用户画像与个性化推荐：AI导购模型的核心竞争力
1.背景介绍在当今的数字化时代，数据已经成为了企业的核心资产之一。尤其是在电商、社交媒体、新闻媒体等领域，用户的行为数据、兴趣偏好、社交网络等信息被广泛用于用户画像和个性化推荐。这些信息不仅可以帮助企业更好地理解用户，提供更个性化的服务，也可以帮助企业提升营销效果，提高用户转化率和用户满意度。然而，
大数据开发（Hadoop面试真题-卷五）
在导入大文件到HDFS时，可以通过自定义分片来更好地管理和利用存储空间。使用Hadoop Archive（HAR）文件：HAR文件是将多个小文件打包成一个大文件的一种方式。可以使用Hadoop提供的’hadoop archive’命令将多个小文件打包成HAR文件。这样可以减少NameNode的元数据
实战：Spark在大数据可视化中的应用
1.背景介绍大数据可视化是现代数据科学的一个重要领域，它涉及到如何将大量、复杂的数据转化为易于理解和分析的视觉表示。Apache Spark是一个流行的大数据处理框架，它提供了一种高效、灵活的方法来处理和分析大数据集。在这篇文章中，我们将探讨Spark在大数据可视化中的应用，并深入了解其核心概念、算
不用植发就能快速长头发的秘方被我找到啦！（私藏起来偷偷看...）
Hadoop是目前应用最为广泛的分布式大数据处理框架，其具备可靠、高效、可伸缩等特点。Hadoop的核心组件是HDFS、MapReduce。随着处理任务不同，各种组件相继出现，丰富Hadoop生态圈，目前生态圈结构大致如图所示：根据服务对象和层次分为：数据来源层、数据传输层、数据存储层、资源管理层、
Flink CEP（模式 API Pattern API ）
在Flink的学习过程中，我们已经掌握了从基本原理和核心层的DataStream API到底层的处理函数，再到应用层的Table API和SQL的各种手段，可以应对实际应用开发的各种需求。有了定义好的个体模式，我们可以进一步将这些模式按照一定的顺序连接起来，以定义一个完整的复杂事件匹配规则。在实际应
HBase的数据实时处理与流处理
1.背景介绍HBase的数据实时处理与流处理1.背景介绍HBase是一个分布式、可扩展、高性能的列式存储系统，基于Google的Bigtable设计。它是Hadoop生态系统的一部分，可以与HDFS、MapReduce、ZooKeeper等组件集成。HBase的核心特点是提供低延迟、高吞吐量的随机读
完整银行大数据hive数仓项目技术方案，基于hadoop生态构建，全网首发（独家）
完整银行大数据hive数仓项目技术方案，基于hadoop生态构建，内容包括：项目时长，项目架构，人员配置，主题开发，集群规模，机器配置，项目描述，项目优化，日活人数，等诸多详细内容
SparkStreaming---入门
流处理和批处理是两种不同的数据处理方式，它们在处理数据的方式和特点上有所不同。流处理（Stream Processing）是一种数据处理方式，它实时地处理数据流，即将源源不断的数据按照特定的规则进行实时处理。批处理（Batch Processing）是一种数据处理方式，它将一段时间内的数据收集起来，
AI时代的到来，也是“大厂”们谢幕的开始
作为技术人，我们大都很淳朴，即使两个部门打架打的很厉害，但是彼此私下沟通交流发现大家都是一样的，因为大多做事的同学都很不错，没有那么多弯弯绕绕。感觉他们变的更加团结，应了那就“杀不死我的，使我更强大”，两个月内先后推出GPTs和Sora,奥特曼豪言七万亿plan。一方面，现在的时代，聚集几个志同道合
Repo命令与git的关系
Repo命令与git的关系是很密切的。我们都知道，git是一个开源的版本控制系统，常用在大型项目的管理上。我们对repo的使用和了解就比较少了。Repo是一个基于Git构建出来的工具，它的出现不是为了取代Git，而是为了更方便开发者使用Git这个工具。
大数据开发（Spark面试真题-卷一）
Spark Streaming是Spark提供用于实时流式数据处理和分析的库。它基于离散时间间隔将原始流式数据划分为小的批处理，然后将这些批次数据提供给Spark引擎进行处理。不断从流源接收数据，并将其划分为微批次。将每个微批次传递给Spark引擎。Spark引擎对每个微批次执行相同的操作，如数据转
重生之救赎（Spark的救赎）新手小白适用
首先简单介绍了Spark的发展历史、Spark的特点，然后介绍了Spark的生态圈和Spark的应用场景。接着详细介绍单机模式、单机伪分布式模式和完全分布式模式下Spark集群的搭建过程。最后重点介绍了Spark的架构、Spark作业的运行流程和Spark的核心数据集RDD。
HiveSQL题——collect_set()/collect_list()聚合函数
HiveSQL题——collect_set()/collect_list()聚合函数
2023年第三届中国高校大数据挑战赛D题超详细解题思路
根据上述选择的指标对每个学校的数据进行计算，最终得到学校的各种指标得分。这里的建议就是优先选择客观的评价模型，基于你们队伍选择的指标个数，指标个数多可以构建主成分分析，指标个数少可以构建熵权法、理想解法等。问题二（类型、学校）、不同的培训学校有不同的生源质量、学校办学条件、学校师资水平等的差异，仅仅
2023年第三届中国高校大数据挑战赛 C题：用户对博物馆评论的情感分析 思路+代码+论文
为了促进高校大学生实际应用技能的提高，着眼于未来，培养具有创新能力和实践能力的大数据人才，推动大数据的产学研用，探索大数据的核心科学与技术，提升高校毕业生的就业竞争力。经研究决定，天津市未来与预测科学研究会、中国未来研究会大数据与数学模型专业委员会联合发起2023年第三届中国高校大数据挑战赛。中国未
初识Hadoop
4.客户端接收数据。生态圈中的每个子系统只负责解决某一个特定的问题区域，甚至可能更小，它并不是一个全能系统，而是多个小的系统的集成。通俗来讲，带有结构，有序的数据统称为结构化数据，例如我们平常使用的Excel，mysql，数字，符号等等。半结构化数据是结构化数据的一种形式，半结构化数据就是介于完全结
学了Hadoop之后，如何快速理解Spark？
Apache Spark 是一个开源的分布式计算系统，由加州大学伯克利分校的AMPLab（现在的RISELab）最初开发，旨在。Spark 是为了克服 Hadoop MapReduce 模型在某些数据处理任务上的局限性（如迭代算法和交互式数据挖掘任务）而设计的。Spark 提供了一个强大的编程模型和
微调技术：AI模型的精细化调整
1. 背景介绍1.1 传统机器学习与深度学习的局限性传统机器学习方法在许多任务上取得了显著的成功，但它们通常需要大量的特征工程和领域知识。深度学习方法通过自动学习特征表示，显著降低了特征工程的复杂性。然而，深度学习模型通常需要大量的标注数据和计算资源进行训练，这在许多实际应用场景中
Elasticsearch：特定领域的生成式 AI - 预训练、微调和 RAG
基于大型语言模型 (LLM) 的生成式人工智能技术极大地提高了我们开发处理、理解和生成文本工具的能力。此外，这些技术引入了创新的信息检索机制，其中生成式人工智能技术使用模型存储的（参数）知识直接响应用户查询。然而，值得注意的是，模型的参数知识是整个训练数据集的浓缩表示。生成人工智能的响应可能缺乏上下
为什么选择 Flink 做实时处理
我们平常开发的Java应用系统时没有状态的。Stom的实现方式。微服务架构将系统拆解成不同的独立服务模块，每个模块分别使用各自独立的数据库，这种模式解决了业务系统拓展的问题，但是也带来了新的问题，那就是业务交易数据过于分散在不同的系统中，很难将数据进行集中化管理，对于企业内部进行数据分析或者数据挖掘
