数据开发/数仓工程师上手指南(一)数仓概念总览
数据库设计用于支持日常业务操作和事务处理。数据结构高度规范化，注重数据的一致性和实时性。优化事务处理性能，处理频繁的读写操作。数据仓库设计用于支持数据分析和决策支持系统。数据结构非规范化，存储大量的历史数据。优化查询性能，支持复杂的多维分析和大规模数据处理。数据库(Database)数据仓库(Dat
2024钉钉杯大学生大数据挑战赛A题【题目分析+解题代码】
随着大数据技术的高速发展，各行各业正在数字化转型，本次大赛旨在通过竞技的方式，提升大学生数据分析研究与技术应用能力，以企业真实场景和实际数据为基础，利用大数据技术分析行业面临的真实问题，尝试创新大数据技术，推动大数据的产学研用。为鼓励大学生踊跃开拓知识面，培养学生的创新思维和合作精神，内蒙古创新教育
Github常见异常以及解决办法
将文件推送到远程仓库，提示，有以下几种可能：1.如果文件很大，则可能是因为Git缓冲区溢出，可以尝试增加缓冲区大小，或者分批推送。，其中<size -in-bytes>可以替换为更大的值。2.如果文件不大，但是也出现了该问题，可能是网络问题，多推送几次试一试。
05-用户画像+mysql-hive数据导入
新建 create_hive_table.sh文件。
Hadoop平台搭建（hive前的步骤）
1.1. 将 hadoop-2.7.1 文件夹重命名为 Hadoop。1.4. 执行以下命令修改 hadoop-env.sh 配置文件。在浏览器的地址栏输入：http://master:8088。配置两个子节点slave1、slave2的JDK环境。1.3. 使配置的 Hadoop 的环境变量生效。
Spark RDD结课总结
生成的RDD中保存的是T的值，Seq[String]部分的数据会按照Seq[(T,Seq[String])]的顺序存放到各个分区中，一个Seq[String]对应存放至一个分区，并为数据提供位置信息，通过preferredLocations()方法可以根据位置信息查看每一个分区的值。reduceBy
ZooKeeper 搭建详细步骤之二（伪集群模式）
ZooKeeper 伪集群是指在一个单一的物理或虚拟机环境中模拟出一个由多个 ZooKeeper 节点构成的集群。尽管这些节点实际上运行在同一台机器上，但它们通过配置不同的端口、数据目录和配置文件，以模拟在真实分布式环境下不同服务器上运行的效果。
CDH6.3.2之升级spark-3.3.1
CDH中Spark默认版本2.4.0，我们对Hive升级到3.1.3版本，由于并未找到对应的 spark-hive 包，于是尝试使用Spark-3.3.1。spark3.3.1 for CDH6.3.2 包下载链接。
大数据SQL题47 打车问题
注：不同时段定义：早高峰 [07:00:00 , 09:00:00)、工作时间 [09:00:00 , 17:00:00）、晚高峰 [17:00:00 ,20:00:00）、休息时间 [20:00:00 , 07:00:00） 时间区间左闭右开（即7:00:00算作早高峰，而9:00:00不算做早高
kafka 常用命令
Kafka 基本的使用命令总结。
编排微服务交响曲：Eureka在分布式容器编排中的妙用
通过本文的详细步骤和代码示例，你应该能够理解如何在Eureka中实现服务的分布式容器编排。Eureka的服务发现能力为容器编排提供了坚实的基础，使得服务的注册、发现、健康检查和负载均衡变得更加智能和自动化。在微服务的浪潮中，Eureka与容器编排工具的结合，为分布式系统的稳定运行提供了强大的支持。希
未来智能生态：大数据与AI融合的新纪元
大数据与AI的融合，正推动着智能生态网络进入一个新的纪元。物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）和区块链等前沿技术的融合，不仅改变了人们的生活方式，也在深刻地影响着各行各业的发展轨迹。医疗设备和可穿戴设备采集患者的健康数据，AI分析这些数据，提供个性化的健康建议和诊疗方案。传感器和无人机采集土壤
湖仓一体架构解析：数仓架构选择（第48天）
本文解析了Lambda 架构，Kappa 架构，以及在大数据场景中，如何选择架构。
如何学习Presto：糙快猛的大数据之路（建立整体框架）
想要快速掌握Presto这个强大的分布式SQL查询引擎吗？我们的"糙快猛"学习指南带你从入门到精通！本文涵盖Presto基础知识、核心概念、高级特性和实际应用场景。无论你是大数据新手还是经验丰富的开发者，都能在这里找到有价值的内容。从基本SQL查询到性能优化，从跨源数据分析到未来趋势，我们都有详细讲
Elastic 及阿里云 AI 搜索 Tech Day 将于 7 月 27 日在上海举办
参加 Elastic 原厂与阿里云联合举办的 Generative AI 技术交流分享日。借助 The Elastic Search AI Platform， 使用开放且灵活的企业解决方案，以前所未有的速度获得搜索最相关的结果。借助强大搜索功能和生成式 AI 的合力，加速商业转化和业务成果。
Flink SQL kafka连接器
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Kylin系列（十一）安全与权限管理：保护你的 Kylin 数据
在现代数据驱动的企业环境中，数据安全和权限管理变得越来越重要。Kylin作为一个强大的OLAP引擎，其安全性和权限管理对于保护数据和确保合规性至关重要。本篇文章将深入探讨Kylin的安全与权限管理，包括用户认证、权限分配、数据加密以及最佳实践。
大数据与人工智能：数据隐私与安全的挑战
1.背景介绍随着人工智能(AI)和大数据技术的不断发展，我们的生活、工作和社会都在不断变化。这些技术为我们提供了许多好处，但同时也带来了一系列挑战，其中数据隐私和安全是最为关键的之一。数据隐私和安全问题的出现，主要是因为大数据技术的特点和人工智能算法的运行过程。大数据技术的特点包括数据量的庞大、数据
Flink中定时器的使用
我们在其processElement()方法中注册Timer，然后覆写其onTimer()方法作为Timer触发时的回调逻辑。基于处理时间或者事件时间处理过一个元素之后，注册一个定时器，然后在指定的时间运行。监控水位传感器的水位值，如果水位值在（处理时间）5秒内连续上上，则报警。当水位线大于等于定时
spark运行的基本流程
Stage的DAG通过最后执行Stage为根进行广度优先遍历， 遍历到最开始执行的Stage执行， 如果提交的Stage仍有未完成的父母Stage， 则Stage需要等待其父Stage执行完才能执行。我们都知道， spark计算模型是在分布式的环境下计算的， 这就不可能在单进程空间中容纳所有的计算数
