Git别名设置
通过设置 Git 命令的别名，可以大大提高工作效率，减少键入常用命令的时间。你可以根据自己的需求为 Git 的常用命令创建别名，并可以在全局或局部仓库级别进行配置。
深入解析 Hadoop 核心技术：构建大数据处理基石
分布式文件系统，负责存储大规模数据，将数据分割成块并分布存储在多个节点上，具有高容错性和高可靠性。MapReduce：分布式计算模型，用于大规模数据集的并行处理。它将计算任务分解为 Map 阶段和 Reduce 阶段，通过在集群节点上并行执行来提高计算效率。：资源管理框架，负责集群资源的分配和管理，
Flink常见面试题
基于本地集合的source（Collection-based-source）基于文件的source（File-based-source）基于网络套接字（socketTextStream）SourceFunction:非并行数据源(并行度只能=1) --接口RichSourceFunction:多功能
Spark入门到实践
Spark入门到实践
如何配置 Flink CDC 连接 OceanBase 实现数据实时同步
Flink CDC 为我们提供了一种高效、可靠的数据同步解决方案，结合 OceanBase 的高性能数据库特性，可以满足各种实时数据处理场景的需求。在实际应用中，还可以根据具体情况进行更多的优化和扩展，如调整并行度、设置数据过滤规则等，以提高数据同步的性能和效率
Flink和Spark的区别是什么？各自的应用场景是什么？
FlinkFlink 是一个分布式流处理框架，其架构基于流计算，将一切都看作是流。它采用了一种基于事件驱动的架构，数据以流的形式源源不断地进入系统，并且能够实时处理这些数据。例如，在实时监控网络流量的场景中，网络流量数据作为一个持续的数据流进入 Flink 系统，Flink 可以对每一个数据包（事件
Spark核心架构设计及技术原理实现
胡弦，视频号2023年度优秀创作者，互联网大厂P8技术专家，Spring Cloud Alibaba微服务架构实战派(上下册)和RocketMQ消息中间件实战派(上下册)的作者，资深架构师，技术负责人，极客时间训练营讲师，四维口袋KVP最具价值技术专家，技术领域专家团成员，2021电子工业出版社年度
在Hadoop中如何实现数据的高效压缩与解压？
在Hadoop中，数据的高效压缩与解压是优化存储和提高I/O性能的重要手段。通过合理选择压缩算法和配置压缩参数，可以显著减少存储空间和加快数据处理速度。
大数据-238 离线数仓 - 广告业务 点击次数 ADS层、广告效果分析 ADS 层 需求分析与加载
漏斗分析（Funnel Analysis）是一种常用于大数据分析的技术，广泛应用于产品、用户行为分析、营销效果评估等领域。漏斗分析的核心概念是通过定义一系列的步骤或阶段，跟踪用户或客户在每个阶段的流失情况，从而帮助分析问题所在并优化转化率。
基于Hadoop的个性化图书推荐系统（爬虫 + 数据可视化大屏）
💛博主介绍：大家好，我是码趣猪仔，一名拥有4年码龄的全栈程序员，也是一位计算机老学长。在这个数字时代，我致力于成为大学生毕业程序和实践项目的灯塔，提供开发、指导和咨询服务。同时，我也为高校教师、讲师以及行业同仁提供合作机会，共同推动计算机教育的发展🎉，我的目标是让技术学习变得更高效、更有趣。欢迎
大数据技术之SparkCore
RDD概述什么是RDDRDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD五大特性RDD编程RDD的创建在Spark中创建RDD的创建方式可以
【大数据分析】从零开始揭秘大数据的奥秘 | 第一步全面入门
在信息爆炸的时代，数据无处不在。大数据分析作为一项改变世界的技术，正在推动商业、科技乃至社会的深刻变革。本篇文章将带你从零开始了解大数据分析，揭开其核心概念、生态系统、关键角色以及实际应用的神秘面纱。如果你对大数据感兴趣，这将是你的最佳入门指南！大数据（Big Data）并不仅仅是指数据规模庞大，而
【spark的集群模式搭建】spark集群之Yarn集群模式搭建（清晰明了的搭建流程）
spark的集群模式搭建：spark集群之Yarn集群模式搭建流程
Hadoop 使用过程中 15 个常见问题的详细描述、解决方案
至此，针对 Hadoop 使用和管理中可能遇到的 15 个问题均进行了详细分析，并通过面向对象的 Python 代码实现了解决方案。这些内容涵盖从配置到优化，再到常见错误的检测与修复，为 Hadoop 集群的高效运行提供了强有力的保障。
遥感大数据智能分析与应用
遥感大数据智能分析是地球观测领域的一个重要发展方向。随着AI技术的不断进步，我们有理由相信，未来的遥感技术将更加智能化、自动化，为人类提供更加丰富和精准的地球表面信息。这不仅将推动遥感科学的发展，也将为解决全球性问题提供强有力的技术支持。
PySpark——Python与大数据
PySpark 的编程模型及案例。
Spark：大数据处理的强大引擎
Apache Spark 是一个专为大规模数据处理而设计的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。它诞生于 2009 年，由美国加州伯克利大学的 AMP 实验室开发，2013 年被纳入 Apache 开源项目，并迅速成为顶级项目。Spark 被认为是 Hadoop 框架的升级版，主要原因在于其功能强
【Spark】架构与核心组件：大数据时代的必备技能（下）
本文旨在深入探讨Apache Spark这一开源大数据处理框架的基础与架构。Spark凭借其高效的内存计算能力、易于使用的API以及丰富的生态系统，已成为大数据处理和分析领域的首选工具。文章首先介绍了Spark的基本概念，包括其起源、发展、应用场景以及与其他大数据处理框架（如Hadoop）的对比。通
数据科学与大数据导论期末复习笔记（大数据）
SSE计算的是每个数据点到其所属簇的中心的距离的平方之和。X = (-3, -2, -1, 0, 1, 2,3) Y = (9, 4, 1, 0, 1, 4, 9)这个例子pearson的r是0。如果当某属性两个样例都为0对聚类的影响不大，例如医院体检两个人某种不重要的病毒抗原都是阴性，则不影响分到
《从零起步，开启 Hudi 大数据魔法之旅》
随着大数据的迅猛发展，企业在数据处理和存储方面面临着越来越多的挑战。Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）作为一个现代化的大数据框架，旨在解决这些挑战，提供高效的数据湖解决方案。本文将介绍Hudi的基本概念、核心特性以及使用场景。Hu
