程序员杂谈：探讨程序员的商业认知—盈利思维方式【文末送书-08】
程序员杂谈：探讨程序员的商业认知—盈利思维方式【文末送书-08】程序员的商业认知和盈利思维方式对于成功在科技行业中发展至关重要。以下是一些探讨程序员商业认知和盈利思维方式的关键方面：
HIVE内表与外表的区别
hive内外表的区别，主要总结六点区别
Spark与PySpark(1.概述、框架、模块)
大规模数据处理的统一分析引擎弹性分布式数据集（即RDD)的概念。
（未传知网）大数据环境下的隐私安全的图像特征提取及应用
因此，本研究的目的是针对大数据环境下的隐私安全问题，提出有效的图像特征提取与应用方法，以保证用户的隐私信息不被泄露。为了保护用户的隐私安全，本文提出了一种基于多方计算的图像特征提取方法，通过将参与计算的各方的图像数据进行加密处理，实现了对个人隐私的保护而不损失图像特征提取的效果。基于以上背景，本文旨
【大数据】Doris 构建实时数仓落地方案详解（二）：Doris 核心功能解读
Apache Doris 是由百度研发并开源的数据库项目。 Doris 2008 年开始在百度内部立项，经历了五个大版本的迭代后于 2017 年开源，2018 年进入 Apache 基金会孵化项目。2022 年 4 月 18 日正式发布 Doris 1.0，2022 年 6 月 16 日正式毕业，成
CentOS7安装教程----图文详解
选择新CD/DVD (IDE) ---->使用ISO映像文件（选择CentOS 7 镜像存放的位置）---->关闭。选择自动配置分区（也可选择我要配置分区，此处喜欢则自动配置分区）---->完成。选择linux（L）---->CentOS 7 64位---->下一步。创建新的虚拟机--->选择自定义
Flink
前面说过有状态计算其实就是需要考虑历史数据而历史数据需要搞个地方存储起来Flink为了方便不同分类的State的存储和管理,提供了如下的API/数据结构来存储StateKeyed State 通过 RuntimeContext访问，这需要 Operator 是一个RichFunction。保存Key
大数据机器学习深度解读ROC曲线：技术解析与实战应用
本文全面探讨了ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）的重要性和应用，从其历史背景、数学基础到Python实现以及关键评价指标。文章旨在提供一个深刻而全面的视角，以帮助大家更好地理解和应用ROC曲线在模型评估中的作用。
Spark系列之Spark的RDD详解
Spark系列之Spark的RDD详解
2023_Spark_实验二十五：SparkStreaming读取Kafka数据源：使用Direct方式
通过终端模拟输入将数据输入到kafka集群，使用scala开发消费者消费kafka订阅的主题数据，实现词频统计。
Azkaban从入门到精通以及案例实操系列
Azkaban从入门到精通再到实战一文搞定
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
