【完整思路】2023 年中国高校大数据挑战赛 赛题 B DNA 存储中的序列聚类与比对
完整的思路分析可视化，免费获取～
ElasticStack日志分析平台－ES 集群、Kibana与Kafka
ElasticStack日志分析平台－ES 集群、Kibana与Kafka
Spark大数据分析与实战笔记（第二章 Spark基础-04）
这句来自现代作家安妮宝贝的经典句子，它表达了对他人的赞美与崇拜。按回车键提交Spark作业后，观察Spark集群管理界面，其中“Running Applications”列表表示当前Spark集群正在计算的作业，执行几秒后，刷新界面，在Completed Applications表单下，可以看到当前
Flink Connector 开发
Flink里预定义了一部分source和sink。在这里分了几类。
Flink任务实战优化
一个好产品，功能应该尽量包装在服务内部；对于Flink而言，无疑是做到了这一点。但是用户在使用Flink的时候，依然可以从版本的选择、代码逻辑、资源参数、业务的数据情况等方面做任务级的定制化优化；用最合理的资源使用，保障实时性、稳定性和最佳Tps的处理能力
eBay自养号测评：提升销量与排名的安全可控之道
通过合理的拍卖设置，卖家可以吸引更多的潜在买家，提高商品的曝光率和销售量。这些活动包括限时折扣、关联营销、满减优惠、优惠券活动等，通过这些活动，卖家可以增加店铺的流量，提高商品的曝光率，并最终提升交易达成率。为了获得更多的流量倾斜，卖家需要持续保持商品的刊登和上新，同时保持卖家中心的活跃度。通过合理
Hive04_DDL操作
因此，使用内部表时，Hive会自动管理表的数据和元数据，而使用外部表时，则需要人工管理表的数据文件，但是可以让多个 Hive 实例共享同一个数据文件。通常情况下，如果数据只会被 Hive 使用，建议使用内部表，而如果数据需要被其他程序或服务使用，建议使用外部表。
「大数据-0」虚拟机VMware安装、配置、使用、创建大数据集群教程
文章包含的内容有：虚拟机VMware安装、配置、使用；创建大数据集群；设置三台Linux虚拟机的主机名和固定IP；在Linux系统以及本机系统中配置主机名映射；配置服务器之间root用户的SSH免密互通；安装配置JDK环境；关闭防火墙和SELinux；更新时区和同步了时间，拍摄快照保存状态。
Flink去重计数统计用户数
使用flink回撤流去重统计支付用户数
【EI会议征稿】2024年第四届人工智能、自动化与高性能计算国际会议（AIAHPC 2024）
本次会议主要围绕“人工智能、自动化与高性能计算”的最新研究展开，旨在荟聚世界各地该领域的专家、学者、研究人员及相关从业人员，分享研究成果，探索热点问题，交流新的经验和技术。我们热烈欢迎相关领域专家学者向AIAHPC 2024提交他们的新研究或技术贡献，与来自世界各地的科学家和学者分享宝贵的经验！本会
python-大数据分析-基于大数据的QQ音乐数据分析系统设计与实现
【python-大数据分析-毕业设计】基于大数据的QQ音乐数据分析系统设计与实现 讲解+源码+论文+ppt 详细咨询V：chen177396或yyhh1234nn
金融大数据入门：走进数字化金融的未来
随着信息时代的来临，金融行业迎来了一个全新的时代——数字化金融时代。在这个时代中，金融大数据成为了驱动创新、优化决策的核心引擎。本文将深入探讨金融大数据的核心概念、关键技术、应用场景，并为初探者提供了一条逻辑清晰的学习路径。金融大数据不仅仅是庞大的数据集合，更是一种新型的资产，是从金融业务中产生的多
Spark编程实验二：RDD编程初级实践
本实验的目的是掌握Spark的RDD基本操作及键值对操作，熟悉使用RDD编程解决实际具体问题的方法。
Hadoop、Hive安装
hadoop hive安装
学校安全：这个门禁监控技术，速来码住！
在当今社会，随着城市化的加速和科技的飞速发展，安全问题日益引起人们的关注。
三台CentOS7.6虚拟机搭建Hadoop完全分布式集群（一）
这个是笔者大学时期的大数据课程使用三台CentOS7.6虚拟机搭建完全分布式集群的案例，已成功搭建完全分布式集群，并测试跑实例。
Flink 的时间属性及原理解析
Flink的API大体上可以划分为三个层次：处于，这三层中的每一层都非常依赖于时间属性。时间在FlinkAPI。在这一层中因为封装方面的原因，我们能够接触到时间的地方不是很多，所以我们将重点放在底层的和最上层的。
Flink 内容分享(十八)：基于Flink＋Iceberg构建企业数据湖实战
Flink还支持通过指定catalog-impl属性来加载自定义的Iceberg Catalog实现。
基于 Flink SQL 和 Paimon 构建流式湖仓新方案
Paimon 结合了湖存储和 LSM（Log Structured MergeTree）技术，提供了低延时、低成本的流式数据湖解决方案。 Paimon 与 Flink 有深度集成，支持 CDC
大数据毕业设计选题推荐-旅游景点游客数据分析-Hadoop-Spark-Hive
随着现代科技的发展和互联网的普及，大数据技术正在逐渐渗透到各行各业，包括旅游业。传统的旅游业数据分析主要依赖于抽样调查和实地考察，这种方法不仅需要大量的人力和物力，而且往往存在数据不准确的问题。然而，大数据技术的出现，使得我们可以更准确、更快速地分析游客数据，从而更好地规划旅游资源和服务。因此，基于
