校园安全升级，这个方法赶紧直接收藏！
在当今社会，学校安全管理成为备受关注的焦点之一。随着科技的不断进步，门禁监控系统作为一种创新的安全解决方案，在学校管理中扮演着越来越关键的角色。
集群配置，hadoop配置过程，细节满满
(2)如果你的集群虚拟机已经都创建完成，且确保网络，ssh密钥登陆 都做好了后，就可以开始安装jdk和hadoop了。/usr/local/src/hadoop/etc/hadoop 中的对应配置文件中加入下面的相关参数。这一步是集群配置的关键。做一个hadoop的配置流程的全记录，把遇到的问题和细
大数据：Hadoop刷题
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Spark Streaming 编程权威使用指南
本文档为Spark的旧版本Streaming引擎。Spark Streaming 不再更新，是一个遗留项目。在Spark中有一种新的、更易用的流处理引擎，称为结构化流式处理。您应该使用Spark结构化流处理来开发流式应用和流水线。请参阅结构化流式处理编程指南。*
关于Flume-Kafka-Flume的模式进行数据采集操作
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大数据机器学习-梯度下降：从技术到实战的全面指南
梯度下降（Gradient Descent）是一种在机器学习和深度学习中广泛应用的优化算法。该算法的核心思想非常直观：找到一个函数的局部最小值（或最大值）通过不断地沿着该函数的梯度（gradient）方向更新参数。简单地说，梯度下降是一个用于找到函数最小值的迭代算法。在机器学习中，这个“函数”通常是
【Hive】配置
2.5
运行hive语句时有很多info怎么消掉
每次启动hive和执行hive sql命令时都打印了很多没用的INFO日志，看起来很繁琐，那么该怎么消除掉这些没用的日志消息
2023_Spark_实验二十三：Kafka的安装与基本操作
Kafka单节点模式部署，并测试
启动Hbase出现报错
slave1:running regionserver, logging to /usr/local/hbase-2.3.1/bin/logs/hbase-wanggigi- regionserver-slave1.outslave1:/usr/local/hbase-2.3.1/bin/hbase
基于Hadoop的智慧社区大数仓库系统设计与开发
此外，国外学者还注重从智慧社区大数据中发现潜在的价值和应用场景，如社区健康管理、资源调度等，为智慧社区的智能化发展提供了有力支持。然而，如何高效地管理和分析智慧社区中海量的数据成为一个重要的挑战，因此本文总结了Hadoop技术的优势和特点，并基于此设计和开发了智慧社区的大数据仓库系统。综上所述，本文
Flink 数据类型 & TypeInformation信息
除了使用已有的所定义的数据格式类型之外，用户也可以自定义实现，来满足的不同的数据类型定义需求。Flink提供了可插拔的让用户将自定义的注册到Flink类型系统中。如下代码所示只需要通过实现接口，返回相应的类型信息。通过@TypeInfo注解创建数据类型，定义数据类型。然后定义类继承于，参数类型指定。
基于Flink CDC实时同步PostgreSQL与Tidb【Flink SQL Client模式下亲测可行，详细教程】
只要这个flink作业是正常runnning，那么对source_table的任何修改都会同步到sink_table。注意这种是单向同步，source_table的变动（增/删/改）会同步到sink_table，但反过来sink_table的变动不会影响到source_table（不会触发sourc
使用Flink处理Kafka中的数据_题库子任务_Java语言实现
职业院校技能大赛，使用Flink处理Kafka中的数据_题库子任务_Java语言实现
虚拟机安装hadoop，hbase（单机伪集群模式）
工作中遇到了大数据方面的一些技术栈，没有退路可言，只能去学习掌握它，就像当初做爬虫一样（虽然很简单），在数据爆发的现在，传统的数据库mysql，oracle显然在处理大数据量级的数据时显得力不从心，所以有些特定的业务需要引进能够处理大数据量的数据库，hadoop提供了分布式文件系统（HDFS）来存储
第六篇：半导体设备安全：从原理到防护措施
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介半导体（Semiconductor）设备是指电子器件的制造过程中的重要环节。如：晶圆、光刻胶、硅片、镀锌板、太阳能电池等。这些半导体设备具有无比的功效，极大的威力和影响力，被广泛应用于各种领域包括电子产品、航空航天、汽车、医
Spark SQL 日期时间转换指南
通过使用to_date、to_timestamp、date_format和datediff等函数，可以轻松地在Spark SQL中处理日期和时间数据。上述代码中，我们首先创建了一个包含时间戳字符串的DataFrame，并通过之前的示例将其转换为日期和时间戳类型。在Spark SQL中，可以使用to_
java多线程之线程池
在执行一个异步任务或并发任务时，往往是通过直接new Thread()方法来创建新的线程，这样做弊端较多，更好的解决方案是合理地利用线程池，线程池的优势很明显，如下：降低系统资源消耗，通过重用已存在的线程，降低线程创建和销毁造成的消耗...
玩转大数据11：数据可视化与交互式分析
数据可视化与交互式分析是大数据领域中非常重要的方面，可以帮助我们更好地理解、分析和解释数据。在进行数据可视化与交互式分析时，需要注意以上提到的最佳实践、注意事项和其他方面，以便更好地实现数据可视化与交互式分析的目标和需求。
