Node.js 中的流：处理大数据的高效方式
在 Node.js 中，流是一种抽象，表示在进行数据传输时的一系列数据。这些数据可以是从文件、网络请求接收，或者是将数据输出到文件和网络中。可读流（Readable Stream）：从源头读取数据，例如文件读取流。可写流（Writable Stream）：向目标写入数据，例如文件写入流。双工流（Du
基于Hadoop的PM2.5分布可视化系统设计
城市或者省份可以自己更换，该数据为全国数据在当前大数据背景下，空气质量监测分析日益重要，特别是PM2.5因其对健康和环境的潜在影响备受关注。本研究采用1998至2021年全国PM2.5分布数据，包括省级到市县级各类指标，共计约7万条有效记录。通过细致的数据预处理，如剔除无关变量、去除重复和缺失值等，
毕设成品 python大数据旅游数据分析可视化系统(源码分享)
🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩 **基于python的旅游数据分析可视
毕设项目 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!
利用“2+1链动模式小程序AI智能名片S2B2C商城源码”优化企业参与外部社群策略
在当今数字化时代，企业参与外部社群已成为其市场扩张、品牌塑造及用户增长不可或缺的一环。然而，面对浩如烟海的社群类型，包括行业论坛、地区性论坛、特定兴趣爱好的论坛以及短视频网站等，如何精准选择并有效介入这些社群，成为了企业面临的重要挑战。本文深入探讨了如何通过融合“2+1链动模式小程序”、“AI智能名
大数据-109 Flink 体系结构 运行架构 ResourceManager JobManager 组件关系与原理剖析
上节研究了Flink批处理，实现了单词统计Word Count，批处理和流处理。本节研究Flink的体系结构，运行架构，组件关系和原理剖析。Flink的所有操作都叫做Operator，客户端在提交任务的时候会对Operator进行优化操作，能进行合并的Operator会被合并为一个Operator，
大数据-111 Flink 安装部署 YARN部署模式 FlinkYARN模式申请资源、提交任务
上节研究了Flink的Standalone的部署模式并进行了测试。本节研究Flink的YARN模式部署，集群模式申请资源、提交任务。上面的脚本会向YARN申请3个Container，即便写的是2个，因为ApplicationMaster和JobManager有一个额外的容器，一旦将Flink部署到Y
【大数据】Java与Python的无缝对接：探讨Java调用Python的方法与原理
本文详细介绍了Java调用Python的原理与三种实现方法，并通过具体示例展示了每种方法的应用。通过JNI、Jython和进程间通信这三种技术手段，Java和Python可以有效地整合在一起，发挥各自的优势，为开发者提供更加灵活和强大的编程解决方案。Java调用Python的方法多种多样，每种方法都
必看！CRM系统选型指南：10款CRM系统对比，你该用哪个？
不同行业、不同规模、不同业务模式的企业，对CRM系统的需求千差万别。如何在众多选择中挑选出最适合自己企业的那一款，成为了许多管理者面临的难题。因为，如今的CRM系统成为了企业提升竞争力、深化客户关系、优化业务流程的关键工具。因此，本文精心搜罗了市面上最受欢迎的10款CRM系统，从公司背书、客群分布、
Mac初始化－安装brew
是否删除之前本机安装的Brew（是Y 否N） 我没有检测本机是否安装brew，选哪个都会继续运行。==> 安装过程开始调用Brew官方安装脚本，提示会变成英文，看不懂的复制到在线翻译。==> 安装过程开始调用Brew官方安装脚本，提示会变成英文，看不懂的复制到在线翻译。(设置开机密码：在左上角苹果
大数据组件paimon工作小记
paimon
大数据-107 Flink 基本概述 适用场景 框架特点 核心组成 生态发展 处理模型 组件架构
上节结束了SparkGraphX的研究，本节开始研究新的框架Flink，本节介绍Flink的基本概述，场景、特点、核心组成、生态发展、处理模型。Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算，Flink被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意
ElasticSearch语句中must,must_not,should 组合关系
在实际应用中，发现当bool中同时使用must和should 没有达到想要的想过，而是只展示了must中的命中数据，所以打算探究一下bool中 三种逻辑关系的组合。上述查询语句只展示了must的结果，没有should中的结果，（我一开始以为是must 和 should 是交集的关系）
基于大数据爬虫+数据可视化大屏+Python的广东省人口流动数据分析设计和实现(源码+论文+部署文档等)
广东省人口流动数据分析项目旨在通过Python技术对广东省的人口流动数据进行深入分析，以揭示人口流动的规律和趋势。该项目将收集广东省各地市的人口流动数据，包括流入人口、流出人口、常住人口等指标，并利用Python的数据处理和分析工具对这些数据进行处理和挖掘。通过对数据的可视化展示，可以直观地了解广东
如何优化数据采集流程，让企业运营效率与竞争力飙升
本文深入探讨了在当今数据驱动的市场环境下，如何通过优化数据采集流程来显著提升企业的运营效率与竞争力。我们分析了当前数据采集面临的主要挑战，提出了有效的策略与实践案例，旨在帮助企业跨越数据获取的障碍，加速决策过程，最终实现业务增长。
【有源码】大数据背景下基于Python的民宿数据可视化与价格预测系统随机森林算法情感分析
基于Python的民宿数据可视化与价格预测系统通过数据爬取技术获取来自美团平台的民宿数据，这些数据包含了丰富的评论、评分以及价格信息。数据经过清洗和转换，确保其质量和一致性，为后续的分析打下坚实的基础。数据分析阶段包括聚类、分类和关联分析，通过对数据的深入挖掘，揭示出市场规律和用户偏好。系统通过大屏
中国气象历史数据下载（1942/07以来截至2023/9/30）
表示的日期，例如2013/12/05的数据地址为https://quotsoft。正确的打开方法是：在E。xcel中点击“数据”-“文本”，选择CSV文件，选中“分隔符号”，编码选择UT。V文件乱码乱得一塌糊涂，连数字都看不出来，那可能是下载工具或浏览器的问题。F-8，下一步，勾选“逗号”，去掉“T
【Git保姆级使用教程】Git从入门到精通超级详细的使用教程，一套教程带你搞定Git（高见龙版本）。
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Hadoop入门基础（一）：深入探索Hadoop内部处理流程与核心三剑客
Hadoop是Apache Software Foundation开发的一个开源分布式计算框架，旨在使用简单的编程模型来处理大规模数据集。它的优势在于能够以横向扩展的方式处理大量数据，使得数据分析在廉价硬件集群上变得可行。Hadoop的三大核心组件分别是：HDFS（Hadoop Distribute
在Flink SQL中使用watermark进阶功能
在Flink SQL中使用watermark进阶功能在Flink1.18中对Watermark的很多进阶功能（比如watermark对齐）通过datastream api很容易使用。在sql中使用不是很方便，在Flink1.18中对这些功能进行扩展。在sql中也能使用这些功能。只有实现了接口的源连接
