Flink中的时间语义和时间属性
1.背景介绍在大数据处理领域，时间语义和时间属性是非常重要的概念。Apache Flink是一个流处理框架，它支持大规模数据流处理和实时分析。在Flink中，时间语义和时间属性是用于描述数据流中事件发生时间的方式。本文将深入探讨Flink中的时间语义和时间属性，并讨论如何在实际应用中使用它们。1.
基于大数据的B站数据分析系统的设计与实现
在B站数据分析系统中，通过使用gensim库中的LDA模型，对B站视频标题和弹幕文本进行主题建模，帮助用户发现视频的关键主题和热门话题，提供更深入的数据分析和洞察。相关领域的研究者和开发者通过使用Python编程语言及其丰富的数据处理和可视化库，结合B站平台的数据接口和爬虫技术，实现了B站数据的采集
Hadoop分布式安装部署
多次初始化会造成数据丢失，也会造成hdfs集群主从角色互不识别，需要通过删除所有机器hadoop.tmp.dir目录（core-site.xml中设置该目录）重新进行format初始化！将主机器的hadoop文件使用scp命令复制到其余两台机器，因hadoop文件太大了，故本文三台机器的hadoop
Hive3.1.3版本安装部署
至此hive组件就已经安装完成了，相对于hadoop集群部署来说还是比较简单的，需要配置的地方也没那么多，但目前hive底层运行的执行引擎还是mapreduce，如果想要hive运行的更加高效，可以开启多个hiveserver2或者切换到hive on spark来加速任务的执行速度，由于篇幅有限，
PySpark（二）RDD基础、RDD常见算子
RDD定义叫做Dataset：一个数据集合，用于存放数据的。Distributed：RDD中的数据是分布式存储的，可用于分布式计算。Resilient：RDD中的数据可以存储在内存中或者磁盘中。RDD分区是RDD存储数据的最小单位，一份RDD数据实际上是被分成了很多分区RDD是逻辑的抽象概念，
安全可信云服务，移动云供给金融行业新动能
金融数字化转型的目的是推进数字金融的形成、发展和成熟，而金融业态的改变则是金融自身与时代发展相适应的必然结果。，针对金融行业的业务部署特性，提供构建从物理部署、基础服务、增值服务到客户服务的高可靠专属技术方案，提供两地三中心金融高可用方案、公有云负载均衡高可用解决等方案，帮助金融客户构建低成本、高可
大数据领域相关术语总结
PGC 的内容形式多样，包括文章、视频、音频、图片等，通常需要经过严格的审核和筛选，符合一定的标准和要求。CVR 指的是广告被点击后，用户进行了期望的行为（比如购买、注册、订阅等）的次数与广告被点击的次数之间的比例，通常以百分比的形式表示。留存率通常是以百分比的形式表示，它是一个重要的用户活跃度指标
[AIGC 大数据基础] 浅谈hdfs
HDFS作为Hadoop生态系统的核心组件之一，提供了高容错性、高可扩展性、高吞吐量的分布式文件系统。它适用于大数据存储和处理、数据仓库、分布式日志收集等多种场景。通过使用HDFS，我们可以更好地管理和处理大规模数据集，实现大数据的存储、计算和分析。
git手册
问题场景不同git remote之间代码同步git checkout remote1branchgit checkout remote2branchgit merge remote1branchgit push已经在git索引记录，现在不想要在git管理提交git删除提交.gitignore修改本
实时数仓-Flink使用总结
阿里云实时计算Flink版是阿里云基于Apache Flink构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。具备一站式开发运维管理平台，支持作业开发、数据调试、运行与监控、自动调优、智能诊断等全生命周期能力。本期将对Flink的使用进行总结。
企业级大数据安全架构（七）服务安全
Kerberos协议只是一种协议标准的框架，而MIT Kerberos则是实现了该协议的认证服务，是Kerberos的物理载体。将它与Hadoop服务进行集成便能够很好地解决安全性不足的问题。除了需要安装MIT Kerberos之外，我们还需要安装LDAP。在生产环境中Knox使用附带的LDAP服务
【ElasticSearch8.X】学习笔记（一）
8.x与7.x的对比、安装elk8.x、Kibana 安装
【大数据】Flink SQL 语法篇（三）：窗口聚合（TUMBLE、HOP、SESSION、CUMULATE）
滚动窗口 将每个元素指定给指定窗口大小的窗口。滚动窗口具有固定大小，且不重叠。例如，指定一个大小为 5 分钟的滚动窗口。在这种情况下，Flink 将每隔 5 分钟开启一个新的窗口，其中每一条数都会划分到唯一的一个 5 分钟的窗口中。
【大数据OLAP引擎】StarRocks为什么快？
StarRocks最初主要的优势是性能，当时在单表查询方面与性能标杆ClickHouse不相上下，而join优化特性使其在多表关联查询场景下的性能表现要远远优于ClickHouse，替换ClickHouse自然也就成了StarRocks的第一个目标。而StarRocks的野心不止于此，后来又进一步发
【Flink-1.17-教程】-【一】Flink概述、Flink快速入门
对于Flink而言，流才是整个处理逻辑的底层核心，所以流批统一之后的 DataStream API 更加强大，可以直接处理批处理和流处理的所有场景。下面我们就针对不同类型的输入数据源，用具体的代码来实现流处理。Flink 还具有一个类型提取系统，可以分析函数的输入和返回类型，自动获取类型信息，从而获
使用JavaApi获取Kafka的topic、topic的分区数量与副本数量
使用JavaApi获取Kafka的topic、topic的分区数量与副本数量。
【Flink】Flink任务缺失Jobmanager日志的问题排查
问题不是大问题，不是什么代码级别的高深问题，也没有影响任务运行，纯粹因为人员粗心导致，记录一下排查的过程。
赵鹏举：我的大数据能力提升之路 | 提升之路系列（四）
导读为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、
Spark on Yarn安装配置
步骤1：复制和解压Spark安装包解压文件：将Spark安装包解压到/opt/module目录中。
自然语言处理的发展NLP语言模组人工智能的未来
深度学习、机器学习等技术的不断发展，使得计算机能够模拟人类的认知能力，从图像识别到自然语言处理，AI正广泛应用于各个领域。通过分析庞大的语言数据集，NLP模型能够更好地学习语言的使用规律，提高文本处理的准确性。NLP技术的飞速发展不仅是技术创新的体现，更是人类理解和利用语言的里程碑。参与NLP技术的
