大数据202411月最新SQL面试题，值得一刷
3、交易记录表，表结构如下，请计算每个月购货人同时购买苹果和西瓜的金额（购货人单月只购买其中一样不计算，需在一个月内两个都购买）1. 表如下，请计算每个月每个部门评分大于等于90的人数，评分大于等于90的人数环比增长率，评分有提升的人数。2.交易记录表，表结构如下，请计算每个月各产品的购货人数，购货
Spark中的内存管理机制是如何工作的？
Spark 的内存管理机制通过执行内存和存储内存的分离，以及动态调整内存分配策略，来优化内存使用。通过合理的配置和监控，可以有效地管理 Spark 应用程序的内存使用，从而提高性能和稳定性。正确理解并配置这些内存管理选项，对于开发高性能的 Spark 应用程序至关重要。
【大数据学习 | HBASE】habse的表结构
首先我们先要知道，hbase的表的数据操作分为两个类型，一个是put一个是delete，put是更新或者插入新的数据都使用这个命令它会自己覆盖数据，delete是删除数据，hbase的底层数据存储是hdfs，hdfs中的数据是不允许我们随意的进行操作和修改的，那么我们的所有操作都必须要先放入到自己的
Spark 的介绍与搭建：从理论到实践
通过本文对 Spark 的全面介绍，从其分布式思想、自身的发展历程、功能特点等，再到单机模式的搭建和测试，希望读者能够对 Spark 有一个清晰、深入的理解。Spark 作为大数据领域的重要工具，还有更多的潜力等待大家去挖掘和探索，希望这篇文章能成为大家在 Spark 学习和实践道路上的一个有力指引
毕设成品 基于大数据的游数据分析可视化系统(源码分享)
今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计 基于大数据的游数据分析可视化系统(源码分享)演示效果毕业设计 大同旅游数据分析可视化系统🧿 项目分享:见文末!数据可视化是数据处理中的重要部分Django是一个基于Web的应用框架，由python编写。Web开发的基础是B/S架构，它通过前后端配合，将后
基于大数据的智慧交通拥堵预测与大屏可视化
本研究的意义在于，通过结合多种技术和框架，设计并实现了一套完整的智慧交通数据分析系统，为城市交通管理提供了科学、高效的决策支持，有助于改善城市交通状况，提升居民生活质量。此外，系统还在多个维度展示了交通数据，提高了用户体验和系统的实用性。1.优化交通管理决策：通过对交通数据的采集、分析和处理，可以为
毕设分享 大数据抖音短视频数据分析与可视化(源码)
🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩基于大数据的抖音短视频数据分析与可视化🥇
部署伪分布式 Hadoop集群
Hadoop目录介绍存放内容：Hadoop的各种可执行脚本和程序，如启动和停止Hadoop服务的脚本、Hadoop命令行工具等。功能：用于执行对Hadoop相关服务（如HDFS、YARN、MapReduce等）的操作和管理任务。存放内容：Hadoop的配置文件，如hadoop-env.sh（环境变量
大数据学习笔记 Hadoop-HA 高可用集群环境搭建
Hadoop-HA 高可用集群环境搭建 安装 启动 访问 上传 关闭
招聘大数据的分析与预测
技术行业占主导：技术岗位需求持续增长，未来技术领域人才缺口仍较大；地域需求多样化：除一线城市外，二三线城市成为新的招聘热点；季节性特点显著：招聘市场的需求高峰主要集中在春节后与毕业季。本文从数据准备、分析到模型预测，全面展示了基于招聘大数据的分析与预测方法。通过结合机器学习与可视化手段，深入挖掘招聘
高效文件摆渡系统推荐|安全便捷的数据传输工具
FileLink文件摆渡系统以其自动化、安全性和用户友好的特性，成为企业文件传输的理想选择。在当前信息安全形势下，选择合适的文件传输工具至关重要。通过FileLink，企业不仅能够提高数据交换的效率，还能确保信息的安全性，为业务的可持续发展提供强有力的支持。
深入理解 Hadoop - MapReduce 分布式计算框架
Hadoop 是一个开源的分布式计算平台，由 Apache 软件基金会开发和维护。MapReduce 是 Hadoop 的核心组件之一，它提供了一种简单而强大的编程模型，用于在大规模集群上并行处理海量数据。
【大数据学习 | kafka】kafka的ack和一致性
这个模式不会丢失数据，但是如果leader接受完毕数据并且将数据同步给不同的follower，从节点已经接受完毕，但是还没有返回给sender线程ack的时候，这个时候leader节点宕机了，sender没有接收到这个ack，它人为没有发送成功还会重新发送数据过来，会造成数据重复。在kafka的0.
启动Flink报错：[ERROR] Could not get JVM parameters properly.
*******此处为完整flink-conf.yaml配置文件，需要自取********
Hadoop3.x完全分布式详细配置
7.1.1 由于克隆过来的spark02与spark03的IP地址都是spark01的IP地址，因此我们可以在修改spark02主机信息的时候，关闭spark01与spark03的虚拟机，依次类推。3.2 打开spark01，将jdk、hadoop、zookeepe上传到spark01的/usr/l
Hbase Shell
首先登陆SSH，由于之前在中已经设置了无密码登录，因此这里不需要密码。然后，切换至输入命令，如果能够看到NameNodeDataNode和这三个进程，则表示已经成功启动Hadoop。输入命令现在就可以进入进入HBase shell命令行模式以后，用户可以通过输入shell命令操作HBase数据库。
基于Python大数据的B站热门视频的数据分析及可视化系统
【2025最新】基于Python大数据+Flask+Vue+MySQL的B站热门视频的数据分析及可视化系。
Flink系列知识之：Checkpoint原理
Flink系列知识之：Checkpoint原理
Flink Checkpoint expired before completing解决方法
3.这种方法如果不行，说明是CK过于复杂，需要较多的资源和时间，这个时候，可以考虑修改CK逻辑，使其尽量简便，也可以使用RockDB加快CK的速度。现在回到我们的报错，这个明显是算子的Checkpoint时间超时了，点开CheckPoint节点一看，Checkpoint一直报错。2.延长Checkp
