centos7虚拟机镜像地址出问题了
yum命令问题处理
大数据-150 Apache Druid 安装部署 单机启动 系统架构
Apache Druid 是一个高性能的实时分析数据库，专为快速聚合和查询大规模数据集而设计。它的架构由多个组件组成，每个组件在数据的存储、处理和查询中发挥重要作用。每个段通常包含一段时间内的数据，并被优化以支持快速查询。时间分区: Druid 根据时间将数据分区，以提高查询性能。数据按时间戳索引，
化工行业B2B系统选型：构建高效、安全的数字化供应链
在化工行业，随着市场竞争的日益激烈和技术的飞速发展，传统的管理模式和供应链体系已难以满足企业日益增长的需求。为了提升运营效率、优化供应链管理、增强市场竞争力，化工企业纷纷寻求数字化转型，而B2B系统作为数字化转型的重要工具，其选型与实施成为化工企业关注的焦点。本文将从化工行业的特点出发，深入探讨B2
【头歌】ZooKeeper之分布式环境搭建 答案
ZooKeeper之分布式环境搭建 答案第1关 ZooKeeper之仲裁模式第2关：伪分布式体验及分布式安装配置
解决HADOOP_HOME and hadoop.home.dir are unset.异常问题
我在Windows环境下 运行MapReduce程序时遇到这个异常，其原因是windows下的环境与Linux环境不同，而Hadoop一般基于Linux系统运行，因此需要一系列辅助程序才能运行。下载对应版本号的文件（找不到对应版本建议找最近版本），解压到任意目录下。
大数据-145 Apache Kudu 架构解读 Master Table 分区 读写
在Kudu中，Tablet被细分为更小的单元，叫做RowSets，一些RowSets仅存于内存中，被称为MemRowSets，而另一些则同时使用内存和硬盘，被称为DiskRowSets。因为Master上缓存了集群的元数据，所以Client读写数据的时候，肯定是要通过Master才能获取到Table
大数据新视界 --大数据大厂之 Druid 实时数据分析平台在大数据中的应用
本文阐述 Druid 实时数据分析平台，涵盖架构、性能优势（如列式存储、索引技术等）、实际案例（物流、游戏、交通等行业）、查询性能优化方法、与 Spark 和 Hive 协同、未来发展展望（性能、集成、用户体验）等内容。
Hadoop的HA模式搭建
准备三台虚拟机1.修改虚拟机的IP地址和hostname2.配置集群中的ip映射（/etc/hosts）3.关闭虚拟机的防火墙4.集群间实现免密登录每台虚拟机都执行类似操作。
1688商品API接口：电商数据自动化的新引擎
1688作为中国领先的B2B电子商务平台，为广大商家和制造商提供了一个展示和交易商品的广阔市场。随着1688商品API接口的推出，开发者和商家现在能够通过编程方式自动化获取和管理商品数据，极大地提高了工作效率和数据处理的灵活性。1688商品API接口为商家和开发者提供了一个强大的工具，以支持他们的电
毕设 基于大数据的游数据分析可视化系统(源码分享)
今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计 基于大数据的游数据分析可视化系统(源码分享)演示效果毕业设计 大同旅游数据分析可视化系统🧿 项目分享:见文末!数据可视化是数据处理中的重要部分Django是一个基于Web的应用框架，由python编写。Web开发的基础是B/S架构，它通过前后端配合，将后
大数据采集汇聚系统研究
大数据采集汇集系统通过集成各种数据源，如数据库、日志文件、传感器、社交媒体等，实现数据的全面收集。系统采用先进的数据处理技术，对收集到的数据进行清洗、去重、格式转换等预处理操作，确保数据的质量和可用性。随后，系统将处理后的数据存储在高性能的存储介质中，以便后续的分析和利用。
物联网、大数据、云计算、人工智能之间的关系如何？
物联网、大数据、云计算、人工智能之间的关系是紧密相连、相互促进的。这四者既有各自独立的技术特征，又能在不同层面上相互融合，共同推动信息技术的发展和应用。物联网（IoT）物联网是指通过互联网连接和共享数据的物理设备网络。它通过网络连接各种物理设备，使之能够相互通信和交互，具备智能化、数据共享和互通、实
Hadoop本地运行模式环境搭建
学校Hadoop实验课，课前已经配置好了，最后需要提交实验报告，只能重新配置一遍。
Flink入门系列(1)：Apache Flink简介
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。
【计算机毕设-大数据方向】基于大数据的健康美食可视化系统设计与实现
在当今社会，随着人们生活水平的提高以及对健康的重视程度不断加深，如何科学合理地安排饮食成为了越来越多人关注的话题。一方面，快节奏的生活方式使得现代人对于便捷性的需求日益增长；另一方面，人们对于食物的选择不再仅仅满足于基本的饱腹感，而是更加注重食物的营养价值与健康效益。在此背景下，开发一款能够综合考虑
spark任务优化参数整理
Hadoop_MRSpark_Corespark.executor.memory 默认值1gspark.executor.cores 默认值1核spark.executor.instances 默认值2个spark.yarn.am.memory 默认值512ms
大数据Flink（一百二十四）：案例实践——淘宝母婴数据加速查询
本场景中订单和婴儿信息存储在MySQL中，对于订单表，为了方便进行分析，我们让它关联上其对应的婴儿信息，构成一张宽表。在这个例子中，我们将创建三张数据表，其中一张orders_dataset_tmp是导入数据的临时表，其他两张作为源表，体验淘宝母婴订单实时查询。导入完成之后，在SQLConsole页
【git】切换到远程其他分支
切换到远程其他分支
2025年最新大数据毕业设计选题-基于Spark分析相关
回忆学过的知识(Python、Java、Hadoop、Hive、Sqoop、Spark、算法等等。。。结合学过的知识确定大的方向a. 确定技术方向，比如基于Hadoop、基于Hive、基于Spark 等等。。。b. 确定业务方向，比如民宿分析、电商行为分析、天气分析等等。。。确定方向后了解数据是否容
flink的窗口
窗口是flink中重要的概念，为了方便高效的处理无界流，将数据切成有限的数据块进行处理；
