Flink Sql和Flink DataStream的区别及使用场景
Apache Flink 是一个强大的分布式流处理框架，它提供了两种主要的编程 API：Flink SQL 和 Flink DataStream。尽管这两种 API 都可以用来处理实时数据流，但它们在设计目标、使用场景和编程方式上有显著的区别
Elasticsearch：使用 Filebeat 从 Node.js Web 应用程序提取日志
本指南演示了如何从 Node.js Web 应用程序中提取日志并将其安全地传送到 Elasticsearch Service 部署中。你将设置 Filebeat 来监控具有标准 Elastic Common Schema (ECS) 格式字段的 JSON 结构日志文件，然后在向 Node.js 服
hadoop_概念
指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、捉、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据主要解决，海量数据的采集、存储和分析计算问题。按顺序给出数据存储单位: bit、 Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、
大数据python论文毕设开题报告怎么选
丹成学长，搜集分享最新的网络工程专业毕设毕设选题，难度适中，适合作为毕业设计，大家参考。相对容易工作量达标题目新颖🧿选题指导, 项目分享：见文末**毕设帮助, 选题指导, 项目分享: **
Spark-RDD和共享变量
每个Spark应用程序都由一个组成，该驱动程序运行我们编写的main函数，并在集群上执行各种操作。Spark提供的主要抽象是一个弹性分布式数据集，它是一个跨集群节点分区的元素集合，可以并行操作。RDD是通过从Hadoop文件系统（或任何其他Hadoop支持的文件系统）中的文件或中现有的Scala集合
数据仓库中的数据治理流程
数据仓库中的数据治理流程，包括策划、制定规则、執行、监控和改进等关键步骤，帮助读者了解并应用数据治理流程
数据仓库面试题（二）
1. 简述星型模型和雪花模型的区别？应用场景 ？2. 简述数仓建模有哪些方式 ？3. 简述数仓建模的流程 ？4. 简述维度建模的步骤，如何确定这些维度的 ？5. 简述维度建模和范式建模区别 ？6. 简述维度表和事实表的区别 ？
Spark实时（一）：StructuredStreaming 介绍
SparkStreaming与Structured Streaming相比较，SparkStreaming是Spark最初的流处理框架，只能使用DStream算子编程，底层是RDD操作，而Structured Streaming是Spark2.0后退出的流式处理框架，处理支持Spark，底层操作是基
hive环境安装
0.hive环境安装win0.解压1.配置环境windows运行不了hive高版本 需替换bin下载 http://archive.apache.org/dist/hive/hive-1.0.0/ 替换原来bin下载和拷贝一个mysql-connector-java-8.0.x.jar到 $HIV
Spark实时（四）：Strctured Streaming简单应用
Continuous不再是周期性启动task的批量执行数，而是启动长期运行的task，而是不断一个一个数据进行处理，周期性的通过指定checkpoint来记录状态（如果不指定checkpoint目录，会将状态记录在Temp目录下），保证exactly-once语义，这样就可以实现低延迟。注意：以上代
大数据-68 Kafka 高级特性 物理存储 日志存储概述
上节研究Kafka的分区分配策略，Range、RoundRobin、Sticky、自定义策略。本来研究Kafka物理存储，日志存储的概述内容。消息是以主题为单位进行归类，各个主题之间是彼此独立的，互不影响。每个主题又可以分为一个或多个分区每个分区各自存在一个记录消息数据的日志文件我这里的情况是：有一
HBase
1、启动hadoop验证2、启动zookeeper需要在在三台中分别启动3、启动hbase集群 ， 需要在master上执行4、验证hbase通过 hbase shell 进入到hbase的命令行NoSQL:理解： NOT ONLY SQL non-relational(非关系型数据库)
Hadoop学习（三）
1)虚拟存储过程：将输入目录下所有文件大小，依次和设置的setMaxInputSplitSize值比较，如果不大于设置的最大值，逻辑上划分一个块。应用场景：适用于小文件过多的场景，它可以将多个小文件从逻辑上规划到一个切片（数据切片）中，多个小文件就可以交给一个MapTask处理。2）数据切片（Map
Spark SQL 血缘解析方案
瞬间是不是感觉清晰了，可以完美的拿到表和表以及字段和字段的关系，甚至在加工点场景，可以吧字段的加工表达式可以给生成出来.这里需要注意原生的json文件太大，在发送到kafka中对存储和带宽都有压力，最后注意：血缘的解析处理，放在该agent端， 否则kafka的压力会很大，因为单条消息生产环境下会很
大数据-66 Kafka 高级特性 分区 副本因子修改 replicas动态修改
上节完成了Kafka宕机恢复后，Leader不会重新分配，需要我们用脚本重新恢复。本节对Kafka集群的副本因子进行修改，现实业务中我们会遇到：当Kafka集群中有一个节点宕机了，比如Broker0、Broker1中，Broker1宕机了，此时由于我们配置了副本数为2，Kafka集群正常工作，提供生
嵌入式C++、InfluxDB、Spark、MQTT协议、和Dash：树莓派集群物联网数据中心设计与实现（代码示例）
本文介绍了一个基于树莓派集群的物联网数据中心设计与实现。该系统采用了全面的技术栈，涵盖了从数据采集到分析可视化的完整流程。主要技术包括：使用MQTT协议进行数据采集，Apache Kafka实现高效数据传输，InfluxDB存储时序数据，Apache Spark进行大规模数据处理，Pandas和Sc
摸鱼大数据——Kafka——kafka tools工具使用
可以在可视化的工具通过点击来操作kafka完成主题的创建，分区等操作注意: 安装完后桌面不会有快捷方式,需要去电脑上搜索,或者去自己选的安装位置找到发送快捷方式到桌面!
DataLight 大数据平台 AI 分析功能逐步上线啦
AI 分析功能是 **DataLight** 通过集成先进的第三方大模型，为用户提供智能化的数据分析和配置优化服务。通过这一功能，您可以更深入地了解您的平台运维情况，从而做出更明智的业务决策。
Flink-DataWorks第四部分：数据同步（第60天）
本文主要详解了DataWorks的数据同步，为第四部分：由于篇幅过长，分章节进行发布。后续： 数据开发。
毕业设计 大数据招聘租房可视化系统（源码+论文）
🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩毕业设计 大数据招聘租房可视化系统（源码+论
