Flink中的表和视图有什么区别，它们是如何工作的？
在 Flink 中，表和视图都是用来表示数据的重要概念，但它们有着不同的用途和特性。表用于存储实际的数据，而视图则提供了一种简化查询的方式。通过合理使用表和视图，可以构建复杂的流处理和批处理应用，并简化数据处理逻辑。在实际应用中，根据具体的需求选择合适的表或视图，可以更好地发挥它们的优势。
Spark-环境启动
从start-all.sh开始捋，一直捋到Master、Worker的启动并建立通信。
跨境电商系统架构设计：构建高效、安全与可扩展的全球电商平台
跨境电商系统架构设计是一个复杂而系统的工程，它涉及多个模块和组件的协同工作，包括但不限于商品管理、订单处理、支付结算、物流配送、用户管理、数据分析等。能够应对高并发访问，确保系统在高流量下的稳定运行。通过冗余部署、负载均衡等手段，确保服务不中断。可扩展性：支持业务快速迭代，便于增加新功能或扩展处理能
大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：融合机器学习的未来之路（上 （2-2））（11/30）
本文深入剖析 Impala 与机器学习融合，从数据交互接口（格式转换、传输协议优化）、计算资源协同管理（CPU/GPU 分配、内存管理）展开技术解析，以金融巨头 Z 风险预测系统为案例，展现其传统困境与融合技术下数据处理速度、预测准确性、模型更新周期的卓越改善，同时展望该融合技术在医疗、物流等多行业
（五）Spark大数据开发实战：灵活运用PySpark常用DataFrame API
Spark大数据开发实战：灵活运用PySpark常用DataFrame API。本文数据来自采集豆瓣网分类排行榜 (“https://movie.douban.com/chart”)中各分类类别所有电影的相关信息并存储为csv文件。
Linux的Spark 环境部署
4.创建软连接 命令: ln -s /export/server/spark-3.5.3-bin-hadoop3 /export/server/spark。命令 scp -r /export/server/spark-3.5.3-bin-hadoop3 wtk1:/export/server/
垂直B2B平台开发：构建高效、精准与安全的行业供应链生态系统
垂直B2B平台，顾名思义，是专注于某一特定行业或产品领域的电子商务平台，如钢铁、化工、农产品等。专注于某一行业，对行业特点、市场趋势、用户需求有深刻的理解，能够提供更专业的服务和解决方案。通过大数据分析、人工智能等技术手段，实现上下游企业的精准匹配，提高交易效率和成功率。供应链优化：整合行业资源，优
大数据Azkaban（三）：Azkaban编译及报错问题解决
Azkaban官方并没有提供Linux系统的编译安装包，需要读者根据需求在官网选择指定版本的Azkaban源文件，然后进行编译打包。
HIVE自定义UDF函数
自定义UDF函数
（杭州大数据RD面经）字节、阿里、滴滴问题汇总
3、你谈到你的覆盖漏损gap比美团用户平台自有数据的gap更低，你清楚你低在哪里吗？6、讲述一下mapreduce的原理，数据倾斜主要体现在mr的哪几个阶段？有25匹马，5个赛道，每个道最多跑5匹马，问最少比多少次，可以选出跑的最快的前三名？9、你是怎样处理快照表生命周期晚于需要刷数起始时间的问题的
大数据-205 数据挖掘 机器学习理论 - 线性回归 最小二乘法 多元线性
在正式进入到回归分析的相关算法讨论之前，我们需要对监督学习算法中的回归问题进一步进行分析和理解。虽然回归问题同属于有监督的学习范畴，但实际上，回归问题要远比分类问题更加复杂。首先关于输出结果的对比，分类模型最终输出结果为离散变量，而离散变量本身包含信息量较少，其本身并不具备代数运算性质，因此其评价指
构建可扩展、安全和智能的数字化解决方案：微服务架构与物联网的深度融合
微服务架构是指通过一系列独立松耦合的服务来构建系统的方式。每个微服务专注于执行单一功能，并且能够独立开发、部署和扩展。服务独立性与可扩展性：微服务架构使企业能够根据业务需求独立开发、部署和扩展服务，这对于处理海量物联网数据至关重要。单一责任与业务对齐：每个微服务专注于一个原子级业务功能，提升了系统的
大数据-210 数据挖掘 机器学习理论 - 逻辑回归 scikit-learn 实现 penalty solver
但随着C的逐渐变大，正则化的强度越来越小，模型在训练集和测试集上表现呈现了上升趋势，直到C=0.8左右，训练集上的表现依然走高，但模型在未知数据集上的表现就开始下跌，这时候就是出现了过拟合。正则化参数，LogisticRegression默认带了正则化项，penalty参数可选择的值有1和2，分别对
大数据开发基于Hadoop+springboot平台的岗位推荐系统
文章底部名片，获取项目的完整演示视频，免费解答技术疑问随着网络科学技术不断的发展和普及化，用户在寻找适合自己的信息管理系统时面临着越来越大的挑战。因此，本文介绍了一套平台的岗位推荐系统，在技术实现方面，本系统采用JAVA、VUE、TOMCAT、HADOOP以及MySQL数据库编程，使用Spring
django基于大数据的学习资源推送系统的设计与实现(源码+文档+调试)
Java领域优质创作者🏆、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行交流合作。
大数据新视界 -- 大数据大厂之经典案例解析：广告公司 Impala 优化的成功之道（下）（10/30）
本文深入探讨广告公司 Impala 优化。阐述广告数据困境，分析 Impala 优化策略，包括存储（格式选择与分区策略对比）和查询（索引、语句改写）优化。通过广告巨头 Y 案例展现优化过程和效果。强调 Parquet 格式与合适分区策略在存储效率上的优势。鼓励读者分享经验，展望 Impala 与机器
大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：应对海量复杂数据的挑战（上）（7/30）
本文围绕 Impala 性能优化展开，阐述其重要性、与其他管理的协同，介绍数据分区、存储优化、查询优化、高级技巧等策略，通过金融公司案例呈现优化过程与效果，为应对海量复杂数据挑战提供指导，并引出下一篇关于数据压缩与分析加速的内容。
取代李佳琦们，AI数字人主播被抖音“封禁”-数字人抖音直播不封号！
数字人抖音稳定直播带货是怎么做到的？
大数据之——Window电脑本地配置hadoop系统（100%包避坑！！方便日常测试，不用再去虚拟机那么麻烦）
之前我们的hadoop不管是伪分布式还是分布式，都是配置在虚拟机上，我们有的时候想要运行一些mapreduce、hdfs的操作，又要把文件移到虚拟机，又要上传hdfs，麻烦得要死，那么有的时候我们写的一些java、python的hadoop代码，我们只想在本地运行一下看看有没有问题、会是一个什么结果
