hive数字货币走势

⑴ 谷歌再爆恶意插件是什么

网络安全公司趋势科技在本周称，一款以其效率而闻名的恶意Google Chrome扩展插件已针对加密货币交易平台进行了修改。而Google的Chrome浏览器一直都是币圈人士的选择，不少加密货币钱包、区块链游戏都要借助Chrome插件，正因为此才会有不少的犯罪分子盯上Chrome，通过传播恶意插件，盗取用户的数据。

今年4月，FacexWorm开始瞄准加密货币用户。在趋势科技的报告中显示，目前FacexWorm至少造成了一起比特币交易窃取案件，但目前仍不清楚攻击者从中获取的具体收益。目前，谷歌Chrome已经删除了许多FacexWorm扩展插件，但用户依然需要警惕，因为类似FacexWorm这样的窃取数字资产的恶意插件，还有不少。

内容来自凤凰网

⑵ sql语句 decimal(18,0)什么意思

decimal(18,0)，数值中共有18位数，其中整数占18位，小数占0位。Decimal(n,m)表示数值中共有n位数，其中整数n-m位，小数m位。

例：decimal(2,1)，此时，插入数据“12.3”、“12”等会出现“数据溢出错误”的异常；插入“1.23”或“1.2345...”会自动四舍五入成“1.2”；插入“2”会自动补成“2.0”，以确保2位的有效长度，其中包含1位小数。

当用 int类型会有溢出时，可以用 decimal 类型进行处理，把结果可以用 convert 或是 cast 进行转换。

(2)hive数字货币走势扩展阅读：

Decimal 数据类型Decimal 变量存储为 96 位（12 个字节）无符号的整型形式，并除以一个 10 的幂数。这个变比因子决定了小数点右面的数字位数，其范围从 0 到 28。变比因子为 0（没有小数位）的情形下，最大的可能值为 +/-79,228,162,514,264,337,593,543,950,335。

在有 28 个小数位的情况下，最大值为 +/-7.9228162514264337593543950335，而最小的非零值为 +/-0.0000000000000000000000000001。注意 此时，Decimal 数据类型只能在 Variant中使用，也就是说，不能声明一变量为 Decimal 的类型。

不过可用 Cdec 函数，创建一个子类型为 Decimal 的 Variant。 这样就对了。Decimal类型消除了发生在各种浮点运算中的舍入误差,并可以准确地表示28个小数位。

⑶ 大数据时代发展历程是什么

大数据技术发展史：大数据的前世今生

今天我们常说的大数据技术，其实起源于Google在2004年前后发表的三篇论文，也就是我们经常听到的“三驾马车”，分别是分布式文件系统GFS、大数据分布式计算框架MapRece和NoSQL数据库系统BigTable。

你知道，搜索引擎主要就做两件事情，一个是网页抓取，一个是索引构建，而在这个过程中，有大量的数据需要存储和计算。这“三驾马车”其实就是用来解决这个问题的，你从介绍中也能看出来，一个文件系统、一个计算框架、一个数据库系统。

现在你听到分布式、大数据之类的词，肯定一点儿也不陌生。但你要知道，在2004年那会儿，整个互联网还处于懵懂时代，Google发布的论文实在是让业界为之一振，大家恍然大悟，原来还可以这么玩。

因为那个时间段，大多数公司的关注点其实还是聚焦在单机上，在思考如何提升单机的性能，寻找更贵更好的服务器。而Google的思路是部署一个大规模的服务器集群，通过分布式的方式将海量数据存储在这个集群上，然后利用集群上的所有机器进行数据计算。 这样，Google其实不需要买很多很贵的服务器，它只要把这些普通的机器组织到一起，就非常厉害了。

当时的天才程序员，也是Lucene开源项目的创始人Doug Cutting正在开发开源搜索引擎Nutch，阅读了Google的论文后，他非常兴奋，紧接着就根据论文原理初步实现了类似GFS和MapRece的功能。

两年后的2006年，Doug Cutting将这些大数据相关的功能从Nutch中分离了出来，然后启动了一个独立的项目专门开发维护大数据技术，这就是后来赫赫有名的Hadoop，主要包括Hadoop分布式文件系统HDFS和大数据计算引擎MapRece。

当我们回顾软件开发的历史，包括我们自己开发的软件，你会发现，有的软件在开发出来以后无人问津或者寥寥数人使用，这样的软件其实在所有开发出来的软件中占大多数。而有的软件则可能会开创一个行业，每年创造数百亿美元的价值，创造百万计的就业岗位，这些软件曾经是Windows、Linux、Java，而现在这个名单要加上Hadoop的名字。

如果有时间，你可以简单浏览下Hadoop的代码，这个纯用Java编写的软件其实并没有什么高深的技术难点，使用的也都是一些最基础的编程技巧，也没有什么出奇之处，但是它却给社会带来巨大的影响，甚至带动一场深刻的科技革命，推动了人工智能的发展与进步。

我觉得，我们在做软件开发的时候，也可以多思考一下，我们所开发软件的价值点在哪里？真正需要使用软件实现价值的地方在哪里？你应该关注业务、理解业务，有价值导向，用自己的技术为公司创造真正的价值，进而实现自己的人生价值。而不是整天埋头在需求说明文档里，做一个没有思考的代码机器人。

Hadoop发布之后，Yahoo很快就用了起来。大概又过了一年到了2007年，网络和阿里巴巴也开始使用Hadoop进行大数据存储与计算。

2008年，Hadoop正式成为Apache的顶级项目，后来Doug Cutting本人也成为了Apache基金会的主席。自此，Hadoop作为软件开发领域的一颗明星冉冉升起。

同年，专门运营Hadoop的商业公司Cloudera成立，Hadoop得到进一步的商业支持。

这个时候，Yahoo的一些人觉得用MapRece进行大数据编程太麻烦了，于是便开发了Pig。Pig是一种脚本语言，使用类SQL的语法，开发者可以用Pig脚本描述要对大数据集上进行的操作，Pig经过编译后会生成MapRece程序，然后在Hadoop上运行。

编写Pig脚本虽然比直接MapRece编程容易，但是依然需要学习新的脚本语法。于是Facebook又发布了Hive。Hive支持使用SQL语法来进行大数据计算，比如说你可以写个Select语句进行数据查询，然后Hive会把SQL语句转化成MapRece的计算程序。

这样，熟悉数据库的数据分析师和工程师便可以无门槛地使用大数据进行数据分析和处理了。Hive出现后极大程度地降低了Hadoop的使用难度，迅速得到开发者和企业的追捧。据说，2011年的时候，Facebook大数据平台上运行的作业90%都来源于Hive。

随后，众多Hadoop周边产品开始出现，大数据生态体系逐渐形成，其中包括：专门将关系数据库中的数据导入导出到Hadoop平台的Sqoop；针对大规模日志进行分布式收集、聚合和传输的Flume；MapRece工作流调度引擎Oozie等。

在Hadoop早期，MapRece既是一个执行引擎，又是一个资源调度框架，服务器集群的资源调度管理由MapRece自己完成。但是这样不利于资源复用，也使得MapRece非常臃肿。于是一个新项目启动了，将MapRece执行引擎和资源调度分离开来，这就是Yarn。2012年，Yarn成为一个独立的项目开始运营，随后被各类大数据产品支持，成为大数据平台上最主流的资源调度系统。

同样是在2012年，UC伯克利AMP实验室（Algorithms、Machine和People的缩写）开发的Spark开始崭露头角。当时AMP实验室的马铁博士发现使用MapRece进行机器学习计算的时候性能非常差，因为机器学习算法通常需要进行很多次的迭代计算，而MapRece每执行一次Map和Rece计算都需要重新启动一次作业，带来大量的无谓消耗。还有一点就是MapRece主要使用磁盘作为存储介质，而2012年的时候，内存已经突破容量和成本限制，成为数据运行过程中主要的存储介质。Spark一经推出，立即受到业界的追捧，并逐步替代MapRece在企业应用中的地位。

一般说来，像MapRece、Spark这类计算框架处理的业务场景都被称作批处理计算，因为它们通常针对以“天”为单位产生的数据进行一次计算，然后得到需要的结果，这中间计算需要花费的时间大概是几十分钟甚至更长的时间。因为计算的数据是非在线得到的实时数据，而是历史数据，所以这类计算也被称为大数据离线计算。

而在大数据领域，还有另外一类应用场景，它们需要对实时产生的大量数据进行即时计算，比如对于遍布城市的监控摄像头进行人脸识别和嫌犯追踪。这类计算称为大数据流计算，相应地，有Storm、Flink、Spark Streaming等流计算框架来满足此类大数据应用的场景。 流式计算要处理的数据是实时在线产生的数据，所以这类计算也被称为大数据实时计算。

在典型的大数据的业务场景下，数据业务最通用的做法是，采用批处理的技术处理历史全量数据，采用流式计算处理实时新增数据。而像Flink这样的计算引擎，可以同时支持流式计算和批处理计算。

除了大数据批处理和流处理，NoSQL系统处理的主要也是大规模海量数据的存储与访问，所以也被归为大数据技术。 NoSQL曾经在2011年左右非常火爆，涌现出HBase、Cassandra等许多优秀的产品，其中HBase是从Hadoop中分离出来的、基于HDFS的NoSQL系统。

我们回顾软件发展的历史会发现，差不多类似功能的软件，它们出现的时间都非常接近，比如Linux和Windows都是在90年代初出现，Java开发中的各类MVC框架也基本都是同期出现，Android和iOS也是前脚后脚问世。2011年前后，各种NoSQL数据库也是层出不群，我也是在那个时候参与开发了阿里巴巴自己的NoSQL系统。

事物发展有自己的潮流和规律，当你身处潮流之中的时候，要紧紧抓住潮流的机会，想办法脱颖而出，即使没有成功，也会更加洞悉时代的脉搏，收获珍贵的知识和经验。而如果潮流已经退去，这个时候再去往这个方向上努力，只会收获迷茫与压抑，对时代、对自己都没有什么帮助。

但是时代的浪潮犹如海滩上的浪花，总是一浪接着一浪，只要你站在海边，身处这个行业之中，下一个浪潮很快又会到来。你需要敏感而又深刻地去观察，略去那些浮躁的泡沫，抓住真正潮流的机会，奋力一搏，不管成败，都不会遗憾。

正所谓在历史前进的逻辑中前进，在时代发展的潮流中发展。通俗的说，就是要在风口中飞翔。

上面我讲的这些基本上都可以归类为大数据引擎或者大数据框架。而大数据处理的主要应用场景包括数据分析、数据挖掘与机器学习。数据分析主要使用Hive、Spark SQL等SQL引擎完成；数据挖掘与机器学习则有专门的机器学习框架TensorFlow、Mahout以及MLlib等，内置了主要的机器学习和数据挖掘算法。

此外，大数据要存入分布式文件系统（HDFS），要有序调度MapRece和Spark作业执行，并能把执行结果写入到各个应用系统的数据库中，还需要有一个大数据平台整合所有这些大数据组件和企业应用系统。

图中的所有这些框架、平台以及相关的算法共同构成了大数据的技术体系，我将会在专栏后面逐个分析，帮你能够对大数据技术原理和应用算法构建起完整的知识体系，进可以专职从事大数据开发，退可以在自己的应用开发中更好地和大数据集成，掌控自己的项目。

希望对您有所帮助！~

⑷ 全球有哪些企业公开持有数字货币

全球29家知名公司持有超过300亿美金的数字资产

最近出现了一种新趋势，因为许多知名公司决定利用比特币（BTC）进行储备，而不是持有传统持有的资产。在Microstrategy购买了价值2.5亿美元的BTC之后，这一趋势开始逐渐流行起来。不久之后，该公司继续购买了更多的比特币。经过几次购买，Microstrategy已将其持有量增加到70,470 BTC或供应量的.336％。收购Microstrategy之后，Square Inc.等企业就开始了收购。和Ruffer投资公司加入了比特币的购买趋势。

根据门户网站bitcointreasuries.org的数据，很多公司持有超过110万个比特币或价值超过300亿美元的加密资产。在十亿美元的Microstrategy公司在八月份购买了价值2.5亿美元的比特币之后，知名公司持有的大量比特币储备开始膨胀。现在有29家公司持有加密货币代替股票和现金等传统储备。

到目前为止，在网站bitcointreasuries.org上总共列出了29家公司，该网站将所有公司划分为三个不同的部分。公开交易，私人和类似ETF的持有人。

共有15家公开交易的公司，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区块链，Cypherpunk Holdings Inc.，Bigg Digital Assets Inc.，Argo Blockchain和Frmo Corp.这15家公开交易的公司的总市值约为100,003 BTC，持有比特币资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。在所有四家公司的储备中，私人公司的总市值比上市公司多317,383 BTC。

bitcointreasuries.org列表的底部有九个类似于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的比特币ETP。

其中包括加拿大餐馆连锁店Tahini's和加拿大图形软件公司Snappa。Tahini的餐饮连锁店透露，该公司将其所有现金储备都换成了BTC，而Snappa则表示，该公司将40％的现金储备用于比特币交易。加拿大上市公司Mogo也刚刚宣布将其储备的1.5％投资于比特币，并计划明年购买更多。当Tahini决定告诉其财务顾问之后，他将立即购买比特币时，他建议使用黄金。餐馆老板说，贵金属黄金已经成为可靠的避风港。

该公司在推特上写道： “我们看着我们的财务顾问，并告诉他，由于比特币，黄金将变成骗局。” 塔希尼补充说：“他笑了，居高临下地回到了6000年的论点上。”

⑸ 大数据时代的产生背景

一、大数据时代城市管理的机遇：
首先,有利于数字化城市建设。城市化过程中出现的管理问题，传统的城市管理方式早已对我国出现的城市问题束手无策,在大数据时代到来的背景下,数字化城市建设就呼之欲出。
其次,有利于电子政务建设。长期以来,我国政府在处理公共事务时都基本采用了传统的处理方式,纸质化的模式占据了主要地位。随着信息技术的不断更新以及大数据时代的到来,电子政务也随之应运而生。由于大数据时代的特点以及不断更新发展,电子政务的形式也不断得到更新。
最后,有利于智慧城市建设。智慧城市建设则是在大数据技术上产生的城市建设和管理方案。可见,大数据时代的到来更加有利于我国的智慧城市建设,为智慧城市的最终建成提供真实可靠的信息基础。会在一定程度上难以实现真正共享。另外,因为信息化很不平衡,各地各部门使用的信息技术标准很难统一,最后导致数据孤岛的现象也并非个例。
二、大数据时代城市管理的挑战 ：
大数据时代,机遇存在的同时也不可避免会遇到许多挑战,数据开放不足、数据共享不足、数据质量不优等等都面临着严峻的挑战。
首先，数据开放不足。数据是信息的重要载体,信息的公开在一定意义上就是数据的公开。在所有的数据公开中,政府相关数据公开尤为引人瞩目。国外早就对数据公开确立了“公开为原则,不公开为例外”的原则,我国也有类似规定,但是真实执行情况令人堪忧。
其次，数据共享不足。就目前来看,谁掌握了大量真实可靠的信息,谁就掌握了主动权,信息在一定程度上就是权威的象征,权力和利益的象征。再者,政府各部门大部分存在利己倾向, 信息就会在一定程度上难以实现真正共享。另外,因为信息化很不平衡,各地各部门使用的信息技术标准很难统一,最后导致数据孤岛的现象也并非个例。
然后，数据质量不优。数据质量问题直接影响依靠数据获得的信息的真实有效性,最终影响整体决策的有效性。数据质量主要包括数据的真实性、完整性和有效性。数据在收集、整合、存储和使用四个阶段当中,每个阶段都极有可能出现数据质量问题。在我国城市管理中,各级各部门每天都会面对大量繁琐的数据,数据收集渠道主要有下级单位上报数据、调查统计、普查等等,每一个渠道也同样会有很多因素影响数据质量。

⑹ 虚拟货币、数字货币、加密货币、代币、通证有什么区别

一、定义不同：

1.虚拟货币：

虚拟货币为指非真实的货币。

2.数字货币：

数字货币为电子货币形式的替代货币。数字金币和密码货币都属于数字货币（DIGICCY）。

3.加密货币：

加密货币为一种使用密码学原理来确保交易安全及控制交易单位创造的交易媒介。

4.代币（通证）：

一种形状及尺寸类似货币，但限制使用范围、不具通货效力的物品，其通证则为代币英文Token的谐音。

二、特点不同：

1.虚拟货币：

虚拟货币不是一般等价物，而是价值相对性的表现形式，或者说是表现符号；也可以说，虚拟货币是个性化货币。在另一种说法中，也可称为信息货币。

2.数字货币：

是一种不受管制的、数字化的货币，通常由开发者发行和管理，被特定虚拟社区的成员所接受和使用。

3.加密货币：

加密货币基于去中心化的共识机制 ，与依赖中心化监管体系的银行金融系统相对。

4.代币（通证）：

通常需要以金钱换取，用在商店、游乐场、大众运输工具等地方，做为凭证以使用服务、换取物品等。

(6)hive数字货币走势扩展阅读

现阶段数字货币更像一种投资产品，因为缺乏强有力的担保机构维护其价格的稳定，其作为价值尺度的作用还未显现，无法充当支付手段。数字货币作为投资产品，其发展离不开交易平台、运营公司和投资。

数字货币是一把双刃剑，一方面，其所依托的区块链技术实现了去中心化，可以用于数字货币以外的其他领域，这也是比特币受到热捧的原因之一；另一方面，如果数字货币被作为一种货币受到公众的广泛使用，则会对货币政策有效性、金融基础设施、金融市场、金融稳定等方面产生巨大影响。

⑺ 谷歌恶意插件可以窃取用户的加密货币吗

谷歌Chrome是币圈人士的御用浏览器，许多加密货币钱包、区块链游戏都要借助Chrome插件来实现。但也正是如此，谷歌Chrome被违法犯罪分子盯上，他们通过传播恶意插件，盗取用户的数字资产。

目前，谷歌Chrome已经删除了许多FacexWorm扩展插件，但用户依然需要警惕，因为类似FacexWorm这样的窃取数字资产的恶意插件，还有很多。

⑻ 挖矿软件哪个最好用啊求推荐

哈鱼矿工啊，Windows可一键挖矿，而且还没有抽水。同时，他们也有APP，可以随时监控你的机器。

Linux系统也可以挖矿，两步设置，就可以挖矿。

Linux系统两步搞定挖矿

• 打开网站，输入手机号，选择你要使用多少CPU来挖矿，默认为使用50%的CPU进行挖矿，点击生成你的专属命令并复制



就是这么操作简单。

⑼ HIVE0.7.0启动后，show tables;报错

以前用过0.6.0的，不知道0.7.0是否一样。看提示是元数据的数据库没有需要的视图。
hive默认的是使用本地运行的derby数据库来存储相关的元数据信息的。也不需要什么特别的配置。正常应该都能正确运行。但是换个目录运行hive原来的东西就找不到了。我们以前的把hive的元数据库配置成一个远程的oracle，来解决这个问题。
楼主是否也修改过matedata相关的配置，才导致这个问题？

⑽ 比特币是怎样割韭菜的

발하