HADOOP HDFS详解
Volume: 数据量非常大Variety:数据类型多样化，组成庞大的数据集的数据，有结构化的，半结构化的非结构化的数据。Velocity：数据增长的速度非常快Value: 数据的价值低数据快速增长超过硬件存储及传输增长的速度因硬件故障造成的数据丢失读取的数据的正确性hadoop是Apache基金会
AI大语言模型在电商用户电子邮件营销中的应用
1. 背景介绍1.1 电子邮件营销的重要性电子邮件营销是一种通过发送电子邮件与潜在客户建立联系、提高品牌知名度和促进销售的网络营销策略。在电商领域，电子邮件营销被认为是一种高效、低成本且具有较高投资回报率（ROI）的营销方式。然而，随着用户对电子邮件的敏感度逐渐提高，如何提高电子邮件的打开率
2023年中国高校大数据挑战赛 第二场 赛题C：用户对博物馆评论的情感分析思路、python代码
问题 1：针对每位用户的评论，建立情感判别模型，判断评论内 容的情感正反方向，输出评论内容的情感方向为正面、中立、负面， 并统计每个博物馆历史评论各个方向情感的比例分布情况。符合等等影响情感方向的指标，建立情感得分评价模型，得到每位用户评论的情感得分，并基于得分对五个博物馆进行客观排名。挖出来的，不
Hadoop伪分布式安装配置
Hadoop伪分布式安装配置A、添加hadoop用户 B、配置本地YUM源 C、SSH无密码配置 D、Hadoop安装与配置 E、配置HDFSF、HDFS常用命令参考
Flink 物理执行图
JobManager根据ExecutionGraph对作业进行调度，并在各个TaskManager上部署任务。这些任务在TaskManager上的实际执行过程就形成了物理执行图。物理执行图并不是一个具体的数据结构，而是描述了流处理任务在集群中的实际执行情况。
数据仓库BI报表开发：工具与技术
1.背景介绍数据仓库和BI报表开发是企业数据分析和决策支持的核心技术。在大数据时代，数据仓库和BI报表开发的技术和工具不断发展，为企业提供了更高效、更智能的数据分析和决策支持。本文将从以下几个方面进行深入探讨：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体最佳实践：代码
Hadoop云上大数据技术
结构化数据类型是一种用户定义的数据类型，它包含一些非原子的元素，更确切地说，这些数据类型是可以分割的，它们既可以单独使用，又可以在适当情况下作为一个独立的单元使用。属性 是专门用来帮助描述类型实例的特性。非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库
大数据分布式计算工具Spark数据计算实战讲解（map方法，flatmap方法，reducebykey方法）
map算子，是将rdd的数据一条条处理（处理的逻辑基于map算子中接收的处理函数），返回新的rdd。功能：针对kv型rdd，自动按照key分组，然后根据你提供的聚合逻辑，完成组内数据的聚合操作。PySpark的数据计算，都是基于RDD对象来进行的，那么如何进行呢？对于返回值是新RDD的算子，可以通过
Elasticsearch 与 OpenSearch：开源搜索技术的演进与选择
在2010年以Apache 2.0开源协议发布后，Elasticsearch迅速成为全球最受欢迎的企业搜索引擎。Elasticsearch常与Logstash和Kibana一起部署，这一组合被称为 Elasitc Stack，用于启用日志分析用例，包括应用可观察性、安全日志分析和理解用户行为。201
Flink 学习 | 运行时的架构（包括一些核心概念和提交流程）
Flink 中，并行度相同的 ont to one 算子操作，可以直接连接起来形成一个大的 task 任务，这样，每个 task 会被一个线程执行，这种技术叫算子链。这种模式下，数据流维护着分区及元素的顺序。实际上，每个任务槽就表示了 Task Manager 拥有计算资源的一个固定大小的子集，用来
跟着罗某人认识spark和scala带你上大分
Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发的通用内存并行计算框架Spark得到了众多大数据公司的支持，这些公司包括Hortonworks、IBM、Intel、Clo
Flink 的高可用性与故障转移策略
1.背景介绍Flink 是一种流处理框架，用于实时数据处理。它具有高吞吐量、低延迟和强大的状态管理功能，使其成为处理大规模流数据的理想选择。然而，在分布式系统中，高可用性和故障转移策略是关键因素。这篇文章将深入探讨 Flink 的高可用性和故障转移策略，以及如何确保 Flink 集群的可靠性和高性能
五分钟带你了解spark | 从入门到入土
公主，王子请看spark基础总结spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。
【flink番外篇】13、Broadcast State 模式示例-广播维表（2）
系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink 部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。3、Flik Table API和S
Spark: 检查数据倾斜的方法以及解决方法总结
如果预先知道数据分布不均，可以使用自定义分区器来优化数据分布，从而避免数据倾斜。以上方法可以帮助检测和分析Spark作业中可能存在的数据倾斜问题。在发现数据倾斜后，可以采取相应的优化措施，比如调整并行度、使用广播变量、重新设计数据分区策略等，来减轻或解决数据倾斜的问题。
Flink性能优化小结
可以通过开启缓冲消胀机制来简化 Flink 网络的内存配置调整。您也可能需要调整它。如果这不起作用，您可以关闭缓冲消胀机制并且人工地配置内存段的大小和缓冲区个数。针对第二种场景，我们推荐：使用默认值以获得最大吞吐减少内存段大小、独占缓冲区的数量来加快 checkpoint 并减少网络栈消耗的内存量。
AI大模型应用入门实战与进阶：如何训练自己的AI模型
1.背景介绍人工智能（Artificial Intelligence, AI）是计算机科学的一个分支，研究如何让计算机模拟人类的智能。在过去的几十年里，人工智能的研究主要集中在规则-基于的系统，这些系统需要人们明确地编写大量的规则来解决问题。然而，随着数据量的增加和计算能力的提高，机器学习（Mach
hadoop之HDFS高可用环境搭建和基础使用
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个分布式文件系统，设计用于运行在商用硬件上。它与现有的分布式文件系统有许多相似之处。然而，与其他分布式文件系统的区别是显著的。HDFS是高度容错的，设计用于部署在低成本的硬件上。HDFS提供对应用程序数据的高吞吐量访问，适用于具有大数据集的应用程序。HDFS
AI趋势（01）人工智能发展史简介
说明：简要解读AI的发展历史。
如何对 Spark 进行全方位性能调优？
根据课时 11 的内容，第 1 个配置是 Map 端输出的中间结果的缓冲区大小，默认 32K，第二个配置是 Map 端输出的中间结果的文件大小，默认为 48M，该文件还会与其他文件进行合并。对于那种分组统计的任务，可以通过两阶段聚合的方案来解决，首先将数据打上一个随机的键值，并根据键的哈希值进行分发
