大数据新视界 -- Hive 数据分区：提升查询效率的关键步骤（下）（8/ 30）
本文承前启后，深挖 Hive 数据分区提效步骤（修剪、合并、与缓存协同），附实例、代码、测试，析原理且解实操困境，具强参考价值，设互动并预告数据桶篇章。
毕设 大数据用户画像分析系统(源码分享)
Hi，大家好，这里是丹成学长，今天做一个电商销售预测分析，这只是一个demo，尝试对电影数据进行分析，并可视化系统🔥 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
数据仓库系列7：什么是概念模型、逻辑模型和物理模型,它们有什么区别?
概念模型是数据建模过程中最高层次的抽象。它就像是你数据世界的"鸟瞰图"。这个模型主要关注的是业务概念以及它们之间的关系,而不涉及任何技术细节。逻辑模型是概念模型的下一步细化。它保持了技术中立性,但比概念模型更加详细。逻辑模型定义了数据结构,包括实体、属性、关系和主键。物理模型是数据模型的最后一个阶段
【Oracle数据库】oracle数据库客户端安装配置教程--【保姆级】
（如果不存在，可以创建一个）。该文件通常位于客户端安装目录下的 network/admin 文件夹中。Oracle SQL Developer 是一个图形化的数据库管理工具。
【Hadoop生态圈】Hadoop 概述
Hadoop Distributed File System，简称 HDFS，是一个分布式文件系统。1）NameNode（nn）：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。2）DataNode(dn)：在本地文
Hadoop面试题01
磁盘IO（正解），CPU，内存，网络带宽。
鲲鹏服务器系列解决方案产品（大数据、数据库、分布式存储、虚拟化、web、hpc等）的测试调优
在当今数字化快速发展的时代，鲲鹏服务器系列解决方案产品的测试调优至关重要。鲲鹏服务器在大数据领域，可通过优化存储系统性能，提升数据读写能力。例如杉岩数据发布基于鲲鹏的分布式存储一体化解决方案，在千亿级规模数据下，写带宽性能提升 20%以上，数据压缩效率提升 50%以上。在数据库方面，openGaus
hadoop+Spark+springboot基于大数据的微博舆情监测分析系统(源码+文档+调试+可视化大屏)
Spring Boot基于Hadoop的微博舆情监测分析系统是一款强大的工具，它结合了Spring Boot框架的高效性和Hadoop的大数据处理能力，为微博舆情管理提供了全面的解决方案。以下是对该系统的详细介绍：一、系统背景与意义随着互联网的发展，微博等社交媒体已成为公众表达意见和情绪的重要渠道。
数据仓库宽表概述
此外，在数据更新时，宽表可能需要进行大量的数据重建操作，这会增加系统的负担。由于宽表可以显著提高查询性能，因此在需要实时或近实时分析的场景中，宽表是一个理想的选择。比如，在金融行业中，交易数据的实时分析对于决策和风险控制至关重要，宽表可以提供快速的数据访问，从而支持实时分析。尽管存在一些挑战，但随着
HBase详解
本文介绍了HBase的核心特性，如强大的随机读写能力、自动分区和故障恢复机制。文章还探讨了HBase在大数据环境下的应用场景，例如实时数据分析和大规模在线事务处理。为了最大化HBase的性能和稳定性，文中提出了集群规划、合理设计表结构、优化写入和读取操作等建议。
大数据为人类健康做出的贡献_大数据能为你的健康做什么
2.1 Hadoop2.2 BISE2.2.1 数据采集层2.2.2 数据存储和处理层2.2.3 服务层3大数据系统的应用4系统的测试与分析4.1实验框架和实现4.2案例研究场景和讨论4.3大数据系统在物联网上的测试5结论与分析随着信息技术的快速发展，数据增长的速度越来越快。无处不在的传感器、社交网
通过分析534篇医学AI文献，探索病理组学、基因组学和多模态研究的未来发展趋势｜个人观点·24-11-07
AI应用于患者诊断的一个示意图诊断与取样：患者被诊断为癌症，从肿瘤中取活检样本进行形态学和分子分析。图中显示了活检样本的显微镜图像。数据转换与特征提取：活检信息被转换为计算机可用的数据，通常以图像或表格的形式呈现。从中提取出重要的特征。深度学习模型：将提取的特征输入到深度学习模型中，以预测患者的诊断
18、基于DDD的微服务设计实例
在本章基于DDD的微服务设计实例中，我们将通过一个实际的微服务设计实例，详细介绍如何基于领域驱动设计（DDD）来构建微服务架构。这个实例不仅涵盖了微服务设计的基本原则，还展示了实际应用中的具体实现细节和最佳实践。
大数据-232 离线数仓 - 新增会员 需求、创建与加载DWS 层、ADS 层 与 小结
DWS 层通常被称为数据仓库服务层或明细层，它是数据仓库架构中的中间层，负责将原始数据经过清洗、转换后进行存储，并提供给下游的数据应用层或分析层使用。ADS 层是面向应用的数据服务层，主要聚焦于业务的直接需求和决策支持，提供高性能和高响应的数据查询能力，通常是直接为应用或决策系统提供服务。DWS 层
Kylin Server V10 下自动安装并配置Kafka
介绍了如何在 Kylin Server V10 环境下编写 Kafka 离线自动安装脚本，解决了在 Kylin Server V10下安装的疑难问题。
大数据新视界 -- Hive 数据仓库：构建高效数据存储的基石（下）（2/ 30）
本文深入探究 Hive 数据仓库，剖析数据分区原理策略与管理优化，阐释数据桶概念作用及创建应用，简述数据安全机制与实战配置，佐以案例代码，为高效数据存储提供指引并设互动，预告数据导入篇章。
SnapshotScanMR速度比TableScanMR快10~30倍，那Spark如何实现SnapshotScanMR
HBase 提供的和是两种用于在大数据集中进行扫描的 MapReduce 作业，网上也有很多介绍Spark如何实现TableScanMR，但是对SnapshotScanMR的实现方式很少几乎没找到可用的，接下来我们先说说这两者的一些共同点以及不同的实现原理，再介绍Spark是如何实现的。
kafka夺命三十问——16-22问
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将hadoop结果（python实现的结果）存入MySQL中
本文档详细介绍了如何在虚拟机中下载并启动 MySQL，创建数据库和表，将 HDFS 结果下载到本地，并使用 Python 脚本将数据插入 MySQL 数据库的整个流程。
Hadoop利用mapreduce进行词频统计 & yarn查看统计结果 (0基础手把手教学)
搭建好Hadoop后 调用yarn 利用mapreduce 实现简单的词频统计
