大数据和社交网络：数据挖掘与分析
1.背景介绍大数据和社交网络是当今互联网发展的重要领域之一，它们为我们提供了丰富的数据源和挖掘价值的空间。在这篇文章中，我们将深入探讨大数据和社交网络的相关概念、核心算法、应用实例以及未来发展趋势。1.1 大数据的概念与特点大数据是指通过各种途径收集到的海量、多样化、高速增长的数据。大数据具有以下特
Flink（十二）【容错机制】
Flink 容错机制
使用Flink CDC从数据库采集数据，保证数据不丢失：实现断点续传机制
Flink CDC是Flink提供的一个用于捕获数据库变更的组件。它能够监视数据库中的更改操作，并将这些变更以流的形式传递给Flink应用程序进行处理。通过使用Flink CDC，我们可以实现实时的数据库数据同步和实时的数据分析。
云微呼AI外呼：革新传统客户沟通方式的智能利器
AI外呼是一种利用人工智能技术，实现自动化电话拨打和信息传递的系统。通过语音识别、自然语言处理等技术，AI外呼可以模拟人类的语音交互，为客户提供个性化的服务和解决方案。与传统的人工外呼相比，AI外呼更加高效、精准，能够大大提升客户沟通的效率和质量。随着人工智能技术的不断发展和应用，AI外呼必将成为未
玩转大数据10：深度学习与神经网络在大数据中的应用
深度学习和神经网络在大数据中的应用已经成为当今人工智能领域的热点问题。它们具有处理大规模数据、提取特征和提高预测精度等优势，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统和金融风控等领域。随着技术的不断发展和应用场景的不断扩大，深度学习和神经网络在大数据中的应用将会更加广泛和深入。同时，我们
Flink：快速掌握批处理数据源的创建方法
本文收集了实现领域的反馈，因为javadoc无法涵盖高性能和可维护源的所有实现细节。希望你喜欢这篇文章，并且它给了你为Flink项目贡献一个新连接器的愿望!Flink：快速掌握批处理数据源的创建方法。
38、Flink 的CDC 格式：canal部署以及示例
Canal是一个 CDC（ChangeLog Data Capture，变更日志数据捕获）工具，可以实时地将 MySQL 变更传输到其他系统。Canal 为变更日志提供了统一的数据格式，并支持使用 JSON 或protobuf序列化消息（Canal 默认使用 protobuf）。Flink 支持将
大数据开发必备工具——Hadoop及整体架构介绍
虽然处理大数据的框架并不是只有 Hadoop一种，但是 Hadoop 是免费的开源的，而且是当前应用最广泛的。它最强大的地方就在于能够利用最普通的机器解决了大规模数据存储和运算的问题。同时，Hadoop 在经过不断的发展之后也已经形成了自己的生态圈，很多不同的组件都可以与Hadoop 搭配使用。很多
flink watermark 实例分析
把一个现有的列定义为一个为表标记事件时间的属性。该列的类型必须为，且是 schema 中的顶层列，它也可以是一个计算列。watermark是触发计算的机制，只要，就会触发当前行数据的计算。
Spark优化和问题
如： --jars "viewfs:///user/hadoop-shangchao/user_upload/hex-udf-0.1.jar,viewfs:///user/hadoop-shangchao/user_upload/zhuyong05_SafeDispatchUDF-1.0.jar"问
基于Hadoop平台的音乐推荐系统的设计与实现
近年来，随着网络技术的发展，在线音乐平台成为人们听歌曲的首选。面对海量的音乐数据，用户们往往显得无从选择。听歌作为日常的娱乐放松方式，一首首的试听明显不太现实，所以需要进行一定程度的筛选。本论文根据此需求，设计并实现了一个音乐推荐系统。该系统是基于Spring Boot框架，运用到Hadoop平台中
【大数据】Flink 架构（一）：系统架构
本篇博客我们将介绍搭建 Flink 时所涉及的不同组件并讨论它们在应用运行时的交互过程。我们主要讨论两类部署 Flink 应用的方式以及它们如何分配和执行任务。最后，我们将解释 Flink 高可用模式的工作原理。
大数据与人工智能：未来的合作伙伴
1.背景介绍大数据和人工智能是当今最热门的技术趋势之一，它们在各个领域都有着广泛的应用。大数据技术可以帮助我们从海量数据中发现隐藏的模式和关系，而人工智能则可以帮助我们自动化地解决问题和做出决策。这两者的结合将为我们的生活和工作带来更多的便利和效率。在本文中，我们将深入探讨大数据和人工智能的核心概念
如何利用大数据提高旅游业的效率
1.背景介绍旅游业是一个高度竞争的行业，其成功取决于如何更有效地利用资源、提高效率、提高客户满意度，以及预测市场趋势。随着互联网和大数据技术的发展，旅游业中的数据产生量和数据类型日益丰富。因此，大数据技术在旅游业中具有广泛的应用前景和潜力。在这篇文章中，我们将探讨如何利用大数据提高旅游业的效率，包括
CDH整合Flink(CDH6.3.0+Flink1.12.1)
CDH集成Flink
数字化养老：如何利用大数据提高养老服务质量
1.背景介绍在当今社会，人口老龄化已经成为全球性的问题。随着人口寿命的不断延长，老年人口占总人口的比例也在逐年增加。这导致了养老服务的需求大增，同时也带来了养老服务质量的紧迫问题。为了解决这一问题，我们需要利用大数据技术来提高养老服务质量。大数据技术在各个领域都有着广泛的应用，包括医疗健康、金融、教
Hadoop原理介绍
HDFS（Hadoop Distribute File System）：hadoop的数据存储工具。YARN（Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者）：Hadoop 的资源管理器。Hadoop MapReduce:分布式计算框架
Flink1.17实战教程（第七篇：Flink SQL）
1）创建数据库（1）语法（2）案例2）查询数据库（1）查询所有数据库（2）查询当前数据库3）修改数据库4）删除数据库RESTRICT：删除非空数据库会触发异常。默认启用CASCADE：删除非空数据库也会删除所有相关的表和函数。5）切换当前数据库系统函数尽管庞大，也不可能涵盖所有的功能；如果有系统函数
开源大数据集群部署（八）Ranger编译部署
作者：櫰木在hd1.dtstack.com主机root权限下操作。
hiveSql解析DolphinScheduler调度系统7位crontab表达式
先说下我们数仓大致的数据链路。各个业务系统的数据库 -> hive -> doris -> 报表/邮件/系统hive里ods层几乎所有的数据都依赖于从业务库拉取，但是偶尔也难以避免的会遇到拉取失败或者集群（主要是业务库）宕机的情况，导致ods层数据大批量的拉取失败，从而影响到dwd层、dws层、ad
