大数据新视界 --大数据大厂之 Druid 实时数据分析平台在大数据中的应用
本文阐述 Druid 实时数据分析平台，涵盖架构、性能优势（如列式存储、索引技术等）、实际案例（物流、游戏、交通等行业）、查询性能优化方法、与 Spark 和 Hive 协同、未来发展展望（性能、集成、用户体验）等内容。
Hadoop的HA模式搭建
准备三台虚拟机1.修改虚拟机的IP地址和hostname2.配置集群中的ip映射（/etc/hosts）3.关闭虚拟机的防火墙4.集群间实现免密登录每台虚拟机都执行类似操作。
1688商品API接口：电商数据自动化的新引擎
1688作为中国领先的B2B电子商务平台，为广大商家和制造商提供了一个展示和交易商品的广阔市场。随着1688商品API接口的推出，开发者和商家现在能够通过编程方式自动化获取和管理商品数据，极大地提高了工作效率和数据处理的灵活性。1688商品API接口为商家和开发者提供了一个强大的工具，以支持他们的电
毕设 基于大数据的游数据分析可视化系统(源码分享)
今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计 基于大数据的游数据分析可视化系统(源码分享)演示效果毕业设计 大同旅游数据分析可视化系统🧿 项目分享:见文末!数据可视化是数据处理中的重要部分Django是一个基于Web的应用框架，由python编写。Web开发的基础是B/S架构，它通过前后端配合，将后
大数据采集汇聚系统研究
大数据采集汇集系统通过集成各种数据源，如数据库、日志文件、传感器、社交媒体等，实现数据的全面收集。系统采用先进的数据处理技术，对收集到的数据进行清洗、去重、格式转换等预处理操作，确保数据的质量和可用性。随后，系统将处理后的数据存储在高性能的存储介质中，以便后续的分析和利用。
物联网、大数据、云计算、人工智能之间的关系如何？
物联网、大数据、云计算、人工智能之间的关系是紧密相连、相互促进的。这四者既有各自独立的技术特征，又能在不同层面上相互融合，共同推动信息技术的发展和应用。物联网（IoT）物联网是指通过互联网连接和共享数据的物理设备网络。它通过网络连接各种物理设备，使之能够相互通信和交互，具备智能化、数据共享和互通、实
Hadoop本地运行模式环境搭建
学校Hadoop实验课，课前已经配置好了，最后需要提交实验报告，只能重新配置一遍。
Flink入门系列(1)：Apache Flink简介
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。
【计算机毕设-大数据方向】基于大数据的健康美食可视化系统设计与实现
在当今社会，随着人们生活水平的提高以及对健康的重视程度不断加深，如何科学合理地安排饮食成为了越来越多人关注的话题。一方面，快节奏的生活方式使得现代人对于便捷性的需求日益增长；另一方面，人们对于食物的选择不再仅仅满足于基本的饱腹感，而是更加注重食物的营养价值与健康效益。在此背景下，开发一款能够综合考虑
spark任务优化参数整理
Hadoop_MRSpark_Corespark.executor.memory 默认值1gspark.executor.cores 默认值1核spark.executor.instances 默认值2个spark.yarn.am.memory 默认值512ms
大数据Flink（一百二十四）：案例实践——淘宝母婴数据加速查询
本场景中订单和婴儿信息存储在MySQL中，对于订单表，为了方便进行分析，我们让它关联上其对应的婴儿信息，构成一张宽表。在这个例子中，我们将创建三张数据表，其中一张orders_dataset_tmp是导入数据的临时表，其他两张作为源表，体验淘宝母婴订单实时查询。导入完成之后，在SQLConsole页
【git】切换到远程其他分支
切换到远程其他分支
2025年最新大数据毕业设计选题-基于Spark分析相关
回忆学过的知识(Python、Java、Hadoop、Hive、Sqoop、Spark、算法等等。。。结合学过的知识确定大的方向a. 确定技术方向，比如基于Hadoop、基于Hive、基于Spark 等等。。。b. 确定业务方向，比如民宿分析、电商行为分析、天气分析等等。。。确定方向后了解数据是否容
flink的窗口
窗口是flink中重要的概念，为了方便高效的处理无界流，将数据切成有限的数据块进行处理；
车路云一体化是什么？
“车路云一体化”是指在智能交通系统中，车辆、道路基础设施和云计算平台之间的深度融合与协同工作。这种系统的目标是通过实时的数据采集、传输和处理，提高交通效率、安全性和用户体验。以下是车路云一体化的几个关键要素：智能车辆：配备了传感器、摄像头、GPS和通信设备，可以实时收集自身状态和周围环境的数据。这些
大数据新视界 --大数据大厂之数据压缩算法比较与应用：节省存储空间
本文深入探讨了大数据中数据压缩算法的重要性，详细比较了常见的无损（GZIP、ZIP）和有损（JPEG、MP3）压缩算法在压缩率、速度、适用场景方面的差异，并结合丰富的实际案例阐述了它们在大数据厂的数据存储和传输中的应用，还对数据压缩技术未来的发展趋势进行了全面分析。
Git的入门基础使用方法
git clone的同时会remote与远程库建立连接，reo在文件夹里面。rm -rf .git强制删除库远程仓库和本地库文件不匹配也无法上传删除本地库和远程库是完全不同的操作git的操作是上工上岗的基本功，每个计算机的学习者都需要扎实掌握，也有图形化的GitHub desktop，使用感觉其实还
保姆级教程教你如何安装Hadoop，实现Hadoop单机（非分布式）配置
前往阿里镜像站选择下载下载时间较久，请耐心等待。
大数据-146 Apache Kudu 安装运行 Dockerfile 模拟集群 启动测试
本节对 Apache Kudu 进行部署，通过Docker Compose 配置文件，用于部署 Apache Kudu 集群。Apache Kudu 是一个用于快速分析和实时数据处理的分布式列式存储系统，常与 Apache Hadoop 生态系统中的其他组件（如 Apache Impala、Apac
30分钟掌握沧湖一体化：flink+hudi（干货，建议收藏）_flink hudi sink
之所以数据先入 Kafka 而不是直接入 Hudi，是为了实现多个实时任务复用 MySQL 过来的数据，避免多个任务通过 Flink CDC 接 MySQL 表以及 Binlog，对 MySQL 库的性能造成影响。再者，如果把大量的历史数据再一次推到 Kafka，走实时计算的链路来修正历史数据，可能
