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hiveos怎么付费
HiveOS是超过3台，收费标准是3刀/(台月)，国内的HiveOS和国外的价格是一样的。
所以这个挖矿系统的作者没有做抽水拦截，也没有额外抽水。这个补丁是给使用这个挖矿系统的矿工的福利。拦截后的抽水分成两份，矿工和补丁作者各占一份，没有额外抽水，换句话说，这个补丁可以降低这个系统的抽水比例。
这个补丁还进行了内存时序的优化，可以提升大部分A卡的算力3-5%。
软件特色：
1、适用于所有系统的一种解决方案:
一个简单的安装和设置工具。下载并安装我们的软件，您的农场基础设施将自动检测您的采矿设备并将其添加到管理仪表板。
2、一切尽在您的掌握:
从单个仪表板监控钻机。跟踪哈希率，在线状态，GPU错误，团队活动，池配置，功耗。从全球任何地方进行远程访问。远程对GPU进行故障排除和重启，或在整个服务器场中执行批量更新。
3、易于操作:
单独管理和配置每个钻机，无论是一台还是几千台。使用Flight Sheets即时切换池，钱包和硬币组合。为您的GPU创建超频配置文件，并在几秒钟内更改整个服务器场中的矿工配置。
hiveos黑屏
hiveos黑屏的解决方法如下：
使用Hive-based Registry功能后系统启动后出现黑屏。
目前情况：已经确定系统能够启动，且启动后按键、USB等都可以使用，屏幕是黑的，看不到WINCE的桌面内容，但是用作USB SERIAL的时候能够跳出连接的对话框（说明LCD是工作正常的），通过触摸屏拖拉这个对话框窗口的时候会在原位置残留影象。
另外，通过远程注册表更改后的注册表内容掉电后重新上电是仍然存在的，证明Hive-based Registry也已经实现了。
; HIVE BOOT SECTION
[HKEY_LOCAL_MACHINE\init\BootVars]
"SYSTEMHIVE"="\\System\\system.hv"
"PROFILEDIR"="\\System"
"DefaultUser"="default"
"Flags"=dword:3
"RegistryFlags"=dword:1
[HKEY_LOCAL_MACHINE\Drivers\Resources\IRQ]
"Identifier"=dword:1
"Minimum"=dword:1
"Space"=dword:20
"Ranges"="1-0x20"
; "Shared"=""
;"Flags"=dword:1000
hiveos矿机端网络设置
插上网线，点击设置，连接网络即可。
Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。
Hive是SQL解析引擎，它将SQL语句转译成M/RJob然后在Hadoop执行。
Hive的表其实就是HDFS的目录/文件，按表名把文件夹分开。如果是分区表，则分区值是子文件夹，可以直接在M/RJob里使用这些数据。
在组装GPU采矿设备时，总是会出现选择操作系统的问题：Windows，Linux或用于采矿的专用OS。如果Windows由于入门门槛高而仍然是新手矿工的首选，那么具有大量GPU的经验丰富的矿工将选择操作系统的优先级转移到稳定性，易于管理，监控，视频卡调整功能和减少PC资源使用上。所有这些要求都可以通过基于Linux的专用操作系统来满足，hiveos是受矿工欢迎的典型代表。本材料的目的是为初学者强调安装和配置HiveOS的功能，因为HiveOS与Windows相比具有许多不可否认的优势，这大大简化了在GPU上挖掘加密货币的过程。
hiveos系统假掉线怎么解决
hiveos系统假掉线的解决方法如下：
hiveos掉线的提示：
hiveos在3以下是灰色字，表示正常，今天总变红色，变红就掉线了。
HIVE OS是一款专为Linux系统用户打造的终极挖矿系统，这款软件能够使用更少的驱动和更优质的远程控制功能，稳定性、群控、远程控制都优于windows，支持远程矿机调试功能，是挖矿必备的神器。
软件特色：
1、适用于所有系统的一种解决方案。
一个简单的安装和设置工具。下载并安装我们的软件，您的农场基础设施将自动检测您的采矿设备并将其添加到管理仪表板。
2、一切尽在您的掌握：
从单个仪表板监控钻机。跟踪哈希率，在线状态，GPU错误，团队活动，池配置，功耗。从全球任何地方进行远程访问。远程对GPU进行故障排除和重启，或在整个服务器场中执行批量更新。
3、易于操作：
单独管理和配置每个钻机，无论是一台还是几千台。使用Flight Sheets即时切换池，钱包和硬币组合。为您的GPU创建超频配置文件，并在几秒钟内更改整个服务器场中的矿工配置。
hiveos怎么用全局
执行计划，先在各个reduce上执行排序，取前M个数据，然后汇总所有分区的数据，取M个数据。
Hive构建在基于静态批处理的Hadoop之上，Hadoop通常都有较高的延迟并且在作业提交和调度的时候需要大量的开销。因此，Hive并不能够在大规模数据集上实现低延迟快速的查询，例如，Hive在几百MB的数据集上执行查询一般有分钟级的时间延迟。
因此，Hive并不适合那些需要低延迟的应用，例如，联机事务处理(OLTP)。Hive查询操作过程严格遵守HadoopMapReduce的作业执行模型，Hive将用户的HiveQL语句通过解释器转换为MapReduce作业提交到Hadoop集群上，Hadoop监控作业执行过程，然后返回作业执行结果给用户。Hive并非为联机事务处理而设计，Hive并不提供实时的查询和基于行级的数据更新操作。Hive的最佳使用场合是大数据集的批处理作业，例如，网络日志分析。