大数据新视界 -- Hive 数据分区：精细化管理的艺术与实践（上）（7/ 30）
本文承继 Hive 查询优化篇章，深挖数据分区，详析基础（价值、字段选法）、策略（单与复合、动与静态）及维护（加载含校验、清理归档），佐以案例、代码、测试证优势，设互动并预告下篇，深挖分区增效秘诀。
大数据调度组件之Apache DolphinScheduler
Apache DolphinScheduler 是一个分布式易扩展的可视化 DAG 工作流任务调度系统。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用。
大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：新技术融合的无限可能（下）（12/30）
本文深入探讨 Impala 与新技术融合，包括剖析融合的核心原理，如存储和计算层架构，以及新的数据交互协议与接口。以电商巨头 A 为例，展示在性能挑战下新技术融合方案的实施过程与成效，涉及存储优化、计算框架集成及相关代码示例。同时展望跨行业应用潜力，如医疗影像处理和物流路径规划，还提及持续的技术创新
Hadoop核心技术
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，它允许用户在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
大数据-230 离线数仓 - ODS层的构建 Hive处理 UDF 与 SerDe 处理 与 当前总结
UDF 是用户定义的函数，用于扩展大数据处理系统的功能。通过 UDF，用户可以实现特定的业务逻辑，用于数据的转换或计算。SerDe 是序列化与反序列化的缩写，用于定义数据的读写方式。在大数据框架中，数据通常以结构化或非结构化形式存储，SerDe 用于将这些数据转化为系统可以理解的格式，或从系统中导出
Kafka-创建topic源码
从源码中我们可以看到，Controller这端会不断的将新的topic以及其下的topic_id、adding_replicas、removing_replicas、partitions 信息加载到缓存，并使用它们的状态机将它们更新至可用状态。并剔除掉删除的topic。》中当一个broker当选为C
Spark SQL大数据分析快速上手-完全分布模式安装
前置环境安装参看此博文完全分布模式也叫集群模式。将Spark目录文件分发到其他主机并配置workers节点，即可快速配置Spark集群（需要先安装好JDK并配置好从Master到Worker的SSH信任）。
DAMA数据管理知识体系(第11章 数据仓库和商务智能)
文章将围绕数据仓库的构建与管理展开，探讨如何通过数据仓库实现历史数据的集中存储与分析
Spark的容错机制
1，Spark如何保障数据的安全。
深度了解flink Flink 本地运行Standalone模式
然后就等待install结束，最后每个模块都是success，则install成功，就会出现flink的bin包，包含flink的lib和conf等。点击File—> Project Structure—>Project设置Jdk版本（如下图），jdk版本设置1.8或者1.8之后的版本。flink
大数据毕业设计python基于Hadoop的租房数据分析系统
租房数据分析系统是一个基于Hadoop的大数据平台，通过采用B/S架构，Django框架以及MySQL数据库技术，旨在为用户提供全面的租房信息和数据支持。该系统具备丰富的功能，包括管理员端的系统首页、个人中心、用户管理、房屋信息管理、租房数据管理和系统管理，以及前台端的首页、房屋信息、租房数据、房屋
Flink中，如何使用Event Time处理乱序事件？
窗口函数在 Flink 中是非常重要的特性，因为它们允许用户根据业务需求对流式数据进行复杂的实时分析和处理。选择合适的窗口类型和配置能够极大地影响应用程序的性能和准确性。Apache Flink 提供了多种窗口函数来处理流数据中的时间窗口操作。窗口函数可以帮助我们对一定时间段内的数据进行聚合或分析。
【Spark基础】（一）Spark简介
（一）Spark简介
大数据实验3 熟悉HDFS基本操作和编程实现
问题五：ResourceManager和NodeManager未启动Ps:使用jps命令可以检查各个进程是否已经成功启动。如果输出结果中包含以下信息，则说明相应的服务正在运行：为了确保Hadoop集群正常运行，特别是对于MapReduce作业的执行，需要启动ResourceManager和NodeM
大数据面试必考题：Spark数据倾斜问题总结和优化措施
在Spark分布式计算环境中，
学习Spark需要哪些基础知识
今天，我想和大家分享一个非常实用的话题——学习Spark需要哪些基础知识？Spark作为大数据处理领域的重要工具，其强大的数据处理能力和分布式计算能力使其在业界广受好评。但是，对于初学者来说，如何入门Spark却是一个不小的挑战。本文将从基础到进阶，一步步带你了解学习Spark所需的基础知识。
大数据新视界 -- 大数据大厂之 数据导入：优化数据摄取的高级技巧（下）（4/ 30）
本文承前启后，深入探究 Hive 数据导入优化，涵盖分区策略规划与动态调整、压缩算法选择与性能平衡、缓存设置与管理监控、批量插入与事务回滚优化，佐以丰富案例、代码、测试数据与参数设置，为 Hive 数据摄取高级优化献详策，设互动并预告后续查询优化篇章。
大数据-231 离线数仓 - DWS 层、ADS 层的创建 Hive 执行脚本
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
关于kafka-几道面试题
kafka、面试题
一文带你看懂SAP-HANA的基本架构与原理
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