1.5T数据惨遭Lockbit3.0窃取，亚信安全发布《勒索家族和勒索事件监控报告》
Lockbit3.0猖狂依旧，亚信安全发布2024年第10期《勒索家族和勒索事件监控报告》。
大数据开发-数据仓库简介
数据仓库简介、数据仓库架构分析
Git浅谈配置文件和免密登录
全局配置文(所有用户): C:\Users\用户名.gitconfig 文件系统配置文件 针对linux和mac： /etc/.gitconfig我随便打开一个本地仓库的配置文件如下图1所示，可以看到我们没有配置username和usermail，但是我配置过远程仓库的地址，如图1第11行到13行的
用Spark在大数据平台DataBricks轻松处理数据
Apache Spark是一个强大的开源分布式计算系统，专为大规模数据处理而设计。而DataBricks则提供了一个基于云的环境，使得在Spark上处理数据变得更加高效和便捷。本文将介绍如何在DataBricks平台上使用Spark轻松处理大数据。DataBricks是一个基于云的大数据处理平台，它
大数据Flink（八十八）：Interval Join（时间区间 Join）
刚刚的案例也讲了，Regular Join 会产生回撤流，但是在实时数仓中一般写入的 sink 都是类似于 Kafka 这样的消息队列，然后后面接 clickhouse 等引擎，这些引擎又不具备处理回撤流的能力。可以发现 Inner Interval Join 和其他三种 Outer Interva
大数据在电商领域的典型应用
电商企业通过分析消费者的购买行为，从而获得更多的消费者数据，并根据这些数据分析消费者的购买偏好，从而实现对用户的精准营销。以淘宝为例，淘宝通过大数据分析技术对用户进行消费行为分析，如分析用户在淘宝上的浏览信息、购买信息等，根据分析结果将消费者划分为不同的类别，再根据不同类别制定相应的营销策略。大数据
数据仓库的两种建模方法
范式建模和维度建模
基于Hive大数据分析springboot为后端以及vue为前端的的民宿系
本文介绍了如何利用Hive进行大数据分析，并结合Spring Boot和Vue构建了一个民宿管理系统。该民民宿管理系统包含用户和管理员登陆注册的功能，发布下架酒店信息，模糊搜索，酒店详情信息展示，收藏以及对收藏的酒店进行排序可视化，管理员发布，添加用户的功能。
大数据在自动驾驶技术中的发展与应用
1.背景介绍自动驾驶技术是近年来以快速发展的人工智能领域中的一个重要分支。随着计算能力的提升、传感器技术的进步以及大数据处理技术的发展，自动驾驶技术的研究和应用得到了广泛的关注。大数据在自动驾驶技术中发挥着关键作用，主要体现在数据收集、数据处理、数据分析和决策执行等方面。本文将从以下几个方面进行阐述
Spark重温笔记（五）：SparkSQL进阶操作——迭代计算，开窗函数，结合多种数据源，UDF自定义函数
1-定义series函数2-pandas_udf自定义函数和类型，或者@pandas_udf3-将series数据源转化为dataframe格式import os# 当存在多个版本时，不指定很可能会导致出错print("普通的集合的基本series相乘：")# 提出问题：如果使用上面的方式仅仅可以处
Spark-Scala语言实战（7）
今天开始的文章，我会带给大家如何在spark的中使用我们的RDD方法，今天学习RDD方法中的map,sortby,collect三种方法。希望我的文章能帮助到大家，也欢迎大家来我的文章下交流讨论，共同进步。
【源码编译】Apache SeaTunnel-Web 适配最新2.3.4版本教程
Apache SeaTunnel新版本已经发布，感兴趣的小伙伴可以看之前版本发布的文章本文主要给大家介绍为使用2.3.4版本的新特性，需要对Apache SeaTunnel-Web依赖的版本进行升级，而SeaTunnel2.3.4版本部分API跟之前，所以需要对 SeaTunnel-Web的适配。
大数据AI人工智能的挑战与解决：如何应对技术限制
1.背景介绍大数据和人工智能(AI)是当今最热门的技术趋势之一，它们在各个领域都取得了显著的成果。然而，这些技术也面临着一系列挑战，这篇文章将探讨这些挑战以及如何应对它们。大数据是指由于互联网、移动互联网、物联网等技术的发展，产生的数据量巨大、多样性高、速度极快的数据。这些数据可以帮助企业和组织更好
高冷学霸给我送了一周早餐竟是为了...我的Spark笔记？！！
速度快：由于ApacheSpark支持内存计算，并且通过DAG（有向无环图）执行引擎支持无环数据流，所以官方宣称其在内存中的运算速度要比Hadoop的MapReduce快100倍，在硬盘中要快10倍易使用：Spark的版本已经更新到了Spark3.1.2（截止日期2021.06.01），支持了包括J
【天衍系列 05】Flink集成KafkaSink组件：实现流式数据的可靠传输 & 高效协同
旨在帮助读者理解Flink的KafkaSink组件的相关知识体系，以及了解是如何实现流式数据的可靠传输 & 高效协同
深入了解Hadoop：特性与伪分布式运行进程
Hadoop是一个强大的分布式计算框架，它能够对大规模数据进行可靠、高效和可伸缩的处理。随着数据量的不断增长，企业对于处理大规模数据的需求也越来越高，Hadoop因此成为了大数据处理领域的首选技术。本文将深入探讨Hadoop的特性以及伪分布式运行启动后所具有的进程。
【笔记】RDD算子操作（Spark基础知识）
Spark基础知识、RDD操作笔记
计算机毕业设计-基于大数据的校园一卡通数据分析与可视化平台
本项目基于国内某高校校园一卡通系统一个月的运行数据，使用数据分析和建模的方法，挖掘数据中所蕴含的信息，对学生在校园内的消费行为、生活习惯和消费金额等方面进行规律分析，同时对学校不同食堂、商铺等销售数据、人流量等维度进行统计分析，并构建 web 交互平台，通过视觉感知，更清晰直观、方便快速地抓住数据的
Flink通讯模型—Akka与Actor模型
也就是说，它可以被分配，分布，调度到不同的CPU，不同的节点，乃至不同的时间片上运行，而不影响最终的结果。尽管单个的actor是自然有序的，但一个包含若干个actor的系统却是高度并发的并且极具扩展性的。actor线程顺序处理收到的消息。3）call stack的问题 当我们编程模型异步化之后，还有
【Hadoop】 实践总结
本文将以离线批处理大数据为例，演示简单的Hadoop流程，不作过多理论概念介绍。具体内容具体可分为：1、文件导入Hdfs；2、MapReduce作业；3、Hive建模；4、Sqoop数据抽取。
