基于Python的高校学生职业推荐系统(源码+vue+hadoop+hive+部署文档等)
💗博主介绍：✨全网粉丝10W+,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师，专注于Java/Python/小程序app/深度学习等计算机设计，主要对象是咱们计算机相关专业的大学生，希望您们都能前途无量！✨💗👇🏻 精彩专栏 推荐订阅👇🏻计算机毕业设计设计精品实战案例✅时代在飞速进步，
hadoop之HDFS进阶
探索大数据的奥秘，深入 Hadoop 之 HDFS 进阶之旅！在大数据的浩瀚海洋中，Hadoop 的 HDFS（Hadoop Distributed File System）无疑是一颗璀璨的明珠。如果你已经对 HDFS 有了初步的认识，那么现在是时候开启一段令人兴奋的进阶之旅了。这篇 Hadoop
Hadoop—HDFS
客户端 -> NameNode 一般最少俩台存储元数据（存储的文件名格式等） 不包扩数据存储的DataNode节点 多台NameNode根据Zookeeper进行选主当主节点宕机会自动切换，如果是因为网络延时Zookeeper没能监听到，会先杀死该线程再切换主节点。6.ANN会使用fsimage加e
利用Hadoop Spark大数据技术构建国潮男装评论数据分析系统
亲爱的同学们，如果你也对国潮男装的市场动态感兴趣，如果你也想掌握大数据分析的技术，那么一定不要错过我们的课题分享。通过这个系统，你将能够洞察消费者的真实想法，走在时尚潮流的前端。如果你有任何疑问或者想法，欢迎在评论区留言交流。让我们一起探索大数据的魅力，为国潮男装的发展贡献力量！👇🏻 精彩专栏推
Spring Boot+Vue+Hadoop的电商用户分析系统
Spring Boot是一个基于Java的开源框架，旨在简化Spring应用程序的初始化和开发过程。它是由Pivotal团队开发的，使开发者能够更快、更高效地构建应用程序。Spring Boot框架在Java开发领域中极受欢迎，主要因为它带来了诸多便利。首先，Spring Boot通过自动配置大大简
大数据之——Hadoop的HDFS、YARN、MapReduce
如何看他们的关系？首先HDFS将【NameNode】部署到一个节点先，分出多个【DataNode】分布到各个节点上，里面分别存储了将总的海量数据分散了的【子数据】，最后还要有一个节点有【Secondary NameNode】来备份【NameNode】的数据；
Hadoop(九)MapReduce 案例2
mapreduce java 案例
【JavaWeb】HttpServletRequest
细品，URL打印出来的是完整的URL，包含自己的IP和端口号，但如果将这个项目部署到一个测试环境中，或者其他的服务器上，那这个IP和端口号有可能是会发生变化的，但是后面的资源路径是不变的，否则前端请求的资源可能会出现问题。由于是获得请求参数，我们可以准备一个form表单，然后由form表单向serv
在Windows的VSCode上配置Java-Hadoop开发环境，并用MapReduce实现WordCount功能
在Windows的VSCode上配置Java-Hadoop开发环境，并用MapReduce实现WordCount功能
springboot毕业设计选题基于Hadoop短视频流量数据分析与可视化[文档+开题+PPT
改革开放以来，中国社会经济体系复苏，人们生活水平稳步提升，中国社会已全面步入小康社会。同时也在逐渐转型，具有生活的现代化和劳动的社会化等特点。这不仅基于人们过快的工作节奏与生活方式，也是源于人们对于生活品质越来越严苛的要求。如何从工作压力与生活压力中得到解放，是现代人追求的永恒话题[1]。单从工作压
Hadoop的集群搭建（HA），HDFS的工作流程（读、写、nn和snn）
1. HDFS的是基于流数据模式访问（来了一点数据，就立马处理掉，立马分发到各个存储节点来响应分析、查询等，重点关注数据的吞吐量而不是访问速度）和处理超大文件的需求而开发的一个主从架构的分布式文件系统（分布式文件系统：一种允许文件透过网络在多台主机上分享的文件系统，可让多机器上的多用户分享文件和存储
Hadoop三大组件的工作原理
HDFS是Hadoop的核心存储组件，它被设计用于在大规模集群上存储和管理海量数据，具有高容错性、高可靠性和高可扩展性等特点。MapReduce是一种用于大规模数据集并行处理的编程模型和计算框架。它将复杂的数据分析任务分解为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段，通过分布式计算的方式在集群上高效处理
大数据毕业设计选题推荐-音乐数据分析系统-音乐推荐系统-Python数据可视化-Hive-Hadoop-Spark
在数字化时代，音乐产业正经历着前所未有的变革。随着互联网技术的普及和数字音乐平台的兴起，人们可以轻松地访问数以百万计的音乐作品。根据相关数据，中国数字音乐产业规模已近2000亿，从业人员规模超500万，年度作品生产规模超5000万。这些平台不仅改变了我们发现和聆听音乐的方式，也产生了海量的数据，包括
大数据毕业设计选题推荐-B站短视频数据分析系统-Python数据可视化-Hive-Hadoop-Spark
近年来，短视频的迅猛发展已经成为互联网内容生态的重要组成部分。根据《2023年中国短视频行业研究报告》显示，截至2023年，中国短视频用户规模已经突破9亿，占据网民总数的90%以上。尤其是像B站这样以二次元文化起家的平台，逐渐成为年轻人喜爱的视频内容消费平台。B站的用户主要集中在18-35岁的年轻群
hive如何删除分区
在Hive中，删除分区是一个常见的操作。你可以使用ALTER TABLE DROP PARTITION语句来删除一个或多个分区。
Linux中Hadoop常用命令
掌握Hadoop的常用命令是进行大数据处理的基础。通过本文的介绍，用户应能够熟悉并运用这些命令进行日常的Hadoop集群管理与维护。版权声明：本博客内容为原创，转载请保留原文链接及作者信息。参考文章Hadoop命令大全(完整)Hadoop常用命令。
基于Hive的网络电视剧收视率分析系统大数据Hadoop
本系统基于 Java 与 Spring Boot 技术，并结合 Hive 来实现对网络电视剧收视率的深入分析。它能够广泛收集来自多个渠道的相关数据，包括各网络平台上电视剧的播放量、观看时长、观众地域分布、年龄层次、观看设备类型以及观众的互动数据（如评论、点赞、分享等）。这些数据被整合存储到 Hive
Hadoop3.1.3分布式集群搭建，从零开始，保姆级教程
已经有VMware，已安装Centos7，可以直接跳转到Hadoop集群搭建本教程更适合第一次安装，不了解Linux和hadoop的同学。
Shiro详解
在web.xml文件里配置shiro的过滤器shiroFilter，DelegatingFilterProxy实际上是Filter的一个代理对象，默认情况下，Spring会到IOC容器查找和对应的filter bean，也可以通过targetBeanName的初始化参数来配置filter bean的
django基于Hadoop的短视频数据分析的设计与实现
Django-Admin来自django.contrib也就是Django的标准库，默认被配置好，只需要激活启用即可，它的优势在于可以快速对数据库的各个表进行增删改查，一行代码即可管理一张数据库表，相比于手动后台1个模型一般需要4个urls，4个视图函数和4个模板，可以说Django完成了一个程序编
