1.1k 字 1 分钟

# 前言 对于这类话题，本篇将补充一些教育方面的词汇，并为一些常考问题提供思路 # Education system 各阶段的名称 kindergarten /preschool (UK & US) 幼儿园，学前班 primary /elementary school 小学 secondary school 中学 university 大学 几个易混词 further education 职业培训等课程 higher education 学业进一步深造 college（注意美式和英式的区别） public schools (England &...
2.9k 字 3 分钟

# 前言 Hobbies 是 Part1 中的常考题目，要谈论这个话题，需要学会一些表达好恶的方法。谈论爱好时，通常会涉及到 cooking，music，dance 等话题，本篇将逐一展开。 # Cooking Definitely. I'm a foodie and a keen cook. I try to make my own food as often as possible. I know many people would dread preparing materials and cleaning up, but to me the whole precess is...
2.6k 字 2 分钟

# 前言 自从年初重装系统，弃用笨重的 PyCharm 改用 VSCode 后，对 VSCode 就越来越喜欢了。目前我主要使用的编程语言 JS 和 Python，在 VSCode 中用起来是如鱼得水般自在嘻嘻。除此之外，VSCode 对 Markdown 天然的支持，让我爱上了记录生活的感觉哈哈。还有一点最最兴奋的是，VSCode 广大的开发者们将 Drawio 作为插件集成到了 VSCode，知道这意味着什么吗，如果我在编写 Markdown 时想顺带绘制一些好看的流程图，可以直接创建 xxx.drawio.png 格式的文件，打开！像在网页端编辑 drawio...
2k 字 2 分钟

# 前言 Part 1 有三大必考话题：work /studies, hometown, accommodation。当询问 work 或 studies 时，可能会遇到以下几个问题 # Do you work or are you a student? 你工作了还是你是学生？ 这个问题不能直接用 Yes / No 来回答，而应该试着展开来说，否则无法展示语言水平。下面是几种不同身份的回答思路。 本科生 I'm a student. I study ... at ... University. 我是学生，在 ... 大学学习。 I'm majoring in ... at...
959 字 1 分钟

# 前言 雅思口语考试包含 Part 1, Part2, Part3 三个部分。从 Part1 到 Part3，难度是逐渐加深的，考察的话题方向涵盖生活各个领域，比较灵活，因此想要完全靠提前背诵范文来达到理想成绩是十分困难的。在备考过程中，考生应该合理规划备考，在掌握技巧的同时，真正提升语言水平。 # Part1 考察点 Introduction and interview 相当于热身环节 3 个日常生活话题，每个话题 3 ~ 4 个问题 4 ~ 5 分钟 # ID check 环节 在正式进入 Part1 的提问之前，会有一个 ID check...
2.1k 字 2 分钟

# 考试整体概况 雅思考试（国际英语语言测试系统）是听说读写四项英语交流能力的测试。每年，全球有超过 270 万人次在 140 个国家和地区参加雅思考试。 雅思已成为全球英语测评领导者。全球超过 9000 所院校机构所认可。无论你想留学、移民、就业，还是检测英语水平；无论你想去英国、美国、加拿大、澳大利亚、新西兰，还是荷兰法国、德国、新加坡等，只需要通过一项英语考试 —— 雅思考试。 雅思考试是为那些打算在以英语作为交流语言的国家和地区留学或就业的人们设置的英语水平考试。其主要分为两大版本： Academic（A 类 /...
1.7k 字 2 分钟

# 前言 GeoMesa 是一个运行在分布式计算系统上，支持大规模时空矢量数据查询和分析的开源工具。 # 下载 从 GitHub 上下载最新的发行版本，上传至服务器，并解压到相关目录 # 配置环境变量 注意把路径替换成自己的路径 export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop export HBASE_HOME=/path/to/hbase export GEOMESA_HBASE_HOME=/opt/geomesa export...
610 字 1 分钟

# GDELT 介绍 GDELT 是国外一个大数据存储项目，它提供了自 1979 年至今的全球广播、印刷和网络新闻媒体报道的事件，并按时间和位置索引。其数据量十分庞大，类别也很丰富。本篇使用使用 2020 年 6 月 15 日的数据进行试验。 # 下载数据 wget http://data.gdeltproject.org/gdeltv2/20200615000000.export.CSV.zip # 将数据解压并上传到 HDFS 中 [root@hadoop02 home]# hadoop fs -put 20200615000000.export.CSV...