Apache SeaTunnel：新一代高性能、分布式、海量数据集成工具从入门到实践
本文介绍Apache SeaTunnel 以及关于Apache SeaTunnel的部署和使用。Apache SeaTunnel是新一代高性能、分布式、海量数据集成工具，支持上百种数据源 ( Database/Cloud/SaaS ) 支持海量数据的实时 CDC 和批量同步，可以稳定高效地同步万亿级
hadoop01_完全分布式搭建
（计算的数据存在Linux本地，在一台服务器上 自己测试）、（和集群接轨 HDFS yarn，在一台服务器上执行）、。：（hadoop默认安装后启动就是本地模式，就是将来的数据存在Linux本地，并且运行MR程序的时候也是在本地机器上运行）：伪分布式其实就只在一台机器上启动HDFS集群，启动YARN
Hadoop 重启流程
5. 到每一个子节点 hdfs --daemon stop datanode;因原有配置密钥目录有误，需要重启Hadoop集群 3个节点，Hadoop版本3.3.2。4.主节点 hdfs --daemon start journalnode。2、主节点删除所有的临时目录 log日志，包含在xml设定
大数据毕业设计：基于python商品数据采集分析可视化系统 淘宝数据采集 大数据 大屏可视化（附源码+论文）✅
大数据毕业设计：基于python商品数据采集分析可视化系统 淘宝数据采集 大数据 大屏可视化（附源码+论文）✅
Flink电商实时数仓（三）
维度层的重点和难点在于实时电商数仓需要的维度信息一般是动态的变化的，并且由于实时数仓一般需要一直运行，无法使用常规的配置文件重启加载方式来修改需要读取的ODS层数据，因此需要通过Flink-cdc实时监控MySql中的维度数据配置信息表，实时动态的发布广播信息。主流数据根据广播数据及时调整处理逻辑，
大数据讲课笔记5.1 初探MapReduce
1. 理解MapReduce核心思想；2. 掌握MapReduce编程模型；3. 理解MapReduce编程实例——词频统计
基于hadoop+MapReduce+Java大数据清洗和分析的基本操作流程
MapReduce 是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台。它利用"Map（映射）“和"Reduce（归约）”，将程序运行在分布式系统中，通过把对数据集的大规模操作分发给网络上的每个节点实现可靠性。这次实验利用本机 hadoop 环境完成实验内容操作，之后我会结合在大数据存储系统这门课上所学的知
大数据-之LibrA数据库系统告警处理（ALM-37014 Gaussdb进程锁文件已经存在）
发生数据库锁文件创建失败时，锁文件创建失败的实例可能无法启动，集群将无法正常启动。当集群中的CN实例或者DN实例锁文件创建失败时，产生该告警。系统数据实例异常终止，导致系统中存在锁文件残留。
可计算存储赋能人工智能，解读 ISCA 2023 论文 ECSSD：软硬件协同的盘内极限分类
在AI领域，分类任务关键且广泛应用。但随着数据量和分类规模增长，分类任务占预测算法时间开销的30%-60%。极限分类任务的参数规模已超过CPU或GPU内存，常规计算机体系结构下需存储在外部设备，计算时再传输到内存，导致数据搬移瓶颈，降低系统性能。ISCA 2023的ECSSD提出利用可计算存储架构解
Python大数据之PySpark(六)RDD的操作
📢博客主页：https://manor.blog.csdn.net📢欢迎点赞 👍 收藏 ⭐留言 📝 如有错误敬请指正！📢本文由 Maynor 原创，首发于 CSDN博客🙉📢感觉这辈子，最深情绵长的注视，都给了手机⭐📢专栏持续更新,欢迎订阅：https://blog.csdn.net/
广州Y行信用卡中心大数据部数据开发岗笔试题
- 未排序，直接提取原表逻辑结构前10条记录。B.S.S#=SC.S# AND C.C#=SC.C# AND S.SEX IN '男' AND C.CNAME IN '数据库';A.S.S#=SC.S# AND C.C#=SC.C# AND S.SEX='男' AND C.CNAME='数据库';注
Flink Job 执行流程
模式【1】；生成，然后转化为JobGraph；【2】依次启动三者都服从分布式协同一致的策略；将JobGraph转化为，然后转化为物理执行任务Execution，然后进行deploydeploy过程会向请求slot，如果有直接deploy到对应的的slot里面，没有则向Yarn的申请，带contain
【详解】Spark数据倾斜问题由基础到深入详解-完美理解-费元星
spark hive数据倾斜，一文从浅到深，完美理解和解决
Flink快速部署集群，体验炸了！
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。
大数据 | 实验一：大数据系统基本实验 | 熟悉常用的HBase操作
1）理解 HBase 在 Hadoop 体系结构中的角色。2）熟练使用 HBase 操作常用的 shell 命令。3）熟悉 HBase 操作常用的 Java API。
Spark计算框架
Spark的诞生背景Spark 2009年诞生的一个技术，诞生的主要原因是因为Hadoop大数据解决方案存在一些弊端MR程序是基于磁盘进行运算，因此导致MR程序计算效率底下。MR程序无法计算复杂的任务，如果想要实现复杂的计算逻辑，可能编写多个MR Job，其中后续的Job依赖于前一个Job的输出，但
2023年【危险化学品生产单位安全生产管理人员】考试内容及危险化学品生产单位安全生产管理人员考试试卷
11时左右,当甲再次沿爬梯下到井底时,突然倒地。在附近作业的b工程公司职工丙等迅速赶到现场,丙在未采取任何防护措施的情况下下井救人,刚进入井底也突然倒地,乙再次大声呼救,c炼油厂专业救援人员闻讯赶到现场,下井将甲、丙救出,甲、丙经抢救无效死亡。86、【判断题】某厂生产一种有机产品,须在高压釜中进行反
阿里云实时数据仓库Hologres&Flink
为企业所有决策制定过程，提供所有系统数据支持的战略集合。传统的离线数仓无法实现当天数据的及时分析数据，所以需要开发实时数仓开填补空缺。
Spark读写Hive
使用Spark读写分布式数据仓库Hive
增强学习与自主智能体数学模型原理和在人工智能领域的应用代码实例讲解
人工智能国际合作是一种跨国、跨学科的合作模式，旨在共同研究和推动人工智能技术的发展。在这个领域，增强学习和自主智能体技术发挥着重要作用。增强学习是机器学习的一个分支，它旨在让机器学习系统能够在不明确指定奖励函数的情况下，自主地学习从环境中获取奖励。自主智能体是一种具有自主决策能力的智能体，它可以根据
