基于大数据爬虫+协同过滤推荐算法+SpringBoot的计算机岗位推荐系统设计和实现(源码+论文+部署讲解等)
随着信息技术的飞速发展，计算机专业人才的需求日益增长，针对个人技能和职业兴趣的岗位推荐系统成为连接用户和公司的重要桥梁。在开发一款计算机岗位推荐系统，通过收集公司、热门岗位、招聘信息、面试辅助、热点资讯等信息，利用协同过滤和内容分析算法为用户推荐最适合的计算机相关职位。该系统能够实时更新职位信息库，
FlinkCDC支持人大金仓
FlinkCDC连接人大金仓数据库
开源大数据HDFS的Shell操作（实验三）
掌握HDFS文件上传与下载的具体命令。掌握HDFS文件管理的基本操作。
大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 资源管理：并发控制的策略与技巧（下）（6/30）
本文深入剖析 Impala 并发控制，阐述其对系统稳定高效的重要性，包括与内存管理、查询效率关联。详细讲解锁机制、事务隔离级别，通过电商平台案例呈现并发问题与解决方案。还介绍基于资源分配和优先级调度的实用技巧，为 Impala 并发控制提供全面指导，助力应对实际问题，并自然引出下一篇关于 Impal
企业数据治理之主数据治理--组织主数据
一般来说，企业内部的组织数据来源于人力资源管理系统，人力资源总部是负责企业人员数据管理的，要将人员挂到相应的组织下面，所以在人力资源系统中，人力会把组织数据维护进去，人力的组织一般是按企业法人实体的维度进行管理的，即企业在人事局或税务局登记的实体组织进行的管理，主要是从人员挂靠的维度进行组织数据的管
大数据-204 数据挖掘 机器学习理论 - 混淆矩阵 sklearn 决策树算法评价
也就是说，单纯的追求捕捉少数类，就会成本太高，而不顾及少数类，又会无法达成模型的效果。比如银行在判断一个申请信用卡的客户是否会违约行为的时候，如果一个客户被判断为会违约，这个客户的信用卡申请就会驳回，如果为了捕捉会违约的人，大量地将不会违约的客户判断为会违约的客户，就会有许多无辜的客户的申请被驳回。
【头歌】Hive表DDL操作（一）答案
【头歌】Hive表DDL操作（一）答案第1关：Create/Alter/Drop 数据库第2关：Create/Drop/Truncate 表第3关：Alter 表/列第4关：表分区
【Hadoop】【hdfs】【大数据技术基础】实践一 利用Java API与HDFS进行交互
在该界面中，需要在“Select type”下面的文本框中输入“HDFSFileIfExist”，Eclipse就会自动找到相应的类“HDFSFileIfExist-(default package)”（注意：这个类在后面的导出JAR包操作中的Launch configuration中会被用到），然
Flink On Yarn运行模式：会话模式部署、单作业模式部署、应用模式部署
YARN上部署的过程是：客户端把Flink应用提交给Yarn的ResourceManager，Yarn的ResourceManager会向Yarn的NodeManager申请容器。在这些容器上，Flink会部署JobManager和TaskManager的实例，从而启动集群。Flink会根据运行在J
大数据-201 数据挖掘 机器学习理论 - 决策树 局部最优 剪枝 分裂 二叉分裂
而训练集、测试集和验证集的划分通常遵照 6:2:2 的比例进行划分，当然也可以根据实际需求适当调整划分比例，但无论如何，测试集和验证集数据量都不宜过多也不宜过少，该二者数据集数据均不参与建模，若占比太多，则会对模型的构建过程造成较大的影响（欠拟合），而若划分数据过少，训练集数据量较大，则又可能造成过
大数据新视界 -- 大数据大厂之提升 Impala 查询效率：重写查询语句的黄金法则（下）（4/30）
本文聚焦提升 Impala 查询效率的重写查询语句法则。阐述其重要性及与索引、分区关联，讲解明确目标、条件过滤和连接操作优化法则，含丰富代码示例。通过电商、金融案例展示优化前后效果，含性能对比与资源分析。文末互动并引出下一篇 Impala 内存管理避免瓶颈内容。
大数据-查询引擎(trino)-云原生化设计思路
大数据场景里面，针对Trino/Presto的云原生化方案的设计思路。利用容器化技术，解决解决了查询引擎扩展性不足的问题。
python大数据基于Django的短视频推荐可视化分析系统的爬虫设计与实现 56f5v
大数据分析是现下比较热门的词汇，通过分析之后可以得到更多深入且有价值的信息。现实的科技手段中，越来越多的应用都会涉及到大数据随着大数据时代的到来，数据挖掘、分析与应用成为多个行业的关键,本课题首先介绍了网络爬虫的基本概念以及技术实现方法，重点关注爬虫的设计、数据抓取策略及其法律和道德约束。接着，我们
安装Spark-单机部署,Standalone集群部署,Spark on Yarn实现
SparkSession也是Spark程序中的一个类，功能类似于SparkContext，Spark2.0以后推出的，如果Hadoop生态的程序，例如MR、Hive、Sqoop、Oozie等使用YARN来计算。2-存储实时工具元数据。资源管理和任务调度：将所有从节点的资源在逻辑上合并为一个整体，将任
Python毕业设计选题：基于大数据的旅游景区推荐系统_django
本文拟采用PyCharm开发工具，Python语言、Django框架进行开发，后台使用MySQL数据库进行信息管理，设计开发的旅游景区推荐系统。通过调研和分析，系统拥有管理员和用户两个角色，主要具备注册登录、个人信息修改、用户、景点分类、景点信息、旅游景区等功能模块。将纸质管理有效实现为在线管理，极
剖析Spark Shuffle原理（图文详解）
Shuffle 是指数据从一个节点重新分布到其他节点的过程，主要发生在需要重新组织数据以完成某些操作时。
flink与kafka基础知识
Flink是一个分布式实时计算框架。用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。有状态：有状态计算是将当前批次结果加上上一批次计算的结果。无界流有定义流的开始，但没有定义流的结束(没有边界)。它们会无休止地产生数据。流处理。
大数据新视界 -- 大数据大厂之提升 Impala 查询效率：索引优化的秘籍大揭秘（上）（3/30）
本文围绕 Impala 查询效率展开，详述索引优化，包括索引原理（如 B - 树、位图索引）、优化策略（选列、避过度索引）、企业案例（金融和互联网巨头）、代码优化（通用和错误处理），还展望新版本特性。分享经验并引导读者互动，提及查询困境与优化经验分享。同时自然引出下一篇将探讨的重写查询语句主题。
Kafka技术详解[3]: 生产与消费数据
一旦消息主题创建完成，就可以通过Kafka客户端向Kafka服务器的主题中发送消息。Kafka生产者客户端是一套API接口，任何能够通过这些接口连接Kafka并发送数据的组件都可以称为Kafka生产者。通常，也可通过Java程序来生产数据。同样地，可以通过Java程序来消费数据。一旦消息通过生产者客
hadoop_hdfs详解
一文读懂HDFS，全程干货无废话
