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。
大数据问答200问（有问必答）（二）
pymysql是Python的一个第三方模块，用于链接MySQL数据库，提供了强大的接口，可以在Python程序中执行各种数据库操作。
甲方安全和乙方安全的区别
首先要搞清楚的是，到底什么是甲方，什么是乙方。但安全从业者眼中的甲乙方区分，又不止如此，比如阿里，既有2B业务，又有2C业务，但因其经营的业务并非安全业务，安全人员并非处在业务前沿，因此阿里的安全工作也是甲方安全。可以看到，许多人印象中的甲方，只不过是做2C业务的公司，在甲乙方关系中，2C业务因为面
好用的AI工具分享，提高工作效率神器
人们在使用AI工具时，最喜欢和认为最好用的工具，往往是那些能够解决实际问题、提升效率，并且提供直观易用体验的工具。从文本生成到数据分析，从自动化流程到视觉内容生成，AI工具已经成为各行各业不可或缺的助手。在未来，随着AI技术的不断进步，更多具备创新和智能功能的AI工具将涌现出来，为用户带来更多便利和
Flink 命令行提交、展示和取消作业
Apache Flink 是一个流处理和批处理的开源框架，用于在分布式环境中执行无边界和有边界的数据流。你可以使用 Flink 的命令行界面（CLI）来提交、展示和取消作业。
Flink CDC实时同步MySQL到Doris
Apache Flink CDC（Change Data Capture）是一个用于捕获和跟踪数据库更改的技术，它能够实时地从数据库中获取数据变更，并将这些变更流式传输到其他系统进行处理和分析。Flink CDC 提供了对多种数据库的支持，包括 MySQL、Doris、MongoDB 等，Flink
基于大数据的城市交通流量分析与预测
本文旨在通过大数据技术手段，对城市交通流量进行深入分析与预测。随着城市化进程的加速和交通需求的日益增长，城市交通拥堵已成为制约城市发展的重要因素之一。本文首先介绍了大数据技术在交通流量分析中的应用背景与意义，随后详细阐述了数据采集、预处理、特征提取及模型构建等关键环节。通过集成多种数据源（包括交通监
毕设成品 基于大数据情感分析的网络舆情分析系统(源码+论文)
Python下有多款不同的 Web 框架，Django是最有代表性的一种。许多成功的网站和APP都基于Django。Django是一个开源的Web应用框架，由Python写成。Django采用了MVC的软件设计模式，即模型M，视图V和控制器C。
DataX--Web：图形化界面简化大数据任务管理
DataX Web作为一个图形化工具，极大地简化了DataX数据同步任务的管理。它通过提供一个用户友好的界面，使得即使是非技术用户也能够轻松地配置和管理复杂的数据同步任务。随着大数据技术的不断发展，DataX Web有望成为大数据任务管理的重要工具。
全面解析数据仓库：发展历程、核心作用与未来趋势
数据湖与数据仓库相结合，可以实现数据的全生命周期管理，既满足数据仓库对高质量数据的需求，又具备数据湖对原始数据的灵活存储和处理能力。在当今信息化社会，数据已经成为企业最重要的资产之一，而数据仓库作为一种能够有效存储、管理和分析大量数据的技术，已经成为各行各业的重要支撑。本文将深入探讨数据仓库的发展历
大数据：实时大数据和离线大数据
实时大数据适合对速度要求高、需即时反馈的场景，使用流处理框架和内存型数据库来快速处理数据。离线大数据适合对历史数据的深度挖掘和批量处理，使用分布式存储和批处理框架来处理海量数据。
