大数据之路-日志采集（第二章）
文章目录2.1 浏览器的页面日志采集2.1.1 页面浏览日志采集流程2.1.2 页面交互日志采集流程2.1.3 页面日志的服务器端清洗和预处理2.2 无线客户端的日志采集2.2.1 页面事件2.2.2 控件点击及其他事件2.2.3 特殊场景2.2.4 H5 & Native 日志统一2.2.
【flink番外篇】18、通过数据管道将table source加入datastream示例
系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink 部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。3、Flik Table API和S
第八章：AI大模型的安全与伦理8.2 模型安全8.2.1 对抗攻击与防御
1.背景介绍随着人工智能技术的发展，AI大模型已经成为了我们生活、工作和经济的重要组成部分。然而，这也带来了一系列安全和伦理问题。在这篇文章中，我们将深入探讨AI大模型的安全与伦理，特别关注模型安全的一个重要方面——对抗攻击与防御。对抗攻击是指恶意的行为，试图通过篡改或滥用AI模型来达到非法或不道德
elasticsearch|大数据|低版本的elasticsearch集群的官方安全插件x-pack的详解
编译出来的jar包以及安装包什么的都在百度盘里，有需要的自取试用。重新打jar 包后，每个节点的jar包都要替换掉。
Flink 中Window Functions
介绍window Function的各种函数的用法
2024年大数据方向的发展趋势
最近事情较多，因为临近年底，在做总结和后续规划，在这一年中，数据开发方向仍然在快速发展，新概念和新技术层出不穷。并且2023年是各大公司新技术大规模落地的一年，相比2022年及以前空中楼阁似的讨论和不接地气，2023年更加贴近实际，无论公司规模大小，大家都有了一些最佳实践。下面是我观察到的行业内的一
基于Python+大数据的旅游景区推荐系统设计与实现
近些年来，随着科技的飞速发展，互联网的普及逐渐延伸到各行各业中，给人们生活带来了十分的便利，旅游景区推荐系统利用计算机网络实现信息化管理，使整个旅游景区推荐的发展和服务水平有显著提升。本文拟采用PyCharm开发工具，Python语言、Django框架进行开发，后台使用MySQL数据库进行信息管理，
Flink容错机制
同时，由于保存点包含作业的一致性状态，因此它也可以用于故障恢复，以确保数据的完整性和准确性。总之，Flink的保存点功能为用户提供了灵活的状态管理选项，使得用户可以更好地控制和管理Flink作业的状态。更重要的是，在有状态的流处理中，任务需要保持其之前的状态，以便继续处理新数据。总之，Flink的保
喜报 | 云盒子&江苏某银行携手合作，护航金融数字安全！
文件上传到非结构数据中心上，银行职员凭借账号权限就能在线访问文件，此时职员访问的是服务器中的文件预览缓存数据，无需传输与下载，文件在线秒开，同时减少文件“中转”堆积，释放带宽。江苏某银行因为业务的扩展，档案、信贷、电子票据等非结构化数据持续增长，数据存储压力增加，原有的数据中心不能满足现有的业务需求
2024亚洲智慧应急展|2024第十一届亚洲（北京）国际智慧城市安全与应急救援装备展
同期举办了多场论坛与技术交流活动为政府相关部门、各地区应急管理局、安全生产管理单位、应急救援组织、城市管理、化工园区、危化品运输企业、石化企业、企业厂矿、公共场所、市政燃气、仓储单位、交通运输、航天航空、邮政货运、港口码头、医疗机构、教育机构、文博场馆、炼化设计/工程公司、特种设备企业、高校及科研院
构建强大的大数据生态系统：Hive集群搭建与配置详细指南
构建强大的大数据生态系统：Hive集群搭建与配置详细指南
Flink问题解决及性能调优-【Flink不同并行度引起sink2es报错问题】
最近需求，仅想提高sink2es的qps，所以仅调节了sink2es的并行度，但在调节不同算子并行度时遇到一些问题，找出问题的根本原因解决问题，并分析整理。
实时Flink的端到端检测和测试
1.背景介绍在现代软件开发中，实时数据处理和检测是非常重要的。Apache Flink是一个流处理框架，可以用于实时数据处理和分析。在本文中，我们将讨论Flink的端到端检测和测试，以及如何实现高效和可靠的实时数据处理。1. 背景介绍实时数据处理是指在数据生成的同时对数据进行处理和分析。这种处理方式
KAFKA监控方法以及核心指标
探讨kafka的监控数据采集方式以及需要关注的核心指标，便于日常生产进行监控和巡检。
师傅带练|大数据人工智能在线实习项目特色
大数据人工智能在线实习项目
【大数据】Flink on Kubernetes 原理剖析
Node 为集群的一个操作单元，是 Pod 运行的宿主机。Node 节点里包含一个 Agent 进程，能够维护和管理该 Node 上的所有容器的创建、启停等。Node 还含有一个服务端 kube-proxy，用于服务发现、反向代理和负载均衡。Node 底层含有 docker engine，docke
深入浅出Spark：流处理与机器学习
1.背景介绍Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，它可以处理批处理和流处理任务，并且支持机器学习和数据挖掘等应用。Spark的核心组件有Spark Streaming、MLlib和GraphX等，它们分别负责流处理、机器学习和图计算。Spark Streaming是Spark框架中的一个组件，
实时Flink数据流与ApacheKafka集成
1.背景介绍在现代大数据处理领域，实时数据流处理和分析是至关重要的。Apache Flink 和 Apache Kafka 是两个非常受欢迎的开源项目，它们分别提供了高性能、低延迟的数据流处理和分布式消息系统。在这篇文章中，我们将探讨如何将 Flink 与 Kafka 集成，以实现高效、可靠的实时数
案例系列：客户流失预测_使用Spark进行特征工程_FeatureTools
问题：在“特征工程”中，我们开发了一个自动化特征工程的流水线，使用客户交易和标签时间的数据集。在单个客户分区上运行此流水线需要大约15分钟，这意味着如果一个一个地完成所有功能，则需要几天时间。解决方案：将数据集分成独立的客户分区，并并行运行多个子集。这可以使用单个机器上的多个处理器或机器集群来完成。
大数据与人工智能：推动能源资源管理的智能化与创新
1.背景介绍能源资源管理是现代社会的基石，其智能化与创新对于提高能源利用效率、减少能源浪费、降低能源消耗成本以及提高能源安全性至关重要。随着人工智能(AI)和大数据技术的发展，它们在能源资源管理领域的应用已经取得了显著的成果。本文将从以下六个方面进行阐述：背景介绍、核心概念与联系、核心算法原理和具体
