ChatGPT的功能，优势，以及在生活中的应用
ChatGPT的功能和优势非常多，下面将详细介绍。总之，ChatGPT是一种非常有用和实用的人工智能技术，它可以为用户提供各种服务和建议，帮助用户解决各种问题和疑虑，提高生活质量和效率。2. 个性化服务：ChatGPT可以根据用户的兴趣和需求，提供个性化的服务和建议，让用户感受到更加贴心的关怀。3.
Flink+StarRocks 实时数据分析新范式
StarRocks 社区技术布道师谢寅，在 Flink Forward Asia 2022 实时湖仓的分享。
Data Structure, Algorithm,and Applications in C++
在学习这本书进阶内容之前，我们可以跟着它的第一章部分再巩固和复习对于普通的传值参数，我们已经司空见惯了我们一般只要对相应的函数体传入形参，在执行的main函数主体中传入实参就可以调用相应的内容。在运行时，函数体在执行前，把实参复制给形参，复制的过程是由形参类型的复制构造函数来完成的。如果实参和形参的
一站式Flink&Spark平台解决方案——StreamX
是一个完全由国人发起的开源项目。也欢迎大家联系我们，加入到开源项目中来，为中国开源崛起献上一份自己的力量，未来共同向着成为。比较多，两者是有一定区别的，侧重点不同。未来也会写文做一下两者的对比。生态的不断完善，越来越多的企业选择这两款组件，或者其中之一作为离线。流上的开发部署能力与运行监控能力，努力
大数据(二)：Numpy基础应用详解
切片操作虽然创建了新的数组对象，但是新数组和原数组共享了数组中的数据，简单的说，如果通过新数组对象或原数组对象修改数组中的数据，其实修改的是同一块数据。花式索引和布尔索引也会创建新的数组对象，而且新数组复制了原数组的元素，新数组和原数组并不是共享数据的关系，这一点通过前面讲的数组的。，对于同样的数值
大数据之linux入门
开发者是林纳斯-托瓦兹，出于个人爱好编写。linux是一个基于posix和unix的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。
【大数据毕设】基于Hadoop的招聘网站可视化的设计与实现(一)
由于近些年互联网的飞速发展，我们所生活的世界正在被数据所淹没，人们面对大量的数据需要从大量数据中快速地提取有效的自己需要的信息。对于求职者来说当查看招聘信息时也是这样，面对招聘网站展示的大量的职位信息，应聘者难以及时选出自己最想要的职位信息，又或者筛选出信息后不能直观地看到招聘所有信息的特征、规律、
Cloudera Manager报错汇总
Cloudera Manager报错汇总
kettle安装、MySQL数据库连接、报错处理
跟kettle斗智斗勇的一下午，下面是我踩过的一些坑，希望对大家在安装配置kettle时有所帮助，首先放一张我成功的截图：
Hadoop学习：深入解析MapReduce的大数据魔力之数据压缩（四）
压缩的优点：以减少磁盘IO、减少磁盘存储空间。压缩的缺点：增加CPU开销。
【git】工作场景中常用的git命令
工作场景中常用的git命令，记录下来方便调取。
MySQL大数据表处理的三种方案，查询效率嘎嘎高
在执行了分库分表之后，难以避免会将原本逻辑关联性很强的数据划分到不同的表、不同的库上，这时，表的关联操作将受到限制，我们无法join位于不同分库的表，也无法join分表粒度不同的表，结果原本一次查询能够完成的业务，可能需要多次查询才能完成。相反地，在某些情况下，添加新数据的过程又可以通过为那些新数据
分布式计算框架：Spark、Dask、Ray
分布式计算是一种计算方法，和集中式计算是相对的。随着计算技术的发展，有些应用需要非常巨大的计算能力才能完成，如果采用集中式计算，需要耗费相当长的时间来完成。分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。
用AIGC生成大数据教程
文章详细展示了aigc创作大数据教程的全过程，欢迎点赞收藏。这是对我最大的鼓励，谢谢
map 和 flatMap 的区别
当我们需要将具有层级结构的数据展平时，也就是将多层数据转换为单层数据操作时，我们可以使用 flatMap 方法。如果我们只是简单的对流中的数据计算或者转换时，可以使用 map方法。举例：① 使用 flatMap：[a，b，c，d，[e，f [g，h，i]]] 转换为 [a，b，c，d，e，f，g，h
Apache Kafka - 流式处理
Kafka被广泛认为是一种强大的消息总线，可以可靠地传递事件流，是流式处理系统的理想数据来源。流式处理系统通常是指一种处理实时数据流的计算系统，能够对数据进行实时的处理和分析，并根据需要进行相应的响应和操作。与传统的批处理系统不同，流式处理系统能够在数据到达时立即进行处理，这使得它们特别适合需要实时
Python 3 使用Hadoop 3之MapReduce总结
MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。MapReduce分成两个部分：Map（映射）和Reduce（归纳）。
【大数据】Flink 详解（三）：核心篇 Ⅱ
使用嵌入式的本地数据库 RocksDB 将流计算数据状态存储在本地磁盘中，不会受限于 TaskManager 的内存大小，在执行检查点的时候，再将整个 RocksDB 中保存的 State 数据全量或者增量持久化到配置的文件系统中，在 JobManager 内存中会存储少量的检查点元数据。除了对 S
Flink多流处理之Broadcast(广播变量)
broadcast使用
Hbase drop 表卡住没有响应
在 Master UI 主页的 Procedures & Locks 菜单栏下，在页面标题中列出了所有正在进行的 Procedure 和 Locks，以及当前的 Master Procedure WALs；Procedure 和 Locks 的列表也可以通过 hbase shell 获得: list
