大数据开发-hadoop基于协同过滤算法的电脑硬件推荐系统(源码+爬虫可视化+文档+调试)
随着大数据技术的不断发展和普及，越来越多的用户需要使用电脑硬件来处理庞大的数据量。然而，在市面上繁多的电脑硬件产品中，用户往往难以选择到最适合自己需求的产品。为了解决这一问题，本文提出了基于大数据的电脑硬件推荐系统。本文首先通过对大数据和电脑硬件的相关知识进行综述，分析了大数据技术对电脑硬件性能的要
【Git】如何理解git push origin HEAD:refs/for/master
如何理解git push origin HEAD:refs/for/master
Flink CDC：新一代实时数据集成框架
本文源自阿里云实时计算团队 Apache Flink Committer 任庆盛在 Apache Asia CommunityOverCode 2024 的分享，涵盖 Flink CDC 的概念、版本历程、内部实现及社区未来规划。Flink CDC 是一种基于数据库日志的 CDC 技术实现的数据集成
Python/大数据/机器识别毕业设计选题题目推荐
基于Python和Diango在线购物商城系统+报告文档+指导搭建视频基于深度学习的人脸识别与管理系统，Python实现基于Python/机器学习链家网新房数据可视化及预测系统Python豆瓣电影情感分析推荐系统+爬虫+可视化，过滤算法基于python的django框架生鲜商城管理系统设计与实现基于
Hadoop三大组件之HDFS（一）
HDFS（Hadoop Distributed File System）采用主从架构，由一个NameNode（主节点）和多个DataNode（从节点）组成。NameNode负责管理数据块映射信息（如文件名、文件目录、权限、块位置等）并配置副本策略，而DataNode负责存储实际的数据块。定期从Nam
大数据-155 Apache Druid 架构与原理详解 数据存储 索引服务 压缩机制
Segment创建完成之后，Segment文件就是不可更改的，被写入到深度存储（目的是为了防止MiddleManager节点宕机后，Segment丢失）。负责创建Task、分发Task到MiddleManger上运行，为Task创建锁以及跟踪Task运行状态并反馈给用户。同时，Metadata st
Hadoop如何进行分布式存储和处理大数据？
Hadoop是一个开源的分布式系统基础架构，它由多个组件组成，这些组件协同工作，以支持大规模数据集的存储和处理。本文是Hadoop如何进行分布式存储和处理大数据的详细说明：
一文解决繁琐的Hadoop、JDK、HBase的版本兼容性问题（官方）
是否为Hadoop和JDK版本不兼容而感到困扰？或者在运行HBase时遇到JDK版本不兼容的问题？也许你还在为Hadoop和HBase之间的版本兼容性烦恼不已。无论问题是什么，解决这些兼容性挑战对于确保系统的稳定和高效运行至关重要。下面，我们将探讨一些有效的解决方法，帮助你轻松应对这些常见的版本兼容
20240901 大数据流式计算 - SPRAK3.5与FLINK1.19（入门）
sourceflink SQLsourceflink SQLsourcesourceN/AsinkfileappendsinkkafkaAppend,基于SQL语义自动判断：1. 当simple source to sink ETL, append mode, 可以写KAFKA2. 当agg， 有u
AI与大数据的结合：如何从海量数据中提取价值
AI与大数据的结合正在深刻改变各个行业的运营模式和决策方式。通过智能分析、数据整合和实时处理，企业能够从海量数据中提取出有价值的洞察，推动业务的创新和优化。然而，在享受这些技术红利的同时，企业也面临数据隐私、技术复杂性和数据治理等挑战。
【Linux 从基础到进阶】Hadoop 大数据平台搭建与优化
分布式文件系统，用于存储大数据集。资源管理器，负责集群资源的分配。分布式数据处理模型，负责将数据划分为多个任务进行并行处理。提供了 Hadoop 各个模块的通用工具和功能。Hadoop 可以在单节点模式（Standalone Mode）下运行，用于开发与调试；也可以在伪分布式模式（Pseudo-di
flink 例子（scala）
/env.setStateBackend(new RocksDBStateBackend(s"hdfs://${namenodeID}", true))//hdfs 作为状态后端。env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.Processin
毕设开源 基于大数据人才岗位数据分析
这里是毕设分享系列，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩基于大数据人才岗位数据分析毕业设计 基于大数据人才岗位数据分析🧿 项目分享:见文末!
大数据-151 Apache Druid 集群模式 配置启动【上篇】 超详细！
Apache Druid 集群模式 配置启动【上篇】 超详细！将MySQL驱动链接到：$DRUID_HOME/extensions/mysql-metadata-storage 中。上述文件链接到 conf/druid/cluster/_common 下。参数大小根据实际情况调整。参数大小根据实际情
使用AI大数据提高足球预测准确率策略剖析
你知道足球预测有几种策略吗？或许不同的人会有不同的答案，但在如今这个时代，足球预测大多都离不开AI与大数据。依靠AI于大数据技术的足球预测系统已经成为了如今市面上的主流，本文将探讨使用AI大数据该怎样提高足球预测的准确率，以及这类策略的效果如何。提取码: icbx。
大数据学习｜理解和对比 Apache Hive 和 Apache Iceberg
Hive是一个成熟的数据仓库解决方案，特别适合于批处理和数据仓库应用。Iceberg是一个更为现代的数据表格式，提供了更强的事务支持和性能优化，适用于需要更灵活数据管理和实时处理的应用场景。选择 Hive 还是 Iceberg 取决于具体的业务需求和技术背景。如果你的应用需要支持事务处理和更高的读写
大数据Flink（一百二十二）：阿里云Flink MySQL连接器介绍
MySQL CDC源表在正则匹配表名时，会将您填写的 database-name，table-name 通过字符串 \\.（VVR 8.0.1前使用字符.）连接成为一个全路径的正则表达式，然后使用该正则表达式和MySQL数据库中表的全限定名进行正则匹配。MySQL的CDC源表，即MySQL的流式源表
大数据新视界 --大数据大厂之 Sqoop 在大数据导入导出中的应用与技巧
本文深入阐述 Sqoop 在大数据导入导出中的应用，涵盖其在生态中的地位、导入导出命令（含多种示例、特殊情况处理）、经典案例、使用技巧（性能优化含不同规模集群建议与量化指标、错误处理含日志查看和分步测试、安全事项含 SSL/TLS 配置和用户权限管理多方面）以及不同操作系统下的安装和配置，为 Sqo
【Hadoop|MapReduce篇】MapReduce概述
MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。
【计算机毕设-大数据方向】基于Hadoop的电商交易数据分析可视化系统的设计与实现
随着电子商务行业的迅猛发展，电商平台积累了海量的数据资源，这些数据不仅包括用户的基本信息、购物记录，还包括用户的浏览行为、评价反馈等多维度的信息。这些大数据蕴含着巨大的商业价值，如何有效地挖掘和利用这些数据成为电商企业面临的重要课题。传统的数据处理方式已经无法满足对大规模数据集的分析需求，因此，构建
