hive數字貨幣走勢

⑴ 谷歌再爆惡意插件是什麼

網路安全公司趨勢科技在本周稱，一款以其效率而聞名的惡意Google Chrome擴展插件已針對加密貨幣交易平台進行了修改。而Google的Chrome瀏覽器一直都是幣圈人士的選擇，不少加密貨幣錢包、區塊鏈游戲都要藉助Chrome插件，正因為此才會有不少的犯罪分子盯上Chrome，通過傳播惡意插件，盜取用戶的數據。

今年4月，FacexWorm開始瞄準加密貨幣用戶。在趨勢科技的報告中顯示，目前FacexWorm至少造成了一起比特幣交易竊取案件，但目前仍不清楚攻擊者從中獲取的具體收益。目前，谷歌Chrome已經刪除了許多FacexWorm擴展插件，但用戶依然需要警惕，因為類似FacexWorm這樣的竊取數字資產的惡意插件，還有不少。

內容來自鳳凰網

⑵ sql語句 decimal(18,0)什麼意思

decimal(18,0)，數值中共有18位數，其中整數佔18位，小數佔0位。Decimal(n,m)表示數值中共有n位數，其中整數n-m位，小數m位。

例：decimal(2,1)，此時，插入數據「12.3」、「12」等會出現「數據溢出錯誤」的異常；插入「1.23」或「1.2345...」會自動四捨五入成「1.2」；插入「2」會自動補成「2.0」，以確保2位的有效長度，其中包含1位小數。

當用 int類型會有溢出時，可以用 decimal 類型進行處理，把結果可以用 convert 或是 cast 進行轉換。

(2)hive數字貨幣走勢擴展閱讀：

Decimal 數據類型Decimal 變數存儲為 96 位（12 個位元組）無符號的整型形式，並除以一個 10 的冪數。這個變比因子決定了小數點右面的數字位數，其范圍從 0 到 28。變比因子為 0（沒有小數位）的情形下，最大的可能值為 +/-79,228,162,514,264,337,593,543,950,335。

在有 28 個小數位的情況下，最大值為 +/-7.9228162514264337593543950335，而最小的非零值為 +/-0.0000000000000000000000000001。注意 此時，Decimal 數據類型只能在 Variant中使用，也就是說，不能聲明一變數為 Decimal 的類型。

不過可用 Cdec 函數，創建一個子類型為 Decimal 的 Variant。 這樣就對了。Decimal類型消除了發生在各種浮點運算中的舍入誤差,並可以准確地表示28個小數位。

⑶ 大數據時代發展歷程是什麼

大數據技術發展史：大數據的前世今生

今天我們常說的大數據技術，其實起源於Google在2004年前後發表的三篇論文，也就是我們經常聽到的「三駕馬車」，分別是分布式文件系統GFS、大數據分布式計算框架MapRece和NoSQL資料庫系統BigTable。

你知道，搜索引擎主要就做兩件事情，一個是網頁抓取，一個是索引構建，而在這個過程中，有大量的數據需要存儲和計算。這「三駕馬車」其實就是用來解決這個問題的，你從介紹中也能看出來，一個文件系統、一個計算框架、一個資料庫系統。

現在你聽到分布式、大數據之類的詞，肯定一點兒也不陌生。但你要知道，在2004年那會兒，整個互聯網還處於懵懂時代，Google發布的論文實在是讓業界為之一振，大家恍然大悟，原來還可以這么玩。

因為那個時間段，大多數公司的關注點其實還是聚焦在單機上，在思考如何提升單機的性能，尋找更貴更好的伺服器。而Google的思路是部署一個大規模的伺服器集群，通過分布式的方式將海量數據存儲在這個集群上，然後利用集群上的所有機器進行數據計算。 這樣，Google其實不需要買很多很貴的伺服器，它只要把這些普通的機器組織到一起，就非常厲害了。

當時的天才程序員，也是Lucene開源項目的創始人Doug Cutting正在開發開源搜索引擎Nutch，閱讀了Google的論文後，他非常興奮，緊接著就根據論文原理初步實現了類似GFS和MapRece的功能。

兩年後的2006年，Doug Cutting將這些大數據相關的功能從Nutch中分離了出來，然後啟動了一個獨立的項目專門開發維護大數據技術，這就是後來赫赫有名的Hadoop，主要包括Hadoop分布式文件系統HDFS和大數據計算引擎MapRece。

當我們回顧軟體開發的歷史，包括我們自己開發的軟體，你會發現，有的軟體在開發出來以後無人問津或者寥寥數人使用，這樣的軟體其實在所有開發出來的軟體中佔大多數。而有的軟體則可能會開創一個行業，每年創造數百億美元的價值，創造百萬計的就業崗位，這些軟體曾經是Windows、Linux、Java，而現在這個名單要加上Hadoop的名字。

如果有時間，你可以簡單瀏覽下Hadoop的代碼，這個純用Java編寫的軟體其實並沒有什麼高深的技術難點，使用的也都是一些最基礎的編程技巧，也沒有什麼出奇之處，但是它卻給社會帶來巨大的影響，甚至帶動一場深刻的科技革命，推動了人工智慧的發展與進步。

我覺得，我們在做軟體開發的時候，也可以多思考一下，我們所開發軟體的價值點在哪裡？真正需要使用軟體實現價值的地方在哪裡？你應該關注業務、理解業務，有價值導向，用自己的技術為公司創造真正的價值，進而實現自己的人生價值。而不是整天埋頭在需求說明文檔里，做一個沒有思考的代碼機器人。

Hadoop發布之後，Yahoo很快就用了起來。大概又過了一年到了2007年，網路和阿里巴巴也開始使用Hadoop進行大數據存儲與計算。

2008年，Hadoop正式成為Apache的頂級項目，後來Doug Cutting本人也成為了Apache基金會的主席。自此，Hadoop作為軟體開發領域的一顆明星冉冉升起。

同年，專門運營Hadoop的商業公司Cloudera成立，Hadoop得到進一步的商業支持。

這個時候，Yahoo的一些人覺得用MapRece進行大數據編程太麻煩了，於是便開發了Pig。Pig是一種腳本語言，使用類SQL的語法，開發者可以用Pig腳本描述要對大數據集上進行的操作，Pig經過編譯後會生成MapRece程序，然後在Hadoop上運行。

編寫Pig腳本雖然比直接MapRece編程容易，但是依然需要學習新的腳本語法。於是Facebook又發布了Hive。Hive支持使用SQL語法來進行大數據計算，比如說你可以寫個Select語句進行數據查詢，然後Hive會把SQL語句轉化成MapRece的計算程序。

這樣，熟悉資料庫的數據分析師和工程師便可以無門檻地使用大數據進行數據分析和處理了。Hive出現後極大程度地降低了Hadoop的使用難度，迅速得到開發者和企業的追捧。據說，2011年的時候，Facebook大數據平台上運行的作業90%都來源於Hive。

隨後，眾多Hadoop周邊產品開始出現，大數據生態體系逐漸形成，其中包括：專門將關系資料庫中的數據導入導出到Hadoop平台的Sqoop；針對大規模日誌進行分布式收集、聚合和傳輸的Flume；MapRece工作流調度引擎Oozie等。

在Hadoop早期，MapRece既是一個執行引擎，又是一個資源調度框架，伺服器集群的資源調度管理由MapRece自己完成。但是這樣不利於資源復用，也使得MapRece非常臃腫。於是一個新項目啟動了，將MapRece執行引擎和資源調度分離開來，這就是Yarn。2012年，Yarn成為一個獨立的項目開始運營，隨後被各類大數據產品支持，成為大數據平台上最主流的資源調度系統。

同樣是在2012年，UC伯克利AMP實驗室（Algorithms、Machine和People的縮寫）開發的Spark開始嶄露頭角。當時AMP實驗室的馬鐵博士發現使用MapRece進行機器學習計算的時候性能非常差，因為機器學習演算法通常需要進行很多次的迭代計算，而MapRece每執行一次Map和Rece計算都需要重新啟動一次作業，帶來大量的無謂消耗。還有一點就是MapRece主要使用磁碟作為存儲介質，而2012年的時候，內存已經突破容量和成本限制，成為數據運行過程中主要的存儲介質。Spark一經推出，立即受到業界的追捧，並逐步替代MapRece在企業應用中的地位。

一般說來，像MapRece、Spark這類計算框架處理的業務場景都被稱作批處理計算，因為它們通常針對以「天」為單位產生的數據進行一次計算，然後得到需要的結果，這中間計算需要花費的時間大概是幾十分鍾甚至更長的時間。因為計算的數據是非在線得到的實時數據，而是歷史數據，所以這類計算也被稱為大數據離線計算。

而在大數據領域，還有另外一類應用場景，它們需要對實時產生的大量數據進行即時計算，比如對於遍布城市的監控攝像頭進行人臉識別和嫌犯追蹤。這類計算稱為大數據流計算，相應地，有Storm、Flink、Spark Streaming等流計算框架來滿足此類大數據應用的場景。 流式計算要處理的數據是實時在線產生的數據，所以這類計算也被稱為大數據實時計算。

在典型的大數據的業務場景下，數據業務最通用的做法是，採用批處理的技術處理歷史全量數據，採用流式計算處理實時新增數據。而像Flink這樣的計算引擎，可以同時支持流式計算和批處理計算。

除了大數據批處理和流處理，NoSQL系統處理的主要也是大規模海量數據的存儲與訪問，所以也被歸為大數據技術。 NoSQL曾經在2011年左右非常火爆，涌現出HBase、Cassandra等許多優秀的產品，其中HBase是從Hadoop中分離出來的、基於HDFS的NoSQL系統。

我們回顧軟體發展的歷史會發現，差不多類似功能的軟體，它們出現的時間都非常接近，比如Linux和Windows都是在90年代初出現，Java開發中的各類MVC框架也基本都是同期出現，Android和iOS也是前腳後腳問世。2011年前後，各種NoSQL資料庫也是層出不群，我也是在那個時候參與開發了阿里巴巴自己的NoSQL系統。

事物發展有自己的潮流和規律，當你身處潮流之中的時候，要緊緊抓住潮流的機會，想辦法脫穎而出，即使沒有成功，也會更加洞悉時代的脈搏，收獲珍貴的知識和經驗。而如果潮流已經退去，這個時候再去往這個方向上努力，只會收獲迷茫與壓抑，對時代、對自己都沒有什麼幫助。

但是時代的浪潮猶如海灘上的浪花，總是一浪接著一浪，只要你站在海邊，身處這個行業之中，下一個浪潮很快又會到來。你需要敏感而又深刻地去觀察，略去那些浮躁的泡沫，抓住真正潮流的機會，奮力一搏，不管成敗，都不會遺憾。

正所謂在歷史前進的邏輯中前進，在時代發展的潮流中發展。通俗的說，就是要在風口中飛翔。

上面我講的這些基本上都可以歸類為大數據引擎或者大數據框架。而大數據處理的主要應用場景包括數據分析、數據挖掘與機器學習。數據分析主要使用Hive、Spark SQL等SQL引擎完成；數據挖掘與機器學習則有專門的機器學習框架TensorFlow、Mahout以及MLlib等，內置了主要的機器學習和數據挖掘演算法。

此外，大數據要存入分布式文件系統（HDFS），要有序調度MapRece和Spark作業執行，並能把執行結果寫入到各個應用系統的資料庫中，還需要有一個大數據平台整合所有這些大數據組件和企業應用系統。

圖中的所有這些框架、平台以及相關的演算法共同構成了大數據的技術體系，我將會在專欄後面逐個分析，幫你能夠對大數據技術原理和應用演算法構建起完整的知識體系，進可以專職從事大數據開發，退可以在自己的應用開發中更好地和大數據集成，掌控自己的項目。

希望對您有所幫助！~

⑷ 全球有哪些企業公開持有數字貨幣

全球29家知名公司持有超過300億美金的數字資產

最近出現了一種新趨勢，因為許多知名公司決定利用比特幣（BTC）進行儲備，而不是持有傳統持有的資產。在Microstrategy購買了價值2.5億美元的BTC之後，這一趨勢開始逐漸流行起來。不久之後，該公司繼續購買了更多的比特幣。經過幾次購買，Microstrategy已將其持有量增加到70,470 BTC或供應量的.336％。收購Microstrategy之後，Square Inc.等企業就開始了收購。和Ruffer投資公司加入了比特幣的購買趨勢。

根據門戶網站bitcointreasuries.org的數據，很多公司持有超過110萬個比特幣或價值超過300億美元的加密資產。在十億美元的Microstrategy公司在八月份購買了價值2.5億美元的比特幣之後，知名公司持有的大量比特幣儲備開始膨脹。現在有29家公司持有加密貨幣代替股票和現金等傳統儲備。

到目前為止，在網站bitcointreasuries.org上總共列出了29家公司，該網站將所有公司劃分為三個不同的部分。公開交易，私人和類似ETF的持有人。

共有15家公開交易的公司，包括Microstrategy Inc.，Galaxy Digital Holdings，Square Inc.，Hut 8 Mining Corp，Voyager Digital LTD，Riot Blockchain，Inc.，Bit Digital，Inc.，Coin Citadel Inc.，Advanced Bitcoin Technologies AG，Digitalx，Hive區塊鏈，Cypherpunk Holdings Inc.，Bigg Digital Assets Inc.，Argo Blockchain和Frmo Corp.這15家公開交易的公司的總市值約為100,003 BTC，持有比特幣資金的私人公司部分包括四家私人公司，包括Mtgox kk，Block.one，Tezos Foundation和Stone Ridge Holdings Group。在所有四家公司的儲備中，私人公司的總市值比上市公司多317,383 BTC。

bitcointreasuries.org列表的底部有九個類似於ETF的持有人，其基金包括Grayscale Bitcoin Trust，Coinshares，Ruffer Investment，3iq The Bitcoin Fund，Grayscale Digital Large Cap，Bitwise 10 Crypto Index Fund，WisdomTree Bitcoin，21shares AG ，以及ETC Group的比特幣ETP。

其中包括加拿大餐館連鎖店Tahini's和加拿大圖形軟體公司Snappa。Tahini的餐飲連鎖店透露，該公司將其所有現金儲備都換成了BTC，而Snappa則表示，該公司將40％的現金儲備用於比特幣交易。加拿大上市公司Mogo也剛剛宣布將其儲備的1.5％投資於比特幣，並計劃明年購買更多。當Tahini決定告訴其財務顧問之後，他將立即購買比特幣時，他建議使用黃金。餐館老闆說，貴金屬黃金已經成為可靠的避風港。

該公司在推特上寫道： 「我們看著我們的財務顧問，並告訴他，由於比特幣，黃金將變成騙局。」 塔希尼補充說：「他笑了，居高臨下地回到了6000年的論點上。」

⑸ 大數據時代的產生背景

一、大數據時代城市管理的機遇：
首先,有利於數字化城市建設。城市化過程中出現的管理問題，傳統的城市管理方式早已對我國出現的城市問題束手無策,在大數據時代到來的背景下,數字化城市建設就呼之欲出。
其次,有利於電子政務建設。長期以來,我國政府在處理公共事務時都基本採用了傳統的處理方式,紙質化的模式占據了主要地位。隨著信息技術的不斷更新以及大數據時代的到來,電子政務也隨之應運而生。由於大數據時代的特點以及不斷更新發展,電子政務的形式也不斷得到更新。
最後,有利於智慧城市建設。智慧城市建設則是在大數據技術上產生的城市建設和管理方案。可見,大數據時代的到來更加有利於我國的智慧城市建設,為智慧城市的最終建成提供真實可靠的信息基礎。會在一定程度上難以實現真正共享。另外,因為信息化很不平衡,各地各部門使用的信息技術標准很難統一,最後導致數據孤島的現象也並非個例。
二、大數據時代城市管理的挑戰 ：
大數據時代,機遇存在的同時也不可避免會遇到許多挑戰,數據開放不足、數據共享不足、數據質量不優等等都面臨著嚴峻的挑戰。
首先，數據開放不足。數據是信息的重要載體,信息的公開在一定意義上就是數據的公開。在所有的數據公開中,政府相關數據公開尤為引人矚目。國外早就對數據公開確立了「公開為原則,不公開為例外」的原則,我國也有類似規定,但是真實執行情況令人堪憂。
其次，數據共享不足。就目前來看,誰掌握了大量真實可靠的信息,誰就掌握了主動權,信息在一定程度上就是權威的象徵,權力和利益的象徵。再者,政府各部門大部分存在利己傾向, 信息就會在一定程度上難以實現真正共享。另外,因為信息化很不平衡,各地各部門使用的信息技術標准很難統一,最後導致數據孤島的現象也並非個例。
然後，數據質量不優。數據質量問題直接影響依靠數據獲得的信息的真實有效性,最終影響整體決策的有效性。數據質量主要包括數據的真實性、完整性和有效性。數據在收集、整合、存儲和使用四個階段當中,每個階段都極有可能出現數據質量問題。在我國城市管理中,各級各部門每天都會面對大量繁瑣的數據,數據收集渠道主要有下級單位上報數據、調查統計、普查等等,每一個渠道也同樣會有很多因素影響數據質量。

⑹ 虛擬貨幣、數字貨幣、加密貨幣、代幣、通證有什麼區別

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數字貨幣走勢擴展閱讀

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。

⑺ 谷歌惡意插件可以竊取用戶的加密貨幣嗎

谷歌Chrome是幣圈人士的御用瀏覽器，許多加密貨幣錢包、區塊鏈游戲都要藉助Chrome插件來實現。但也正是如此，谷歌Chrome被違法犯罪分子盯上，他們通過傳播惡意插件，盜取用戶的數字資產。

目前，谷歌Chrome已經刪除了許多FacexWorm擴展插件，但用戶依然需要警惕，因為類似FacexWorm這樣的竊取數字資產的惡意插件，還有很多。

⑻ 挖礦軟體哪個最好用啊求推薦

哈魚礦工啊，Windows可一鍵挖礦，而且還沒有抽水。同時，他們也有APP，可以隨時監控你的機器。

Linux系統也可以挖礦，兩步設置，就可以挖礦。

Linux系統兩步搞定挖礦

• 打開網站，輸入手機號，選擇你要使用多少CPU來挖礦，默認為使用50%的CPU進行挖礦，點擊生成你的專屬命令並復制



就是這么操作簡單。

⑼ HIVE0.7.0啟動後，show tables;報錯

以前用過0.6.0的，不知道0.7.0是否一樣。看提示是元數據的資料庫沒有需要的視圖。
hive默認的是使用本地運行的derby資料庫來存儲相關的元數據信息的。也不需要什麼特別的配置。正常應該都能正確運行。但是換個目錄運行hive原來的東西就找不到了。我們以前的把hive的元資料庫配置成一個遠程的oracle，來解決這個問題。
樓主是否也修改過matedata相關的配置，才導致這個問題？

⑽ 比特幣是怎樣割韭菜的

발하