Flink 数据集类型
现实世界中，所有的数据都是以流式的形态产生的，不管是哪里产生的数据，在产生的过程中都是一条条地生成，最后经过了存储和转换处理，形成了各种类型的数据集。如下图所示，根据现实的数据产生方式和数据产生是否含有边界（具有起始点和终止点）角度，将数据分为两种类型的数据集，一种是有界数据集，另外一种是无界数据集
大数据机器学习深度解读决策树算法：技术全解与案例实战
在决策树中，每个内部节点代表一个特征上的测试，每个分支代表测试的结果，而每个叶节点代表最终的决策结果。决策树的构建始于根节点，包含整个训练集，通过分裂成子节点的过程，逐渐学习数据中的规律。想象一下，我们面前有一篮水果，目的是区分苹果和橘子。一棵决策树可能首先询问：“这个水果的颜色是红色吗？”如果答案
Flink 流处理流程 API详解
中不同类型的流在处理的时候对应不同的 process 方法，他们都位于同一个 function中，会存在一些共享的数据信息。这个引擎对类型信息知道的越多，就可以对数据进行更充足的优化，序列化与反序列化就会越快。进行横向切分，把数据流中不同类别任务输入到不同的算子中进行处理，不同的算子之间是并行的操作
黑马大数据学习笔记4-Hive部署和基本操作
Hive部署和基本操作
大数据编程技术基础实验八：Flume实验——文件数据Flume至HDFS
大数据技术基础实验八，学习安装部署Flume并将写入Flume的文件数据上传至HDFS。
分布式计算 第五章 大数据多机计算：Hadoop
• NameNode：每个集群一个（也可以有备份），用于维护文件系统的元数据（命名空间），执行文件系统命名空间上的操作，如打开、关闭、重命名文件和目录，以及确定块（Block）和DataNode的映射。• 针对大型数据集，典型文件大小为GB到TB级，不适合小文件读取，并应当在数百个节点上支持数千万的
【大数据实验五】 MapReduce初级编程实践
大数据实验五 MapReduce初级编程实践1实验目的1.通过实验掌握基本的MapReduce编程方法；2.掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。2实验平台已经配置完成的Hadoop伪分布式环境。（1）操作系统：Linux（Ubuntu18.04）（
Hadoop框架---HDFS的Shell命令操作
其有很多命令，但在生产环境中我们经常使用的命令并没有那么多，因此需要时再回头查阅上图中的命令即可。put命令和copyFromLocal命令有着相同的复制效果，所以我们。这里我们把3台服务器各自对应的节点都打开了，为了方便后续测试。在使用shell命令前，一定要确保我们的Hadoop。自由选择以上任
hadoop权威指南第四版
迭代处理(iterative processing) spark.例如机器学习算法，需要很多迭代。4 SEARCH 搜索 solr (Solr它是一种开放源码的、基于Lucene Java 的搜索服务器)。因为计算机硬盘的发展趋势是：寻址时间的提升远远不如传输速率的提升，如果访问包含大量地址的
数据仓库高级面试题
数据仓库高级面试题
Git的常见命令和远程库操作
git常见命令和远程库以gitee为例的操作，还有版本冲突的解释与初学常见问题的应对
Hadoop问题：start-all.sh显示未找到命令
在sbin文件夹下是start-all.sh可以运行的，但是到了别的文件夹下就不行了，于是想到了是文件路径问题，因为hadoop环境是和java环境一起配置的导致sbin写成了bin。（补充）其实也有其他方法，就是在profile中设置环境变量，但一般不建议在这配置，因为在这个文件中配置是对所有用户
大数据 DataX-Web 详细安装教程
大数据 DataX-Web 详细安装教程
XXL-JOB分布式任务调度
时间轮出自Netty中的HashedWheelTimer，是一个环形结构，可以用时钟来类比，钟面上有很多bucket，每一个bucket上可以存放多个任务，使用一个List保存该时刻到期的所有任务，同时一个指针随着时间流逝一格一格转动，并执行对应bucket上所有到期的任务。支持可视化、简单且动态的
spark dynamicAllocation详解及使用
动态资源分配策略在空闲时释放 Executor，繁忙时申请 Executor，虽然逻辑比较简单，但是和任务调度密切相关。它可以防止小数据申请大资源，Executor 空转的情况。在集群资源紧张，有多个 Spark 应用的场景下，可以开启动态分配达到资源按需使用的效果。
为什么 Flink 抛弃了 Scala
Java的可移植性和跨平台性也是其受欢迎的原因之一。另外，Java社区的活跃程度也是不容忽视的，Java的开发者群体庞大且经验丰富，他们可以为Flink提供宝贵的支持和指导，从而帮助用户更好地使用和优化Flink的功能。随着时间的推移，Flink社区的主要焦点已经转向JavaAPI，而Flink中的
2023_Spark_实验二十一：Zookeeper单机安装与配置
Zookeeper单机模式linux部署
【Sqoop】MySQL表导入Hive
用 Sqoop 将 MySQL 指定数据库指定的表导入Hive 的指定数据库。
轻松通关Flink第20讲：Flink 高级应用之海量数据高效去重
这一课时我们讲解了多种不同的 Flink 大数据下的去重方法，并且详细比较了它们的异同。在实际的业务场景中，精确去重和非精确去重需要灵活选择不同的方案，在准确性和效率上达到统一。点击这里下载本课程源码。
大数据Vue项目必备|Window下安装并使用nvm（含卸载node、卸载nvm、全局安装npm）
在Windows环境下，进行大数据Vue项目开发时，使用Node Version Manager（nvm）是一个必备工具。通过本文，可以轻松在Windows系统下配置和管理Node.js版本，确保项目的依赖关系得到正确满足。这对于大数据Vue项目和其它项目的部署的开发和运行是必要的。
