大数据平台环境搭建---- Hbase组件配置
进入Hadoop安装目录的conf目录，将配置文件core-site.xml和hdfs-site.xml复制到HBase安装目录下的conf目录，用于HBase启动时读取Hadoop的核心配置信息和HDFS配置信息。在HBase安装目录下的conf目录，执行“vi backup-masters”命令
HiveSql中的分区分桶详解
;实际开发中, 如果数据量比较大的情况下,可以考虑采用 多级分区的思路来解决, 多级分区一般用 时间来分区, 可以是: 年, 月, 日...之前我们已经实现了静态分区, 即: 手动指定分区字段 和 分区字段值, 如果分区过多, 每次写分区字段值比较繁琐, 且有可能写错.计算绝对值的: 10。
【大数据】Kafka 数据存储
Kafka 中的消息是存储在磁盘上的，一个分区副本对应一个 日志（Log）。为了防止 Log 过大，Kafka 又引入了 日志分段（LogSegment）的概念，将 Log 切分为多个 LogSegment ，相当于一个巨型文件被平均分配为多个相对较小的文件，这样也便于消息的维护和清理。事实上，Lo
Spark与HBase的集成与数据访问
通过集成Spark与HBase，可以充分利用这两个强大的工具来处理和分析大规模数据。本文深入介绍了如何集成Spark与HBase，并提供了示例代码，以帮助大家更好地理解这一过程。同时，也提供了性能优化的建议，以确保在集成过程中获得良好的性能表现。
Hadoop基本概论
本文是关于Hadoop的一些基本概论定义。包含：大数据的概念、大数据的特点，Hadoop的定义/发展历史/版本/优势，Hadoop1.x/2.x/3.x组成、HDFS/Yarn/MapReduce架构、大数据技术生态体系等知识。
flink作业 windowAll 转换window
flink窗口 windowAll 转换window 遇到的坑，以及解决办法
Spark SQL五大关联策略
选择连接策略的核心原则是尽量避免shuffle和sort的操作，因为这些操作性能开销很大，比较吃资源且耗时，所以首选的连接策略是不需要shuffle和sort的hash连接策略。◦Broadcast Hash Join（BHJ）：广播散列连接◦Shuffle Hash Join（SHJ）：洗牌散列连
如何基于Flink实现定制化功能的开发
技术为需求服务，通用需求由开源软件提供功能，一些特殊的需求，需要基于场景定制化开发功能。而对于自定义开发功能，Flink则提供了这样的SDK接口能力。本文将从定制化功能需求分析和如何基于Flink构建定制化需求功能两个方面分享描述。
大数据Hadoop教程-学习笔记06【Hadoop生态综合案例：陌陌聊天数据分析】
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构建高效数据生态：数据库、数据仓库、数据湖、大数据平台与数据中台解析_光点科技
在数字化的浪潮中，一套高效的数据管理系统是企业竞争力的核心。从传统的数据库到现代的数据中台，每一种技术都在数据的旅程中扮演着关键角色。本文将深入探讨数据库、数据仓库、数据湖、大数据平台以及数据中台的功能和价值，帮助您构建一个符合自身业务需求的高效数据生态系统。
一篇文章学会Git
一种记录一个或若干文件内容变化，以便将来查阅特定版本修订情况的系统。简单点理解就是一个可以帮助我们记录文件修改的系统。Git官方有一个视频介绍，可以点此观看分布式版本控制系统时相对于集中式版本控制系统的。集中式版本控制系统将仓库存放在中央服务器中集中管理，当你需要时从中央服务器中拉取最新的版本，修改
语义解析技术在大数据时代的应用与前景-自然语言生成SQL与知识图谱问答实战【文末送书-17】
无论是NL2SQL还是KBQA，它们的核心都在于对用户输入的自然语言进行深入的语义理解，并将其转化为机器可执行的指令或查询。更重要的是，语义解析技术使得机器能够更智能地响应用户需求，为用户提供更加个性化、精准的服务，从而增强了用户的使用体验和满意度。而基于语义解析的方法由于依赖准确的结构化数据库（例
向量线性相关性：在大数据环境下的挑战与解决方案
1.背景介绍在大数据环境下，向量线性相关性(Vector Linear Correlation)成为了一个重要的研究热点。这是因为在大数据环境中，数据的规模、复杂性和速度都得到了大幅度的提高。因此，传统的线性相关性分析方法已经不能满足大数据环境下的需求。为了解决这个问题，我们需要研究一种新的线性相关
大数据能力提升项目｜学生成果展系列之一
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、
第十三章：HBase的安装与配置
1.背景介绍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、ZooKeeper等组件集成。HBase具有高可靠性、高性能和高可扩展性等优势，适用于大规模数据存储和实时数据处理等场景。在本章节
人工智能不为人知的另一面（干货知识）
让我们来谈谈当前最热门的产业——人工智能，我会用最通俗易懂的方式来解释它的原理。在网络上，反智主义的言论颇受欢迎，一些对科技一知半解的人喜欢散布一些误导性的观点。他们可能会宣称：“人口减少不要紧，未来都是人工智能在工作。”或者危言耸听地说：“人工智能会导致大规模失业。”我甚至开始怀疑这些人是故意扰乱
Flink作业部署与监控
1.背景介绍Flink是一种流处理框架，它可以处理大规模数据流，实现实时数据处理和分析。Flink作业是Flink框架中的基本单位，它包含了一系列的数据处理任务和操作。在实际应用中，Flink作业需要进行部署和监控，以确保其正常运行和高效执行。Flink作业的部署和监控是一个复杂的过程，涉及到多个方
Flink的流式数据窗口与时间操作
1.背景介绍在大数据处理领域，流式计算是一种处理实时数据的方法，它可以处理大量数据并提供实时分析和预测。Apache Flink是一个流式计算框架，它可以处理大量数据并提供实时分析和预测。Flink的流式数据窗口和时间操作是流式计算中的核心概念，它们可以帮助我们更好地处理和分析流式数据。在本文中，我
《2023大数据产业年度优秀CIO》榜重磅发布丨第六届金猿奖
第六届年度金猿榜单/奖项“第六届年度金猿季策划活动——2023大数据产业年度优秀CIO榜单/奖项”由金猿X数据猿X上海大数据联盟共同推出。大数据产业创新服务媒体——聚焦数据· 改变商业第六届 “年度金猿季大型主题策划活动”由金猿、数据猿、上海大数据联盟共同组成的金猿组委会发起，在继续深耕大数据产业
Flink日志采集-ELK可视化实现
Flink日志采集到Kafka,ELK实现可视化
