大数据技术：Hadoop、Spark与Flink的框架演进
与Hadoop相比，Spark的改进主要有两点：● 易用性：比起MPI，MapReduce模型更友好，但仍然不够方便，因为并不是所有计算任务都可以简单拆分成map和reduce，有可能为了解决一个问题，要设计多个MapReduce任务，任务之间相互依赖，整个程序非常复杂，导致代码的可读性差。Spar
用于安全研究的 Elastic Container Project
Elastic Stack 是一个模块化数据分析生态系统。虽然这允许工程灵活性，但建立开发实例进行测试可能很麻烦。建立 Elastic Stack 的最简单方法是使用 Elastic Cloud - 这是完全一站式的。但是，在某些情况下，Elastic Cloud 可能不适用于你的测试环境。为了帮
Hbase分布式数据库
Hbase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库。利用Hbase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。Hbase是非关系型数据库，它不要求数据之间有严格的关系，同时它允许在同一列不同行中存储不同类型的数据。Hbase作为Hadoop框架下的数据库，是被设计成在一个
当需要对大量历史数据进行归档时，怎样设计方案？
对大量历史数据进行归档需要综合考虑数据特点、业务需求、存储成本和性能要求等多个因素。通过合理的方案设计和技术实现，可以有效地管理历史数据，在保证数据可用性和安全性的同时，降低存储成本和提高系统性能。以上内容仅供参考，具体的归档方案应根据实际情况进行定制化设计和实施。
数据仓库系列19：数据血缘分析在数据仓库中有什么应用?
数据血缘分析（Data Lineage Analysis）是一种追踪、记录和可视化数据在整个生命周期中流动和转换过程的技术。它就像是为数据建立了一个详细的"族谱"，记录了数据从产生、存储、处理到最终使用的每一个环节。
Spark3.x新特性
Spark3.x新特性
上市企业银行贷款数据（当期、累计等，整理好的面板数据）
InvestDirection 资金投向 没有单。LatestLoanAmount 最新贷款金额。AccumLoanAmount 累计贷款金额。LoanProcess 贷款进程 没有单位。Detail
Hive整合MySQL
在Xshell窗口中开启另一个窗口开启Hive（两个窗口都可以操作Hive，没有出现异常）配置主要是root用户 + 密码，在任何主机上都能登录MySQL数据库。若因为安装失败或者其他原因，MySQL需要卸载重装，可参考以下内容。初始化Hive元数据库（修改为采用MySQL存储元数据）将MySQL的
Kylin系列（一）：入门与深入解析(大数据分析)
Kylin 是 Apache 基金会旗下的一个开源项目，最初由 eBay 开发。其主要目标是通过构建多维数据立方体来加速大数据查询。Kylin 支持与多种 BI 工具的集成，可以显著提高数据分析和报告的速度。数据模型：定义数据的多维结构和计算方式。数据立方体：通过预计算的数据立方体来加速查询。查询：
大数据-153 Apache Druid 案例 从 Kafka 中加载数据并分析
Apache Druid 从 Kafka 中获取数据并进行分析的流程通常分为以下几个步骤：Kafka 数据流的接入： Druid 通过 Kafka Indexing Service 直接从 Kafka 中摄取实时流数据。Kafka 是一个高吞吐量的消息队列，适合处理大量实时数据。Druid 会订阅
大数据-156 Apache Druid 案例实战 Scala Kafka 订单统计
Apache Druid 是一个高效的实时数据存储和分析系统，结合 Kafka 能实现对实时流数据的摄取与处理。典型的流程是先通过 Kafka 采集数据，Kafka 作为数据源接收生产者发送的实时数据，比如用户行为日志或传感器数据。Druid 通过 Kafka Indexing Service 实时
Pyspark dataframe基本内置方法(5)
pyspark 中对于pyspark sql dataframe的操作方式详细使用方式以及演示
大数据开发-hadoop基于协同过滤算法的电脑硬件推荐系统(源码+爬虫可视化+文档+调试)
随着大数据技术的不断发展和普及，越来越多的用户需要使用电脑硬件来处理庞大的数据量。然而，在市面上繁多的电脑硬件产品中，用户往往难以选择到最适合自己需求的产品。为了解决这一问题，本文提出了基于大数据的电脑硬件推荐系统。本文首先通过对大数据和电脑硬件的相关知识进行综述，分析了大数据技术对电脑硬件性能的要
【Git】如何理解git push origin HEAD:refs/for/master
如何理解git push origin HEAD:refs/for/master
Flink CDC：新一代实时数据集成框架
本文源自阿里云实时计算团队 Apache Flink Committer 任庆盛在 Apache Asia CommunityOverCode 2024 的分享，涵盖 Flink CDC 的概念、版本历程、内部实现及社区未来规划。Flink CDC 是一种基于数据库日志的 CDC 技术实现的数据集成
Python/大数据/机器识别毕业设计选题题目推荐
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Hadoop三大组件之HDFS（一）
HDFS（Hadoop Distributed File System）采用主从架构，由一个NameNode（主节点）和多个DataNode（从节点）组成。NameNode负责管理数据块映射信息（如文件名、文件目录、权限、块位置等）并配置副本策略，而DataNode负责存储实际的数据块。定期从Nam
大数据-155 Apache Druid 架构与原理详解 数据存储 索引服务 压缩机制
Segment创建完成之后，Segment文件就是不可更改的，被写入到深度存储（目的是为了防止MiddleManager节点宕机后，Segment丢失）。负责创建Task、分发Task到MiddleManger上运行，为Task创建锁以及跟踪Task运行状态并反馈给用户。同时，Metadata st
Hadoop如何进行分布式存储和处理大数据？
Hadoop是一个开源的分布式系统基础架构，它由多个组件组成，这些组件协同工作，以支持大规模数据集的存储和处理。本文是Hadoop如何进行分布式存储和处理大数据的详细说明：
一文解决繁琐的Hadoop、JDK、HBase的版本兼容性问题（官方）
是否为Hadoop和JDK版本不兼容而感到困扰？或者在运行HBase时遇到JDK版本不兼容的问题？也许你还在为Hadoop和HBase之间的版本兼容性烦恼不已。无论问题是什么，解决这些兼容性挑战对于确保系统的稳定和高效运行至关重要。下面，我们将探讨一些有效的解决方法，帮助你轻松应对这些常见的版本兼容
