seatunnel-web本地安装教程（超详细）
超详细讲解seatunnel-web本地安装流程
Elasticsearch实战教程：如何使用集群索引数据来进行统计多个数据？
Elasticsearch聚合查询是一种强大的工具，允许我们对索引中的数据进行复杂的统计分析和计算。本文将详细解释一个聚合查询示例，该查询用于统计满足特定条件的文档数量，并计算其占总文档数量的百分比。
[权威出版|稳定检索]2024年先进制造技术与机电一体化国际会议(AMTM 2024)
随着科技的日新月异，先进制造技术与机电一体化已成为推动工业转型升级的重要力量。2024年先进制造技术与机电一体化国际会议即将召开，这是一场汇聚全球行业精英、学者及科研人员的国际盛会。本次会议将聚焦于智能制造、机器人技术、自动化控制、精密加工、机电一体化系统设计等前沿议题，展示最新的科研成果和技术应用
大数据-78 Kafka 集群模式 集群的应用场景与Kafka集群的搭建 三台云服务器
上节研究了Kafka的延时队列、重试队列。本节进入Kafka最后的环节，Kafka集群模式的搭建。多节点的Kafka集群搭建。Kafka的需要用户在由多个阶段组成的处理管道中处理数据，其中原始输入数据从Kafka主题中使用，然后进行汇总，充实或以其他方式转换为新主题，以供进一步使用或后续处理。Kaf
Flink大状态作业调优——DataStream篇
Flink大状态作业调优——DataStream篇
大数据Flink（一百零七）：阿里云Flink的应用场景
同时Flink还能订阅云上数据库RDS、PolarDB等关系型数据库中Binlog的更新，并利用DataHub、SLS、Kafka等产品将实时数据收集到实时计算产品中进行分析和处理。实时计算Flink版可以处理复杂的流处理和批处理任务，也提供了强大的API，执行复杂的数学计算并执行复杂事件处理规则，
什么是数据中台？从哪些方面加深对数据中台的认知？需要理清些什么概念？数据中台的意义是什么？
数据中台概念自诞生以来持续保持行业热度，但是目前为止对于数据中台并没有统一、标准的定义。认为数据中台是云平台的一部分，同时包括业务中台和技术中台。认为数据中台是数据+技术+产品+组织的组合，是企业开展新型运营的一个中枢系统。认为数据中台可以理解为企业的最核心的数据大脑，是一种理念、一种思维，是一种面
大数据-45 Redis 持久化概念 RDB AOF机制 持久化原因和对比
上节完成了Redis慢查询日志、监视器、定位和处理，本节学习Redis的持久化概念，RDB和AOF机制的基础概念、适用场景等内容。RDB 文件可以在指定的时间间隔内进行创建（快照方式），例如每隔一段时间或者每达到一定数量的写操作时。RDB 持久化是通过生成内存快照的方式，将 Redis 数据写入到磁
数据仓库-离线集市概述
数据集市（Datamart）是数据仓库的一个逻辑子集，专注于满足特定业务部门或领域的数据需求。与全面覆盖整个企业数据需求的数据仓库相比，数据集市更加聚焦和简洁，通常用于解决特定部门的业务问题或支持特定的分析需求。它可以看作是一个小型的数据仓库，具有独立的数据模型和存储方案，以便于更快速和高效地处理特
【独立站经验分享】独立站品牌运营模式最全解析！全篇干货！
我们也可以。
中国云计算技术（二）
本文讲解中国云计算技术的国产大数据库技术，包括阿里巴巴OceanBase和云创存储数据立方（DataCube）。
避雷！这7本计算机工程SCIE期刊被标记为“On Hold”状态！
近一年“On Hold”期刊频出，就在刚刚过去的7月，便有6本On Hold期刊被数据库剔除！目前处于On Hold状态的7本计算机工程领域SCI期刊，请大家谨慎投稿，避免踩雷！
Apache Flink中TaskManager，SubTask，TaskSlot，并行度之间的关系
另外一个方面是在Flink中运行的task对CPU资源的占用不同，有CUP密集型task 操作和CPU非密集型task操作情况，例如在Flink集群中source和map操作只是读数据后转换，对CPU占用短，但是window这种穿口计算聚合操作设计大量数据计算，占用CPU资源长，这就导致运行时候so
大数据-82 Spark 集群模式启动 Hadoop HDFS Spark 与 HelloWorld！
上节完成了Spark的环境配置，集群配置，并且通过分发把服务分发到了别的服务器上等内容。本节我们对集群进行启动和测试，需要HDFS和Spark的环境。这里Spark提供了一个官方的HelloWorld（前提你配置好环境变量，不然你需要到指定目录执行）我们通过查看 h121 的日志，可以看到是 808
Flink-StarRocks详解:第三部分StarRocks分区分桶(第53天)
本文为Flink-StarRocks详解后续章节：主要详解StarRocks分区分桶由于篇幅过长，后续接着下面进行详解： StarRocks查询数据湖 实现即席查询案例需要显式列出每个 List 分区所包含的枚举值列表，并且值不需要连续，区别于包含连续日期或者数值范围的 Range 分区。当新数
大数据-76 Kafka 高级特性 稳定性-消费重复 生产者、Broker、消费者 导致的重复消费问题
上节研究了Kafka的稳定性-一致性保证，而且研究了LEO和HW，以及Leader和Follower何时更新LEO和HW。本节研究消费消息重复，出现数据重复的环节有：生产者阶段、Broker阶段、消费者阶段。以及给出对应阶段的解决方案。
VMware虚拟机硬盘扩容详细教程【亲测有效】
项目做到一半虚拟机空间不足怎么办？VMware虚拟机硬盘扩容详细教程，不需要再重新安装虚拟机哦！
互联网数字化商品管理浪潮思考：从信息化到精准运营
从技术角度来看，从运营百万商家到管理数十亿商品，平台必须依靠数据化手段进行商品管理。通过数据化重构人、货、场的关系，优化流量分配和精准营销，使数据成为连接商业环节的最佳语言，最终提升平台的整体流量价值和用户体验。通过这些策略的实施，电商平台能够实现从“商”到“品”的成功转型，更好地满足市场需求，提升
【全部更新完毕】2024钉钉杯大数据建模挑战赛A题详细思路代码文章成品手把手教学-烟草营销案例数据分析
针对问题一和问题二，通过构建两种不同类型的时间序列预测模型——ARIMA模型和LSTM模型，分别预测A1和A2两个香烟品牌的未来销量以及预测A3和A4两个香烟品牌的未来销售金额。而LSTM模型则通过其在处理长时间依赖性和非线性关系方面的优势，提供了对销量趋势的平稳且保守的预测，适合历史数据波动大且趋
如何在数据埋点中发现和修复数据上报逻辑错误
【数据埋点优化指南】提升数据质量，助力精准决策！本文深入探讨数据埋点全流程优化，包括：1)快速发现并修复上报逻辑错误；2)建立统一规范，实现自动化测试；3)构建实时监控预警机制。通过TypeScript、Jest、Apache Flink等工具，结合机器学习异常检测，打造高效数据埋点体系。掌握分层告
