Flink CDC Schema Evolution 详解
flink-cdc 3.0 通过加入了SchemaOperator和MetadataApplier，监控链路上所有消息，当发生schema变更时，同步上下游hang住上游flush下游修改下游schema恢复运行这样实现了自动schema变更多并发会加速存量数据的同步，增量数据的读取还是只能通过一个
毕设开源 深度学习验证码识别系统（源码+论文）
🔥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🚩毕业设计 基于深度学习的新闻文本分类算法系统
亚马逊云科技服务之安全巡检及优化
基础设施保护是信息安全的基石，对企业而言至关重要。它的核心目的是防止企业遭受未经授权的访问、恶意入侵和缺陷利用等威胁。随着数字化转型的推进，企业越来越依赖云计算和网络基础设施，这也使得它们面临的安全风险显著增加。客户需要采取积极的措施来管理其云端配置。：基础设施保护能够防止敏感数据被未经授权的人员访
【大数据学习 | kafka】kafka的shell操作
【代码】【大数据学习 | kafka】kafka的shell操作。
Data+AI下湖仓一体到底有什么价值？
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传统车企业务场景转型：效率与安全如何兼得？
在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，传统车企正站在转型的十字路口，面临着前所未有的挑战与机遇。如何在业务场景转型中同时保障效率与安全，成为了车企必须深入思考和解决的关键问题。
3.Hadoop环境搭建之Hadoop的安装和配置
创建目录name:mkdir /home/hadoop/hadoop-2.7.4/hdfs/name。创建目录data:mkdir /home/hadoop/hadoop-2.7.4/hdfs/data。到指定目录：cd /home/hadoop/hadoop-2.7.4/etc/hadoop。到指
从三方云服务器将数据迁移至本地，如何保障安全高效？
在数字化时代，企业越来越多地依赖云服务来存储和管理数据。然而，随着业务的发展和需求的变化，企业有时需要将数据从第三方云服务器迁移到本地。这一过程不仅涉及大量的数据传输，还需要确保数据的安全性和迁移的高效性。本文将探讨企业为何需要进行数据迁移，以及如何在迁移过程中保障安全和高效。
【大数据】Hive快速入门
创建数据库：如果数据库已存在，则不执行创建操作。：指定数据库在HDFS上的存储位置。：为数据库添加注释。修改数据库：修改数据库的存储位置。：修改数据库的属性。删除数据库：如果数据库存在，则执行删除操作。[CASCADE]：级联删除，如果数据库中有表，则连同表一起删除。创建表[EXTERNAL]：创建
大数据-207 数据挖掘 机器学习理论 - 多重共线性 矩阵满秩 线性回归算法
这种高度相关关系下，矩阵的行列式不为 0，但是一个非常接近 0 数，矩阵 A 的逆存在，不过接近于无限大。矩阵 A 中第一行和第三行的关系，被称为：精确相关关系，即完全相关，一行可使另一行为 0，在这种精确相关关系下，矩阵 A 的行列式为 0，则矩阵 A 的逆不可能存在。相对的，矩阵 C 的行之间结
大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：从数据压缩到分析加速（下）（8/30）
本文围绕 Impala 性能优化，阐述数据压缩与分析加速意义，介绍压缩算法、分区压缩、分析加速技巧，通过电信、金融、物流、互联网行业案例呈现优化效果，还将开启电商行业 Impala 性能优化探索。
3.4 大数据生态
大数据生态系统是一个复杂而强大的集合，它通过各种技术和工具，使得我们能够存储、处理和传输海量数据。这些技术的应用场景广泛，从数据存储到计算，再到传输，它们共同构成了大数据解决方案的基石。
Hadoop中的元数据膨胀问题是什么，如何应对？
在Hadoop中，元数据膨胀（Metadata Bloat）是指由于大量的文件或目录存在于Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，导致NameNode上的元数据信息急剧增加，从而影响NameNode的性能和稳定性。这一问题通常发生在HDFS中有大量小文件或者频繁创建和删除文件的情况下。
基于大数据的养老院数据分析与可视化的设计和实现(源码+LW+调试文档)
Java的主要特点是简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性和可移植性。Java的设计初衷是让程序员能够以优雅的方式编写复杂的程序。它支持 Internet 应用的开发，并内建了网络应用编程接口，极大地便利了网络应用的开发。同时，Java的强类型机制和异常处理功能确保了程序的健壮性。Java分为三个
spark中RDD的累加器的详细解释
二、具体解释*：1. `val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)`： - 这里声明一个名为`sc`的变量，类型为`SparkContext`，并使用前面创建的`conf`配置对象作为参数来构造一个 SparkContext。最后打印 `counter
【大数据技术基础 | 实验八】HBase实验：新建HBase表
本实验介绍HBase数据模型(逻辑模型及物理模型)，通过Java代码实现与HBase数据库连接，然后用Java API创建HBase表，向创建的表中写数据，最后将表中数据读取出来并展示。
通过自然语言表达你的想法。GitHub Spark让任何人都能使用人工智能，为自己创建软件...
我们能否让任何人都能使用人工智能，为自己创建软件？尽管开发者喜欢定制自己的开发环境以提高效率和趣味性，但创建个性化应用程序的复杂性常常阻止他们这样做。如何使个性化软件的创建变得像定制开发环境一样简单?并让更多人能够轻松实现这种个性化。shadow：我今天仔细学习了Github最新发布的Spark介绍
Elasticsearch 下载安装及使用总结
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大数据技术原理及应用课实验1 熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作
（1）使用hadoop用户登录Linux系统，启动Hadoop（Hadoop的安装目录为“/usr/local/hadoop”），为hadoop用户在HDFS中创建用户目录“/user/hadoop”（2）删除上面创建的目录“a1/a2/a3/a4” （在“/tmp”目录下面），然后查看“/tmp”
基于Spark的国漫推荐系统
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
