【小白的大数据进阶之路】2024小白入门大数据，进阶成大牛，需要学习哪些技术？
2024小白入门大数据，进阶成大牛，需要学习哪些技术？每个技术在大数据领域的应用场景是啥？一个完整的大数据项目涉及到哪些流程环节，整个技术框架是怎样的？想要在2024年从小白进阶成大数据领域的大牛，你需要系统地学习一系列技术，并了解它们在大数据领域的应用场景。以下是一个详细的学习路线和每个技术的应用
Spark 运行架构
Spark 框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准的 master-slave 结构。上图中的 Driver 表示 master ，负责管理整个集群中的作业任务调度；Executor 则是 slave，负责实际执行任务；
详解 HBase 的安装部署及命令行操作
进入 HBase 下载地址：https://archive.apache.org/dist/hbase/修改 hbase-site.xml (默认的 hbase-default.xml)下载对应版本的 HBase 安装包并上传到虚拟机，并确保安装了 jdk 环境。软连接 hadoop 配置文件到 H
大数据新视界 --大数据大厂之 Volcano：大数据计算任务调度的新突破
Volcano 作为大数据计算任务调度的关键工具，有独特算法机制。其资源感知能实时掌握节点状况，任务分类可精准识别任务特性，以此实现高效智能调度。文中通过电信、金融、智能交通等多领域案例，如电信公司提高账单生成速度、金融机构优化风险评估等，展示其在提升计算效率与优化资源上的显著成果。同时给出 Pyt
Spark 任务与 Spark Streaming 任务的差异详解
任务调度：Spark 任务基于静态数据集，采用一次性批处理模式；Spark Streaming 任务基于流数据，采用微批处理模式，每隔一个时间窗口生成新的任务。数据处理：Spark 处理静态的 RDD，数据只计算一次；Spark Streaming 处理离散化的流数据，每个时间窗口生成一个新的 RD
25 款最佳生成式 AI 工具
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Flink1.18.1 Standalone模式集群搭建
本文将介绍如何在 Linux 服务器上搭建 Flink Standalone 集群，包含环境准备、配置修改和任务提交的步骤。在 Flink 集群中，各个节点之间需要免密登录。建议在每个节点上配置环境变量，方便使用 Flink 命令。从 Apache Flink 官方下载页面获取。，并在每台服务器上安
Python基于大数据的Boss直聘招聘可视化系统，附源码
嗨喽，大家好，今天为大家带来的是基于大数据的Boss直聘招聘可视化系统，Python基于Django的Boss直聘招聘可视化项目，该项目使用 Django 框架，Mysql 数据库，request，selenium 框架进行爬虫，实现招聘数据的采集，清洗等，该项目总体来说还是挺不错的，界面美观，下面
学习大数据DAY58 增量抽取数据表
减少 SELECT * 的使用：避免使用 SELECT * 来获取所有列，尽量只选择需要的。只需要结果集的一部分数据，可以使用 LIMIT 或 TOP 关键字来限制返回的行数。优化 JOIN 操作：确保在 JOIN 操作中使用的字段上有索引，并且尽可能地减少。限制结果集大小：在可能的情况下，使用 W
大数据智能风控核心：模型
模型：线性判别分析方法、个人FICO模型信用分、IRB、ABCF卡模型；算法：逻辑回归算法、决策树、集成学习、Bagging、随机森林、Boosting、Adaboost、Stacking；指标：混淆矩阵、评价指标、准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC、KS、PSI、基尼系数；
hadoop三机集群环境安装和配置（最小化安装）
最小化安装hadoop三机集群环境安装和配置
ES的自我保护机制，磁盘超过多少会进入只读模式，怎么解决
Elasticsearch 的自我保护机制确保集群在面对潜在问题时保持稳定性和数据安全。
【大数据】Spark Executor内存分配原理与调优
我们都知道 Spark 能够有效的利用内存并进行分布式计算，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。为了更好地利用 Spark，深入地理解其内存管理模型具有非常重要的意义，这有助于我们对 Spark 进行更好的调优；在出现各种内存问题时，能够摸清头脑，找到哪块内存区域出现问题。
大数据-166 Apache Kylin Cube 流式构建 整体流程详细记录
上节我们完成了如下的内容：实时数据更新是一种普遍的需求，快速分析趋势才能做正确的决策。KylinV1.6发布了扩展StreamingCubing功能，它利用Hadoop消费Kafka数据的方式构建Cube，这种方式构建的Cube能满足分钟级的更新需求。步骤：项目 => 定义数据源（Kafka）=>
大数据-170 Elasticsearch 云服务器三节点集群搭建 测试运行
（注意：network部分是比较容易出问题的，如果你出了问题，必须绑定的网卡不对，导致IP的问题等，那你需要向我这样配置，来指明绑定的地址等内容）现在我们把三台机器都安装上ES的环境，你可以每台都下载，或者使用同步工具来同步。此外和上节一样，如果你没修改操作系统的限制，如果你启动报错的话，请回到上节
mq消费的逻辑必须支持幂等
mq消费的逻辑必须支持幂等。
mysql操作线上数据时建议用事务
事务是一系列操作，它们作为一个整体被执行，这意味着事务中的所有操作要么全部成功，要么全部失败。在这个例子中，我们首先建立了一个PDO连接，然后开始了一个新的事务。如果这两个插入都成功执行，我们就提交事务，否则捕获异常并回滚事务，以此来撤销所有的插入操作。在使用InnoDB存储引擎的MySQL数据库中
mysql操作线上数据时建议大事务拆小事务
在MySQL中，一个大事务会占用较多的资源，包括锁定资源和内存资源。这可能会导致以下问题： 降低并发性：大事务在执行过程中可能会锁定大量的数据行或表，这会阻塞其他事务的执行，影响数据库的并发处理能力。 增加回滚时间和复杂性：如果大事务执行过程中出现问题需要回滚，回滚操作会消耗大量的时间和系统资源
交易积累-BR
BR指标是由中国的技术分析师发展起来的，它通过比较股票或市场在一定时间内的上涨能量与下跌能量来评估市场情绪和潜在的趋势变化。在实际应用中，BR指标可以作为市场情绪的一种参考，帮助投资者判断市场是处于乐观状态还是悲观状态，从而在一定程度上预测市场的潜在变动趋势。然而，由于单一指标存在局限性，投资者在作
交易积累-BIAS
相反，在下跌趋势中，BIAS维持在负值区域，表明下跌趋势得到了确认。这里的“移动平均价”通常指的是某个特定周期的简单移动平均（SMA），例如6日、12日、24日或更长周期的移动平均价。投资者在实际操作中应根据自身经验和市场环境，对BIAS指标的参数和使用方法进行适当调整，并结合其他分析手段共同使用。
