Hadoop——Windows系统下Hadoop单机环境搭建
Hadoop环境搭建流程
Kafka消息传递保障——事务与幂等
消息传递保障对于分布式系统的可靠性至关重要。在分布式系统中消息传递保障是确保系统可靠性的核心问题之一。系统需要确保消息能够按照预期的方式进行传递，以满足业务需求。Kafka是一种分布式的消息队列系统，作为消息中间件常用于实现基于发布/订阅模型的消息传递服务。因此在Kafka中需要提供消息传递保障。
【HDFS实战】HDFS上的数据均衡
HDFS上的数据均衡
优质可视化素材大放送，全部免费，承包你今年的大屏项目
做大屏的时候，是不是经常遇到没有素材用的情况，也不知道从哪里可以下载到免费又酷炫的素材！帆软君这就给你准备好了！还记得我们之前安利的吗？最近上新了一波模板和视觉素材，都是从实战项目里的优质素材，养眼又实用，文末免费下载！...
关于Maxwell与Kafka和数据库的监控
零点漂移,当为一天末点时,时间戳还是末点,但是到第二个Flume时,时间戳更新,这时候直接到第二天,导致数据与时间不一致.其实就是配置两端的配置信息,都要能连接上,然后才能去传输数据。每条数据都有时间戳,这个时间戳是同步的时间。5.为什么Kafka后面需要拦截器?1.Maxwell的配置。
数据分析4--相关分析
数据分析中如何探究两个或者多个变量之间的相关性？注意⚠️相关性并不等于因果性，因此基于相关性，数据分析师还会开展一系列的因果性分析。相关性分析是数据分析中较为常用的方法，数据分析师在日常工作中经常会使用该方法。举个例子，对于游戏用户留存分析来说，数据分析师会去探讨用户在线时长、好友组队、比赛场次等多
Flink之JDBC Sink
这里介绍一下Flink Sink中jdbc sink的使用方法。
真实大数据简历模版（二）【大数据-3年经验】金融
在移动互联网的发展下，教育不仅仅局限于课堂之上，在慕课的发展思潮下，国内也开始了慕课的发展黄金期，与移动互联网的发展相结合，学堂在线是将各个名校的课程资源发布到网上，可以让师生进行实时地互动答疑，学生可以根据自己的所学的专业，进行线上的学习，然后进行提价作业，老师既可以在线进行解答批改，也可以离线进
HDFS详解
HDFS，Hadoop Distribute File System（Hadoop分布式文件系统）的简称，它是Hadoop核心组件之一，是大数据生态圈最底层的分布式存储服务。将计算靠近数据，而不是将数据移动到离计算更近的地方，使得应用的计算更有效率。HDFS遵循主从架构（master/slave）。
7、hive shell客户端与属性配置、内置运算符、函数（内置运算符与自定义UDF运算符）
通过show functions命令在hive客户端查看当下可用的所有函数；通过describe function extended funcname命令在hive客户端查看函数的使用方式。用户自定义函数简称UDF，源自于英文user-defined function。UDF（User-Define
开源大数据案例（第1章 通话记录数据分析）思路，操作，及执行ct-common
例如，当日话单，月度话单，季度话单，年度话单，通话详情，通话记录等等+。我们的数据已经完整的采集到了HBase集群中，这次我们需要对采集到的数据进行分析，统计出我们想要的结果。注意，在分析的过程中，我们不一定会采取一个业务指标对应一个mapreduce-job的方式，如果情景允许，我们会采取一个ma
Kibana导出csv数据
点击 Add a filter添加自定义筛选条件。
Hive数据倾斜的原因以及常用解决方案
Hive数据倾斜的原因以及常用解决方案
搜维尔科技：Varjo 正在为工业培训更安全、更高效的未来铺平道路
增强安全性：提供安全的学习平台，即使是高风险场景和罕见的自动化失败成本效益：一次性投资产生长期效益，大幅降低培训成本时间效率：操作员可以从第一天开始进行实践培训，无需持续指导并节省无数的培训时间快速评估：加快评估潜在操作员是否适合该工作的过程吸引新员工：在培训中使用尖端技术可以对潜在员工产生巨大的吸
应用程序安全对于完成新业务很重要
该调查发现了一种趋势，即应用程序安全对于完成新业务变得越来越重要。
大型语言模型的性能优化：基于参数调优和模型压缩的方法
随着人工智能和自然语言处理领域的迅速发展，越来越多的语言模型被应用于各种应用场景中，如机器翻译、问答系统、文本摘要等。然而，由于模型规模庞大，训练时间长，部署成本高等缺点，如何优化大型语言模型的性能成为了一个重要的问题。本文将介绍大型语言模型的性能优化方法，包括基于参数调优和模型压缩的方法。训练过程
flink sqlserver cdc实时同步（含sqlserver安装配置等）
超详细讲解flink sqlerver cdc实时同步。
Axure RP手机移动端数据可视化组件大数据原型模板及元件库
亮色模版：客户充值数据分析、平台销售数据分析、消防救援支队趋势(动态地图)、公司业务支出表、社区居民信息统计、公司工资看板、新客户数据报表、机械租赁数据报表、企业绩效数据分析、平台会员数据分析、电子商务业务数据分析、商店排水数据分析、商店运营数据报表、商店客户数据报表、消费者客户肖像分析、美容商店数
数据隐私与安全在大数据时代的挑战与应对
当今社会正处于一个大数据时代，数据的产生和积累如同潮水般涌来，为各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。然而，在这个数据驱动的时代，数据隐私和安全问题也随之而来，成为了一个亟待解决的重要议题。本文将探讨在大数据时代，数据隐私和安全问题所带来的挑战，以及应对这些挑战的一些策略和方法。后记 👉👉💕💕
查看与清空大数据的日志文件“nohup.out“
当我们运行任务时，nohup会生成一个名为"nohup.out"的日志文件，用于记录任务的输出信息和错误信息。通过使用cat或tail命令，可以查看日志文件的内容，而使用重定向符号">"可以轻松清空日志文件。要查看"nohup.out"日志文件的内容，我们可以使用常见的Linux命令——cat和ta
