HBase的数据索引与分区策略
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。HBase提供了自动分区、数据复制、数据备份等功能，适用于存储海量数据。在HBase中，数据是以行为单位存储的，每行数据由一个RowKey组成。RowKey是唯一标识一行数据的键，可以是字符串、
AI大语言模型的模型可控性设计
1. 背景介绍1.1 人工智能的发展随着计算机技术的飞速发展，人工智能（AI）已经成为了当今科技领域的热门话题。从早期的图灵测试到现在的深度学习和神经网络，AI技术在各个领域取得了显著的成果。其中，自然语言处理（NLP）作为AI的一个重要分支，其目标是让计算机能够理解和生成人类语言，从而实现与人类
大数据人工智能在金融科技领域的应用
1.背景介绍在当今的数字时代，人工智能(AI)和大数据技术已经成为金融科技领域的核心驱动力。随着数据的增长和处理能力的提高，金融机构可以利用大数据人工智能技术来提高业务效率、降低风险和提高客户满意度。在这篇文章中，我们将探讨大数据人工智能在金融科技领域的应用，以及其背后的核心概念、算法原理和实际代码
关于Flink的旁路缓存与异步操作
将数据库中的数据,比较经常访问的数据,保存起来,以减少和硬盘数据库的交互比如: 我们使用mysql时 经常查询一个表 , 而这个表又一般不会变化,就可以放在内存中,查找时直接对内存进行查找,而不需要再和mysql交互。
语言模型的生态系统：构建AI大语言模型的技术栈
1. 背景介绍1.1 人工智能的崛起随着计算能力的提升和大量数据的积累，人工智能（AI）在近年来取得了显著的进展。特别是在自然语言处理（NLP）领域，AI已经能够理解和生成自然语言文本，为人们的生活带来诸多便利。1.2 大语言模型的出现
Git入门
Git是一个版本控制系统，它的主要作用是追踪代码的变化、协同开发和管理项目。它可以记录每次代码的修改、谁进行了修改以及何时进行的修改，从而方便开发者之间的合作和代码的管理。
【JAVA日志】关于日志系统的架构讨论
讨论一下如何搭建一个高性能、可分析、可视化、可溯源的日志系统。
数据仓库基本理论Ⅰ
什么是数据仓库；三种模型；事实表
Spark 提交命令和参数介绍
参考：spark官网配置介绍：Configuration - Spark 3.5.0 Documentationspark-sql参数一、提交命令 参数名格式参数说明--packages包含在driver和executor的classpath下的jar包逗号分隔的”groupId:artifac
【大数据】Flink SQL 语法篇（四）：Group 聚合、Over 聚合
Group 聚合定义（支持 Batch / Streaming 任务）：Flink 也支持 Group 聚合。Group 聚合和上面介绍到的窗口聚合的不同之处，就在于 Group 聚合是按照数据的类别进行分组，比如年龄、性别，是横向的；而窗口聚合是在时间粒度上对数据进行分组，是纵向的。如下图所示，就
Kafka的核心原理
Kafka核心原理介绍
【用户画像】ClickHouse简介、特点、安装和部署
之前数仓和画像的处理都是批处理，一般在夜间进行，花费时间很长，按照脚本和调度去完成，后来的处理称为即时处理，即时处理要求计算的时间非常之短，存放在hive中，肯定是不行的，这种需求既要求从一定的数据量中提取（如果是小数量可以从MySQL提取），同时需要速度快。这种数据库就需要在hive中和OLAP中
Flink与Kafka集成
1.背景介绍Flink与Kafka集成是一种常见的大数据处理技术，它可以帮助我们实现实时数据处理和分析。Flink是一个流处理框架，可以处理大量数据并提供实时分析功能。Kafka是一个分布式消息系统，可以用于构建实时数据流管道。在本文中，我们将深入了解Flink与Kafka集成的背景、核心概念、算法
AI与大数据：智慧城市安全的护航者与变革引擎
它们的融合与应用不仅提高了城市管理的效率和智能化水平，还为市民提供了更加安全、便捷的生活环境。未来，随着技术的不断进步和创新应用的拓展，我们有理由相信，智慧城市将在AI与大数据的助力下变得更加安全、智能和宜居。作为城市的神经系统，AI与大数据的融合与应用为城市的安全与应急响应带来了革命性的变革。通过
【大数据面试题】005 谈一谈 Flink Watermark 水印
在实时处理任务时，由于网络延迟，人工异常，各种问题，数据往往会出现乱序，不按照我们的预期到达处理框架。话不多说，直接给个 Watermark 水印样例代码。一步一个脚印，一天一道面试题。WaterMark 水印，就是。
流计算之Flink
TaskManager（也称为 worker）执行作业流的 task，并且缓存和交换数据流。TaskManager 中 task slot 的数量表示并发处理 task 的数量。处理无界数据通常要求以特定顺序摄取事件，例如事件发生的顺序，以便能够推断结果的完整性。JobManager 具有许多与协调
Java架构师之路七、大数据：Hadoop、Spark、Hive、HBase、Kafka等
Hive提供了一种类SQL语言，称为HiveQL，以便将结构化数据映射到Hadoop分布式文件系统中的表中，并提供了数据查询、转换和分析的功能。由于其分布式、高可靠性和高性能的特点，HBase在大数据领域得到了广泛的应用。：Spark提供了丰富的API，支持多种编程语言（如Scala、Java、Py
Flink流处理案例：实时数据聚合
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Flink是一个流处理框架，可以处理大规模数据流，实现实时数据处理和分析。Flink支持各种数据源和接口，如Kafka、HDFS、TCP流等，可以实现高吞吐量、低延迟的流处理。在本文中，我们将通过一个实际的Flink流处理案例来讲解Flink的核心概念、算法原
Hadoop-Yarn-调度器总结
CapacityScheduler旨在允许共享一个大型集群，同时为每个组织提供容量保证。核心思想是Hadoop集群中的可用资源在多个组织之间共享，这些组织根据其计算需求共同为集群提供资金。还有一个额外的好处，即一个组织可以访问其他组织未使用的任何多余容量。这以成本效益高的方式为各组织提供了弹性。跨组
Hadoop搭建（完全分布式）
修改 /opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-yarn.sh和 /opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-yarn.sh。修改 /opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh和 /opt/module/
