如何利用大数据与AI技术来进行足球预测？
就目前大数据技术与AI技术的发展趋势来看，AI预测将逐渐取代传统的人力足球分析，且目前市面上足球预测系统中，AI预测的市值比重正在不断提高，AI预测蓬勃发展的另一面则是用户的甄别难度提高，为此我准备了一份可靠的足球分析系统，希望能对大家有所帮助。👉AI足球分析系统（PC）👈 提取码:7hrt。
基于改进字典的大数据多维分析加速实践
OLAP场景是大数据应用中非常重要的一环，能够快速、灵活地满足业务各种分析需求，提供复杂的分析操作和决策支持。
快手自研Spark向量化引擎正式发布，性能提升200%
通过引入细粒度的FailBack机制，Blaze在翻译过程中遇到暂无Native实现的算子、单个表达式或UDF时，支持算子/单个表达式粒度的回退，能够灵活回退到Spark原生执行。Spark原生执行流程主要依赖于Java虚拟机（JVM）进行任务的执行，尽管JVM在提供跨平台、内存管理等方面有着卓越的
大数据Flink（一百一十四）：PyFlink的作业开发入门案例
编写Flink程序，读取表中的数据，并根据表中的字段信息进行统计每个单词出现的数量。编写Flink程序，接收socket的单词数据，并以逗号进行单词拆分打印。注意：socketTextStream后的ip是云服务器ecs的公网ip。注意read_text_file后的地址要与实际地址对应。安装nc:
大数据-129 - Flink CEP 详解 Complex Event Processing - 复杂事件处理
Flink CEP（Complex Event Processing）是Apache Flink的一个组件，用于处理复杂事件流。它允许用户基于流数据定义模式，并检测符合这些模式的事件序列。Flink CEP适用于实时流数据处理中的模式匹配任务，如欺诈检测、设备监控、网络入侵检测等。
浅谈电商数据采集重要的一环：数据清洗
数据清洗，顾名思义，是指按照预设规则对采集到的原始数据进行筛查、修正和整理的过程。它旨在消除数据中的无效、重复、错误等杂质，确保数据的准确性、完整性和一致性。在电商领域，数据清洗对于提升数据质量、优化业务流程、辅助决策制定等方面具有不可估量的价值。
【大数据】LOF算法
LOF算法，全称为局部异常因子（Local Outlier Factor）算法，是一种用于异常检测的无监督学习算法。该算法通过比较数据点与其邻居的局部密度差异来识别异常值。在LOF算法中，异常值被定义为那些密度显著低于其邻居的点。
Hive SQL 分组与连接操作详解
Group By语句通常会和聚合函数一起使用，按照一个或者多个列对结果进行分组，然后对每个组执行聚合操作。
大数据之Spark RDD 持久化
大数据之Spark RDD 持久化
大数据-133 - ClickHouse 基础概述 全面了解
ClickHouse 是一个快速开源的OLAP数据库管理系统，它是面向列的，允许使用SQL查询实时生成分析报告。随着物联网IOT时代的来临，IOT设备感知和报警存储数据越来越大，有用的价值数据需要数据分析师去分析。大数据分析成了非常重要的环节，开源也为大数据分析工程师提供了十分丰富的工具，但这也增加
【大数据】深入浅出Hadoop，干货满满
Hadoop是一个开源的分布式计算平台，由Apache软件基金会开发和维护。它是大数据处理的基石，能够高效地存储和处理大规模数据。目前业界基本上用的都是**Hadoop及其生态下的产品**。Hadoop的主要特点是高可靠性和高扩展性，它可以在成百上千个节点上运行，每个节点都可以存储和处理数据。
大数据之数据湖Apache Hudi
上图中采用时间（小时）作为分区字段，从 10:00 开始陆续产生各种 commits，10:20 来了一条 9:00 的数据，该数据仍然可以落到 9:00 对应的分区，通过 timeline 直接消费 10:00 之后的增量更新（只消费有新 commits 的 group），那么这条延迟的数据仍然可
大数据-132 - Flink SQL 基本介绍 与 HelloWorld案例
Flink SQL 是 Apache Flink 提供的一种高层次的查询语言接口，它基于 SQL 标准，为开发者提供了处理流式数据和批处理数据的能力。Flink SQL 允许用户使用标准 SQL 查询语言在数据流和数据表上执行复杂的操作，适用于多种应用场景，如实时分析、数据流处理、机器学习等。Fli
大数据-134 - ClickHouse 集群三节点 安装配置启动
随着大数据时代的到来，企业对高效数据处理和实时分析的需求日益增长。ClickHouse，一款开源的高性能列式数据库，因其卓越的查询速度和可扩展性，正成为数据分析领域的明星产品。比如Hadoop集群、Kafka集群、Redis集群等。我们需要停止之前的服务，来空出一定的内存和端口给 ClickHous
大数据平台Hadoop实验环境部署（完全分布式集群模式）
本文讲述了hadoop大数据实验平台完全分布式集群部署详情
第十四章 大数据和数据科学
信息收敛三角数据科学数据科学将数据挖掘、统计分析和机器学习与数据集成整合，结合数据建模能力，去构建预测模型、探索数据内容模式。分析对比数据仓库主要用于描述性分析，提供事后的结论数据科学侧重于预测性和规范性分析，旨在为未来提供预测和决策支持。数据仓库关注已发生事情的总结，而数据科学强调对未来的洞察和预
基于Kafka的大数据实时流处理系统设计与实现
在实际应用中，企业可以根据自身业务需求和数据特点选择合适的系统架构和数据处理方案，以实现数据的快速响应和智能分析。同时，还需要关注数据安全和隐私保护等方面的问题，确保数据在传输和处理过程中的安全性和完整性。本文将深入探讨Kafka在构建实时数据流处理系统中的作用，并介绍如何实现高效的数据传输和处理，
flink on yarn 部署方案
FLINK ON YARN 3种部署方式：在生产中建议使用 Per-job 或 Application Mode 模式部署 Flink 应用程序，这些模式为应用程序提供了更好的隔离.一个任务启动一个Flink集群, 各个 Flink 集群之间独立运行, 互不影响, 而且每个集群可以单独进行配置。1、
Prometheus监控Flink CDC任务
【代码】Prometheus监控Flink CDC任务。
大数据-128 - Flink 并行度设置 细节详解 全局、作业、算子、Slot
一个Flink程序由多个Operator组成（Source、Transformation、Sink）。一个Operator由多个并行的Task（线程）来执行，一个Operator的并行Task（线程）数目就被称为该Operator（任务）并行度（Paralle）并行度可以有如下几种指定方式。Flin
