库,然后通过SparkSQL执行引擎去操作Hive表内的数据

            首先需要开启Hive的元数据库服务,让SparkSQL能够加载元数据

            

    发车

    一、Hive开启MetaStore服务

    <1>修改 hive/conf/hive-site.xml 新增如下配置

    
    <?xml version="1.0"?>
    <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
    <configuration>
        <property>
          <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
          <value>/user/hive/warehouse</value>
        </property>
        <property>
          <name>hive.metastore.local</name>
          <value>false</value>
        </property>
        <property>
          <name>hive.metastore.uris</name>
          <value>thrift://node01:9083</value>
        </property>
     </configuration>
    

    <2>后台启动 Hive MetaStore服务

    nohup /export/servers/hive/bin/hive --service metastore 2>&1 >> /var/log.log &

    二、SparkSQL整合Hive MetaStore

            Spark 有一个内置的 MateStore,使用 Derby 嵌入式数据库保存数据,但是这种方式不适合生产环境,因为这种模式同一时间只能有一个 SparkSession 使用,所以生产环境更推荐使用 Hive 的 MetaStore

            SparkSQL 整合 Hive 的 MetaStore 主要思路就是要通过配置能够访问它, 并且能够使用 HDFS 保存 WareHouse,所以可以直接拷贝 Hadoop 和 Hive 的配置文件到 Spark 的配置目录

            hive-site.xml 元数据仓库的位置等信息
            core-site.xml 安全相关的配置
            hdfs-site.xml HDFS 相关的配置

            
            我们进入到shell窗口,执行以下命令

            将hive目录下的hive-site.xml拷贝至spark安装目录下

    cp /export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0/conf/hive-site.xml /export/servers/spark/conf
    

            将hadoop安装目录下的core-site.xml和 hdfs-site.xml拷贝至spark安装目录下

    cp /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/core-site.xml /export/servers/spark/conf
    
    cp /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml /export/servers/spark/conf
    

    提示:使用IDEA本地测试直接把以上配置文件放在resources目录即可

            

    飙车

            先完成如下所示的代码,使用SparkSQL完成创建一个表,并将本地文件中的数据导入到表格中的操作

    使用SparkSQL操作Hive表

    import org.apache.spark.sql.SparkSession
    
    object HiveSupport {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        //创建sparkSession
        val spark = SparkSession
          .builder()
          .appName("HiveSupport")
          .master("local[*]")
          .config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://node01:8020/user/hive/warehouse")
          .config("hive.metastore.uris", "thrift://node01:9083")
          .enableHiveSupport()//开启hive语法的支持
          .getOrCreate()
    
        // 设置日志级别
        spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")
    
        //查看有哪些表
        spark.sql("show tables").show()
    
        //创建表
        spark.sql("CREATE TABLE person (id int, name string, age int) row format delimited fields terminated by ' '")
    
        //加载数据,数据为当前SparkDemo项目目录下的person.txt(和src平级)
        spark.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'in/person.txt' INTO TABLE person")
    
        //查询数据
        spark.sql("select * from person ").show()
    
        spark.stop()
      }
    }
    

            在运行程序之前,先让我们进入到hive的shell窗口,查看一下当前默认数据库default有哪些表

    hive (default)> show tables;
    OK
    tab_name
    student
    techer
    techer2
    Time taken: 0.738 seconds, Fetched: 3 row(s)
    hive (default)> 
    

            然后右键运行,当IDEA控制台打印以下结果,说明我们的程序运行成功了。
    在这里插入图片描述
    再次进入到hive的shell窗口,查看当前表,此时已经发现了我们刚刚用SparkSQL所创建的表
    在这里插入图片描述

    翻车

            正当博主终于长舒了一口气,准备拿出82年珍藏的雷碧小酢一杯的时候
    在这里插入图片描述
            电脑可能是馋哭了,直接蓝屏警告

    在这里插入图片描述

            好了,不说了,说多了都是泪,本次的分享就到这里,身为蒟蒻本蒻的我去抢救电脑了,或许喂Ta喝点也不至于罢工是吧 ̄へ ̄

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 怪我大学开始就不泡学妹,泡电脑,到现在还不懂对象的意思,就知道面对对象编程......现在每次回家最怕的就是老母亲说该找个对象了,我的对象就是Python,因为现在的女生都是“在市中心有个房子我就嫁”......月光族...

    作为一个Python界的精英程序员(自夸一波),上班时间总是辗转反侧,三点一线。好不容易到了周末放假时间,也好像没有去外面逛逛的想法,一个人的生活就是这样子。怪我大学开始就不泡学妹,泡电脑,到现在还不懂对象的意思,就知道面对对象编程......

    现在每次回家最怕的就是老母亲说该找个对象了,我的对象就是Python,因为现在的女生都是“在市中心有个房子我就嫁”......月光族高攀不起。

    与其它从事编程语言工作的朋友一样,我这个Python小精英也是休假就打开电脑,逛博客看看技术大牛的分享来学习新技术,或者说看看电影。这不,各种电影都要充值会员才能看,我的原则是该省的必须省,而且这是个锻炼我Python技术的机会。

    开始,我也就想着利用Python爬取一些兴趣相关的电影看,后来......我把代码加精,写了个类的代码,可以爬取任何你想看的电影资源包括什么你们都懂......以至于现在走路都走不稳,脚软。

    赶紧上Python教程,不然我知道我要被挨打了。对于此教程,能上车的朋友(能看懂的),请节制。

    首先下载流式文件,requests库中请求的stream设置成为True即可。

    随机找一个视频地址看看情况:

    失败了,出现报错:AttributeError: __exit__

    意思就是没有能够实现需要的__exit__方法。我们的目的即必须要让 r 最后关闭用来释放连接池,利用contextlib中的closing特性即可:

    run启动程序,然而却发现文件大小从未改变,无法估计已经爬取到了多少内容,所以我们要让Python爬取到的内容立即保存到我们的硬盘,这样也可以保证内存整洁:

    内容飞速的变多,心疼我的硬盘......最后一次写入硬盘,程序中记个数即可:

    成果:

    最后,我写了个类,方便爬取其它网页的内容......

    Python源码:

    运行代码:

    下载线程获取url:

    代码中含判断语句避免重复下载,到此教程结束。

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  •  这个概念到底是什么意思呢,我没有理解,所以就找了别人的分析  记录一下。 概念描述: 1.面向过程  简单来说,一切都是按照步骤来进行的,举例来说,我要做高铁回家,那么我需要哪些元素呢,  目的地,...

    需求描述

      今天在学习java,提到了一个概念,面向对象,

      这个概念到底是什么意思呢,我没有理解,所以就找了别人的分析

      记录一下。

    概念描述

    1.面向过程

      简单来说,一切都是按照步骤来进行的,举例来说,我要做高铁回家,那么我需要哪些元素呢,

      目的地,高铁铁路,高铁列车,电缆,钱,车票,身份证等等的。

      要达成回家这个目标:就按照步骤一步一步的来,建路线,建车,把车放铁轨上,部署电缆,买票,也就是一系列的行为,

      按照先后的顺序,一步一步的达成我的目的。

      面向过程:一切都是步骤。

    2.面向对象

      同样上面的例子,那么这些高铁线路,电缆,车都可以看做是对象,每个对象都负责自己的行为,我作为一个人这个对象,就是负责买票上车

      这些必要的行为就可以了,各个对象自己是如何建造出来的我不关心,整个面向对象,更符合现实世界的行为。更符合人类的理解。一切在你看来

      都是对象。

      面向对象:一切都是对象。

     

    参考一个例子:开车去西藏,我不管车怎么造怎么开怎么走,只管去目的地西藏。

     

    文档创建时间:2018年3月16日16:59:58

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/chuanzhang053/p/8583435.html

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