HBase的数据备份与恢复策略
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等其他组件集成。HBase具有高可用性、高可扩展性和高性能等特点，适用于大规模数据存储和处理。数据备份和恢
Spark任务信息记录器的变更
Spark任务信息记录器的变更
2024-01-30（Hadoop_HDFS）
狭义（技术思维）：使用分布式技术完成海量数据的处理，得到数据背后蕴含的价值。广义：大数据是数字化时代，信息化时代的基础（技术）支撑，以数据为生活赋能。大数据的核心工作：从海量的高增长、多类别、低信息密度的数据中挖掘出高质量的结果。（海量数据存储、海量数据传输、海量数据计算）NFS就是Network
HBase集群写入出现大量毛刺排查
组件服务调优是一项比较艰难的事情，需要很强的意志力才能去排查各项指标，各项参数去对比，希望通过此文能分享出问题排查的基本思路
玩转大数据21：基于FP-Growth算法的关联规则挖掘及实现
FP-Growth算法通过构建频繁模式树和挖掘频繁项集的方式，可以帮助我们发现数据集中项目之间的关联关系。在大数据领域中，FP-Growth算法是一种高效的关联规则挖掘算法，具有广泛的应用前景。
公有云中的数据仓库和大数据处理
1.背景介绍随着互联网和数字化的发展，数据量不断增加，数据处理和分析成为企业和组织的关键能力。数据仓库和大数据处理技术在这个背景下崛起，成为关键技术之一。公有云在这个过程中也发挥着重要作用，为数据仓库和大数据处理提供了便捷的计算和存储资源。本文将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心概念与联系核心算法
剑指大数据-企业级数据仓库项目实战
大数据生态圈分为7层，这7层可以概括为数据采集层、数据计算层、数据应用层3层结构。
Hadoop中HBase命令行操作
采用底层存储为HDFS。使用Hbase客户端操作，执行查看Hbase版本、状态、查看帮助命令。创建表、修改表、插入数据、删除数据、查询数据，清空表、退出Hbase命令行、停止HDFS服务。
大数据与人工智能：数据安全与风险管理
1.背景介绍随着人工智能(AI)和大数据技术的快速发展，我们的生活、工作和社会都在不断变化。这些技术为我们提供了许多好处，但同时也带来了数据安全和风险管理的挑战。在本文中，我们将探讨大数据与人工智能的数据安全与风险管理，包括背景、核心概念、算法原理、代码实例、未来发展趋势和挑战等方面。2.核心概念与
Git config 配置与修改
来配置外，还可以直接打开Git的全局配置文件进行编辑修改。到此git config 全局配置编辑方式，已讲解结束。3. 修改global config 全局配置。配置Git config 全局配置，随笔记录。2. 修改Git config 全局配置。1. 打开Git config 全局配置。修改后查
大数据与AI人工智能：AI的影响与应对措施
1.背景介绍大数据和人工智能(AI)是当今科技领域的热门话题。随着数据的庞大增长和计算能力的不断提升，人工智能技术已经取得了显著的进展。然而，这种技术的普及也带来了许多挑战和影响。本文将探讨大数据与AI人工智能的关系，以及AI对现代社会的影响及应对措施。1.1 大数据背景大数据是指由于互联网、移动互
第三章：AI大模型的开发环境搭建3.3 开发环境配置3.3.1 本地环境配置
在本章中，我们将详细介绍如何为AI大模型的开发搭建本地环境。我们将从背景介绍开始，然后讲解核心概念与联系，接着深入了解核心算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。在此基础上，我们将提供具体的最佳实践，包括代码实例和详细解释说明。最后，我们将探讨实际应用场景、推荐工具和资源，并总结未来发展趋势与挑战。
Spark Local环境部署
功能功能提供一个python提供一个scala提交java\scala\python代码到spark中运行解释器环境用来以python代码执行spark程序提供一个python解释器环境用来以scala代码执行spark程序提供一个scala提供一个scala特点解释器环境 写一行执行一行解释器环境
hbase可视化：hbaseGUI的安装与使用
HbaseGUI可视化工具，通过Hbase-client直接操作Hbase。提供可视化查询、元数据管理和支持预分区建表三大功能。
flink重温笔记（五）：Flink 流批一体 API 开发——物理分区（下）
前言：今天是学习 flink 的第五天啦！主要学习了物理分区较难理解的部分，在这个部分的三个分区的学习中， rescale partition 和 forward partition 其原理可以归类 pointwise 模式，其他的 partition 其原理可以归类 all_to_all 模式，而
Flink与ApacheKafka集成
1.背景介绍在大数据领域，流处理和事件驱动架构已经成为关键技术。Apache Flink 和 Apache Kafka 是流处理和事件驱动架构的两个重要组件。Flink 是一个流处理框架，用于实时处理大规模数据流。Kafka 是一个分布式消息系统，用于构建实时数据流管道和流处理应用程序。在这篇文章中
大数据开发之Spark（累加器、广播变量、Top10热门品类实战）
累加器：分布式共享只写变量。（executor和executor之间不能读数据）累加器用来把executor端变量信息聚合到driver端。在driver中定义的一个变量，在executor端的每个task都会得到这个变量的一份新的副本，每个task更新这些副本的值后，传回driver端进行合并计算
欧氏距离在大数据环境下的应用与优化
1.背景介绍欧氏距离是一种度量空间中两点之间距离的方法，它在计算机视觉、数据挖掘、机器学习等领域具有广泛的应用。随着大数据时代的到来，数据的规模不断增长，欧氏距离在处理大数据集时面临的挑战也越来越大。因此，在这篇文章中，我们将讨论欧氏距离在大数据环境下的应用与优化。1.1 欧氏距离的基本概念欧氏距离
大数据和云计算：如何实现高性能和低成本
1.背景介绍大数据和云计算是当今最热门的技术趋势之一，它们为企业和组织提供了更高性能和更低成本的解决方案。大数据技术可以帮助企业更好地分析和利用其数据资源，从而提高业务效率和竞争力。而云计算则可以帮助企业更好地管理和优化其计算资源，从而降低运营成本。在本文中，我们将深入探讨大数据和云计算的核心概念、
IT行业针对大数据的安全文件传输的重要性
在大数据时代，安全传输不仅是技术层面的挑战，更是战略层面的考量。镭速作为大数据传输的高效解决方案，为IT行业提供了一个可靠的平台，帮助企业实现数据的高速、可靠、安全传输。通过选择合适的技术和工具，IT行业能够充分发挥大数据的潜力，推动行业向更高层次发展，为社会创造更多价值。
