Flink-StarRocks详解:第五部分查询数据湖(第55天)
本文为Flink-StarRocks详解后续章节：主要详解StarRocks查询数据湖由于篇幅过长，后续接着下面进行详解：数仓场景：即席查询大案例
Python实战，Hadoop开发环境，如何分析处理大数据
Python与Hadoop的结合为大数据处理与分析提供了强大的工具。Python的灵活性和丰富的库使得数据处理和分析变得更加高效和便捷，而Hadoop的分布式计算能力则使得处理大规模数据集成为可能。未来，随着大数据技术的不断发展，Python和Hadoop将在更多领域得到应用。同时，我们也需要关注新
大数据开发之Hadoop
Hadoop的发展，Hadoop的三个功能组件：一、HDFS 分布式文件系统，二、MapReduce 分布式计算，三、Yarn 分布式资源调度。提交MapReduce程序至YARN运行
大数据与AI：赋能智能时代的技术融合与创新
在当今数字化时代，人工智能（AI）与大数据的结合正以前所未有的速度推进技术革新和社会进步。本文将深入探讨AI工具的现状、对开发者的影响、未来发展趋势，以及相关的伦理问题和社会责任。
【Spark】【翻译】RDD Programming Guide
Spark官方文档翻译系列，RDD编程指南（RDD Programming Guide）
hadoop2.x学习
大数据学习
集成Apache Kylin与Apache Hadoop：实现大数据高效分析
Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，能够提供Hadoop之上的多维分析（OLAP）能力。Kylin通过预计算存储多维立方体（Cubes）来加速查询速度，能够在数秒内完成对TB级数据的查询。支持多维分析和OLAP查询。高效的查询速度，适用于大数据环境。与Hadoop生态系统的紧密集成，
大数据开发面试题【Hadoop篇】
吐血整理 亲身体验的面试题总结
HADOOP之YARN详解
第一代Hadoop，由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成。其中，HDFS由一个NameNode和多个DataNode组成，MapReduce由一个JobTracker和多个TaskTracker组成。对应Hadoop版本为Hadoop 1.x, 和0.21.x, 0.22.
Flink LookupJoin攒批查询
使用Lookup Join进行维表关联时，流表数据需要实时与维表数据进行关联。使用Cache会导致数据关联不准确，不使用Cache会造成数据库服务压力。攒批查询是指攒够一定批数量的数据，相同的查询Key只查询一次，从而减少查询次数。对短时间Key重复率比较高的场景有不错的性能提升。
Flink-StarRocks详解:第四部分StarRocks分区管理，数据压缩(第54天)
本文为Flink-StarRocks详解后续章节：主要详解StarRocks分区分桶管理，数据压缩，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。
大数据处理：大数据处理框架Hadoop、Spark
大数据处理是当代信息技术领域的一个重要分支，它涉及到海量数据的存储、管理和分析。为了高效地应对大数据处理的挑战，多种框架被开发出来，其中Hadoop和Spark是最为知名和广泛应用的两种。以下将详细介绍这两种框架以及它们在大数据处理中的应用和优势。
【毕业设计】基于Spark的在线音乐平台设计与实现
SpringBoot是一个开源的轻量级框架。它基于约定优于配置的原则，减少开发人员编写样板化配置的需求，从而提高开发效率和项目周期。SpringBoot不是用来替代Spring框架的解决方案，而是与之紧密结合，提升开发者体验的工具。SpringBoot的特点包括：创建独立的Spring应用程序：允许
【中项】系统集成项目管理工程师-第2章 信息技术发展-2.2新一代信息技术及应用-2.2.5人工智能与2.2.6虚拟现实
人工智能是指研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。这一概念自1956年被提出后，已历经半个多世纪的发展和演变。21世纪初，随着大数据、高性能计算和深度学习技术的快速迭代和进步，人工智能进入新一轮的发展热潮，其强大的赋能性对经济发展、社会进步、国际政治经济格
一文读懂数据仓库ODS层
数据仓库一般分为三层，分别为数据贴源层（ODS，Operation Data Store）、数据公共层（CDM，Common Data Model）和数据应用层（ADS，Application Data Service）。其中CDM层又分为DWD明细层、DWS轻度汇总层和DIM维度层。本文从设计思路
gitee拉取指定分支
其中，分支名是你想要拉取的分支名称，是 Gitee 上仓库的 HTTPS 或 SSH 地址。例如，如果你想要拉取名为develop的分支，仓库地址为这会将develop分支的代码克隆到当前目录中的一个名为repo的文件夹中。相关问题。
Spark 作业的 commit 提交机制 - Spark并发更新ORC表失败的问题原因与解决方法
该问题的原因是spark不支持对同一张ORC/PARQUET非分区表或ORC/PARQUET分区表的同一个分区的并发更新，甚至也不支持以静态分区模式并发更新 ORC/PARQUET分区表的不同分区，其底层细节跟 spark作业两阶段提交机制的实现算法有关，详情见后文。
基于大数据的高校生源可视化分析系统
随着信息时代的快速发展，高校招生工作日益复杂，需要大量的数据支撑来进行决策分析。本文旨在设计并实现一个基于大数据的高校生源可视化分析系统，以提供高校招生工作的科学决策支持。本系统将基于大量的招生数据，从多个维度进行分析，旨在帮助高校制定更合理的招生政策。首先，该系统基于海量的招生数据进行数据挖掘与分
Hadoop版本演变、分布式集群搭建
在实际工作中不建议直接连接集群中的节点来操作集群，直接把集群中的节点暴露给普通开发人员是不安全的，建议在业务机器上安装Hadoop，只需要保证业务机器上的Hadoop的配置和集群中的配置保持一致即可，这样就可以在业务机器上操作Hadoop集群了，此机器就称为是Hadoop的客户端节点，Hadoop的
Apache Spark：SparkGraphX图数据处理技术教程
SparkGraphX 是 Apache Spark 中用于图数据处理和图算法执行的模块。它提供了高效、灵活的图并行计算框架，适用于大规模图数据集的分析。通过理解 SparkGraphX 的核心概念和算法，你可以开始在你的大数据项目中应用图计算技术。请注意，上述代码示例和配置假设你已经熟悉 Spar
