HBase整合Phoenix
1）官网地址：http://phoenix.apache.org/Phoenix是HBase的开源SQL皮肤。可以使用标准JDBC API代替HBase客户端API来创建表，插入数据和查询HBase数据。优点：使用简单，直接能写sql。缺点：效率没有自己设计rowKey再使用API高，性能较差。
大数据揭秘：Hadoop短视频流量分析实战
本文介绍了一个基于Hadoop的哔哩哔哩短视频流量数据处理与分析系统。该系统利用Java进行后端开发，结合SpringBoot框架简化了开发过程。前端采用Vue.js技术，实现数据的可视化展示。MySQL数据库用于存储和管理系统元数据。通过该系统，我们可以高效处理和分析短视频流量数据，为哔哩哔哩平台
【Spark精讲】Spark五种JOIN策略
Spark JOIN详解，Spark五种JOIN策略，Shuffle Hash Join，Broadcast Hash Join，Sort Merge Join，Cartesian Join，Broadcast Nested Loop Join
刘亦菲，彭于晏快进来看看如何在最短时间内理解Spark
（1）Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎计算引擎。这一站式的计算框架，包含了Spark RDD(这也是Spark Core用于离线批处理)、Spark SQL(交互式查询)、Spark Streaming(实时流计算)、MLlib(机器学习)、GraphX(图计算)等重要处理组件。
重生之我在CSDN学习spark
SparkSQL的前身是Shark，Shark是伯克利实验室Spark生态环境的组件之一，它修改了内存管理、物理计划、执行三个模块，并使之能运行在Spark引擎上，从而使得SQL查询的速度得到10-100倍的提升。2）在Spark中引入了RDD (Resilient Distributed Data
用Hadoop搭建完全分布式集群
以上就是用Hadoop搭建完全分布式集群的方法。
hadoop群起集群并测试
hadoop集群启动
第三章：AI大模型的核心技术 3.4 Transformer模型
3.4 Transformer模型Transformer模型是一种基于自注意力（Self-Attention）机制的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）领域。它因其对序列数据进行高质量表示而闻名，并且比传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等序列模型表现得更好。
flink知识点
flink常考知识点汇总
Flink实时大数据处理性能测试
1.背景介绍Flink是一个开源的流处理框架，用于实时大数据处理。它可以处理大量数据，提供低延迟和高吞吐量。Flink的性能测试是一项重要的任务，可以帮助我们了解其在实际应用中的表现。在本文中，我们将讨论Flink实时大数据处理性能测试的背景、核心概念、算法原理、代码实例、未来发展趋势和挑战。1.1
AI大模型应用入门实战与进阶：大模型的优化与调参技巧
AI大模型应用入门实战与进阶：大模型的优化与调参技巧作者：禅与计算机程序设计艺术1. 背景介绍1.1. AI大模型的兴起随着计算机硬件的发展和数据的积累，深度学习已经成为人工智能领域的主流技术。特
电商导购AI大语言模型的安全与隐私保护策略
1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展，AI大语言模型已经在各个领域得到了广泛的应用，其中电商导购是一个重要的应用场景。然而，随着AI大语言模型的广泛应用，其安全与隐私保护问题也日益突出。本文将深入探讨电商导购AI大语言模型的安全与隐私保护策略。1.1 电商导购AI大语言模型的应用
2024.1.30 Spark SQL的高级用法
N preceding : 表示往前的N行, N的取值可以是具体的数据, 也可以是关键词(unbounded(边界))lead(字段, 往后第N行, 默认值): 可以实现将对应的字段的后N行的值和当前行放置到同一行中, 如果没有, 设置为默认值。lag(字段, 往前第N行, 默认值): 可以实现将对
电商AI开源与闭源：AI大语言模型的技术选型与决策
1. 背景介绍1.1 电商行业的发展随着互联网技术的飞速发展，电商行业已经成为全球经济的重要组成部分。电商平台不仅为消费者提供了便捷的购物体验，还为企业提供了新的商业机会。然而，随着竞争的加剧，电商企业需要不断创新和优化，以提高用户体验和提升运营效率。在这个过程中，人工智能技术发挥了重要作用。
毕设开源 python 机器视觉 车牌识别
HyperLPR是一个使用深度学习针对对中文车牌识别的实现，与较为流行的开源的EasyPR相比，它的检测速度和鲁棒性和多场景的适应性都要好于目前开源的EasyPR，HyperLPR可以识别多种中文车牌包括白牌，新能源车牌，使馆车牌，教练车牌，武警车牌等。**毕设帮助, 选题指导, 项目分享: **
AI人工智能产业发展三大核心趋势：多模态预训练大模型、高质量数据智能、智能算力的崛起
随着ChatGPT引发的大模型创新浪潮的持续涌动，我们正面临着一场可能比工业革命和信息革命更为深刻的人工智能革命。在这一时代背景下，无论是推动大模型从单模态发展到多模态，还是倡导高质量数据和计算新范式，我们都在强调人工智能技术变革的本质——那就是算法、数据、算力这三大基础要素的精巧配合和相互促进。
阿里面试：设计一个大并发、大数据的系统架构，说说设计思路
以上的内容，如果大家能对答如流，如数家珍，基本上 面试官会被你 震惊到、吸引到。最终，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”。offer， 也就来了。在面试之前，建议大家系统化的刷一波 5000页《尼恩Java面试宝典PDF》，里边有大量的大厂真题、面试难题、架构难题。很多小伙伴刷完后， 吊打面试官，
Spark中写parquet文件是怎么实现的
的时候得注意不能调整过大，否则会导致OOM，但是如果在最后写文件的时候加入合并小文件的功能（AQE+Rebalance的方式），也可以适当的调整大一点，因为这个时候的Task 不像没有shuffle一样，可能还会涉及到sort以及aggregate等消耗内存的操作，（这个时候就是一个task纯写pa
初识大数据，一文掌握大数据必备知识文集(15)
MapReduce框架中的分布式缓存是一种机制，其允许在MapReduce作业执行期间，将档案（或文件）从Hadoop分布式文件系统（HDFS）复制到所有MapReduce任务所在的节点的本地文件系统中。这些档案可以是词典，配置文件，表格，甚至是代码等。分布式缓存提供了一个快速而可靠的方法，将共享的
Flink在实时搜索引擎领域的应用
1.背景介绍1. 背景介绍实时搜索引擎是现代互联网的基石之一，它可以实时提供用户查询的结果，为用户提供了快速、准确的信息获取途径。随着互联网的发展，实时搜索引擎的需求也越来越大，因此，研究和开发高性能、高效的实时搜索引擎成为了一项重要的技术任务。Apache Flink 是一个流处理框架，它可以处理
