Git温习
相当于git fetch + git merge获取远程仓库地址文件合并本地仓库分支。添加–hard 参数，将全部区域（不包含远程仓库）直接重置到目标版本（默认）git config user.name [用户名]git config user.email [邮箱]添加–mixed 参数，将文件从本
如何学习EMR：糙快猛的大数据之路（建立整体框架）
想要征服AWS EMR？这份"糙快猛"学习指南将带你从入门到精通！本文深入探讨了EMR的基础知识、集群管理、编程应用、性能优化和安全性。不仅如此，还涵盖了与其他AWS服务的集成、高级特性和运维实践。通过实际案例研究，你将看到EMR如何解决真实世界的大数据挑战。本文还展望了未来趋势，为你的技能发展指明
Git-＞git pull 和 git pull --rebase的详解
git pull 和 git pull --rebase的详解的git指令
2024年【危险化学品生产单位安全生产管理人员】新版试题及危险化学品生产单位安全生产管理人员证考试
充装时,钢瓶内的氯化石蜡和液氯发生化学反应,温度、压力升高,致使钢瓶发生爆炸,并导致周围钢瓶相继爆炸。6、【单选题】《安全生产许可证条例》规定,企业在安全生产许可证有效期内,严格遵守有关安全生产的法律法规,未发生死亡事故的,安全生产许可证有效期届满时,经原安全生产许可证颁发管理机关同意,不再审查,安
Git相关实用性操作
一款开源的分布式控制系统，可以高效的处理任何大小项目，虽然有网页版的Git网站【
Spark SQL的基础知识
Spark SQL是一个用于结构化数据处理的Spark组件。所谓结构化数据，是指具有Schema信息的数据，例如JSON、Parquet、Avro、CSV格式的数据。与基础的Spark RDD API不同，Spark SQL提供了对结构化数据的查询和计算接口。将SQL查询与Spar
【数字政府】数字政府智慧政务大数据治理平台、大数据资源中心技术解决方案
未来，我们将继续加强技术研发和创新，不断完善和优化平台功能和服务，为政府决策提供更加全面、准确、及时的数据支持，为公众提供更加便捷、高效、智能的政务服务体验。（3）数据存储与管理：利用分布式存储技术，构建高可靠、高性能的数据存储系统，实现对海量政务数据的高效存储和管理；（1）数据采集与整合：通过构建
大数据学习-Spark
大数据学习-Spark1.Spark-core1.Demo1WordCountpackage com.shujia.coreimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}/* RDD:
Spark SQL基础
Spark SQL是一个用于结构化数据处理的Spark组件。所谓结构化数据，是指具有Schema信息的数据，例如JSON、Parquet、Avro、CSV格式的数据。与基础的Spark RDD API不同，Spark SQL提供了对结构化数据的查询和计算接口。将SQL查询与Spar
Spark实时（五）：InputSource数据源案例演示
实时监控json格式数据时，创建的Schema 中的字段需要与Json中的属性保持一致，否则在映射成表时，Schema中含有但在Json中没有的属性的字段对应的数据会为null。以上代码编写完成之后，向监控的目录“./data”中不断写入含有以下内容的文件，可以看到控制台有对应的流数据输出，这里一定
Hadoop 大数据技术原理与应用 （1）
a. 概念：从字面意思来看，大数据指海量数据；从特点来看，大数据具有海量、流转快、数据类型丰富及价值密度低等特点b. 数据类型：大数据的数据类型丰富多样，包括网页文件、表格文件、XML文件、文本数据、多媒体数据（视频、图片等）。按数据结构来分为 1）结构化数据 （标准化格式的数据） 2）半结构化数据
如何将区块链与大数据结合，为行业带来革命性变革
1.背景介绍区块链技术和大数据技术都是21世纪的热门话题之一，它们各自具有独特的优势，如果将它们结合起来，将会为各行业带来革命性变革。区块链技术可以提供一个安全、透明、去中心化的数据共享平台，而大数据技术则可以提供海量、多样化的数据源，这两者的结合将有望解决许多传统技术难以解决的问题。在本文中，我们
Git子模块
介绍了git submodule和git subtree的基本原理和使用
在 Windows 搭建 flink 运行环境并模拟流数据处理
在大数据场景中，开发者追求高效与灵活，Linux 系统以其稳定性成为众多组件的首选，但在资源有限的情况下，在本机搭建一个 Linux 虚拟机集群却显得过于笨重，启动、运行占资源，需要配置网络，无法和windows共享资源，尤其是对只有 8GB 内存的 Windows 系统用户来说，内存压力显而易见。
Elasticsearch进阶篇(三)：ik分词器的使用与项目应用
本文详细介绍了在Elasticsearch中安装、配置和使用IK分词器的过程。首先，它提供了两种安装方式：使用已编译的包文件或者源代码编译。然后，说明了如何将分词器安装到Elasticsearch中，并启动Elasticsearch来验证安装是否成功。接下来，介绍了IK分词器提供的两种主要分词模式：
hadoop初学:MapReduce项目实践
Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，能够处理大规模数据集，并且具有高可靠性和高扩展性。它由Apache软件基金会开发，采用Java编程语言编写，提供了一个可靠、高效的分布式系统基础架构。
以数据安全为核心的安全立体防御体系解决方案
1、数据集成要提高数据使用效率，打破数据库之间的物理隔阂，需要先将数据汇聚到数据仓库中，数据同步分为实时和非实时，采用的技术也不同。ADS层：数据应用也即数据应用开发层，通过数据计算层的计算后，根据数据类型的不同可以存储到不同的存储器中，如文本型查询的数据可以存储的ES中，对计算结果的查询可以存储在
spark资源分配
Job 一个 action 算子一个job（save、collect 等）Stage Stage 调度的最小单元，Stage 的划分会产生shuffle。一个Job 由一个或多个StageTask 执行的最小单元，一个 Stage 由一个或多个 Task 组成Parallelism 一个task 就
基于FlinkCDC-3.1.1&Flink-1.18实现MySQL DDL审计告警
当前项目属于V0.1版本，里面支持的数据源不是很全面，告警渠道也有限。如果有需要的小伙伴，可以自行下载代码，然后做二次开开发。FlinkCDC 3.0版本提供了很多新能力，为数据同步提供了更多的保障机制和可能性，后续会继续探索其他新功能和新使用场景。有需要交流的小伙伴，欢迎关注我的公众号，一起交流学
