我为什么选择大数据和技术人生两三事
程序员这个职业赛道的确如同一座充满未知与奇遇的迷宫，无论你是钟情于前端的绚烂之美，醉心于后端的深沉之力，还是倾慕于数据科学的神秘魅力，都需要我们怀揣热情与勇气。万里归来颜愈少，微笑，笑时犹带岭梅香。试问岭南应不好，却道：此心安处是吾乡。—— 苏轼。
大数据在金融行业的变革：风险管理与金融技术
1.背景介绍大数据技术在过去的几年里已经成为金融行业中最热门的话题之一。随着数据的产生和收集量日益增加，金融机构需要更有效地利用这些数据来提高业务效率、降低风险和提高收益。在这篇文章中，我们将探讨大数据在金融行业中的应用，特别是在风险管理方面的变革。1.1 大数据在金融行业的定义和特点大数据在金融行
云上大数据
非结构化数据需要特殊的技术和工具来进行处理和分析。多样性（Variety）：大数据来自多种来源，包括结构化数据（如数据库中的数据）、半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。非结构化数据：社交媒体上的用户评论、推文和帖子内容，这些数据通常包含文本、
2024大数据职业技能竞赛（国赛）模块B数据处理题解
第一套各节点可通过Asbru工具或SSH客户端进行SSH访问；主节点MySQL数据库用户名/密码：root/123456（已配置远程连接）；Hive的配置文件位于/opt/apache-hive-2.3.4-bin/conf/Spark任务在Yarn上用Client运行，方便观察日志。
第1关：HBase Shell 操作：分区压缩
内存中的数据 Flush 刷写到硬盘上以后，会对当前 Store 中的文件进行判断，当数量达到阈值，则会触发 Compaction。Hbase 中 MemStore 中不断进行 flush 刷写操作，就会产生多个 storeFile 的文件，当 storeFile 文件达到一定阈值后，Hbase 就
云上大数据初学
结构化数据是指可以按照固定模式进行组织和存储的数据，通常以表格形式呈现，并且具有明确定义的数据模式。：大数据来自多种来源，包括结构化数据（如数据库中的数据）、半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。：社交媒体上的用户评论、推文和帖子内容，这些数据
大数据开发（Hive面试真题-卷二）
Hive的三种自定义函数包括UDF（User-Defined Function（用户定义函数））、UDAF（User-Defined Aggregate Function（用户定义聚合函数））和UDTF（User-Defined Table-Generating Function（用户定义表生成函数
电商API数据采集接口——电商大数据构建及智能应用
现在越来越多的电商企业和运营都开始关注数据的应用，在13年淘宝运营技巧的爆发，这其实就是数据带来的红利。在数据大爆炸的时代，数据分析已经成为了企业制定策略、发现问题的重要方法，所以，数据分析绝对是企业管理的贤内助！对我们大数据的分析具有重要的关键性的意义】一、电商数据分析指标电商数据分析分为线上（电
一篇讲明白 Hadoop 生态的三大部件
随着大数据时代的来临，处理和分析海量数据成为了一项重要的挑战。为了应对这一挑战，Hadoop生态系统应运而生。Hadoop生态系统是一个开源的、可扩展的解决方案，它由三大核心部件组成，分别是Hadoop分布式文件系统(HDFS)、Hadoop分布式计算框架(MapReduce)和Hadoop分布式存
1.5T数据惨遭Lockbit3.0窃取，亚信安全发布《勒索家族和勒索事件监控报告》
Lockbit3.0猖狂依旧，亚信安全发布2024年第10期《勒索家族和勒索事件监控报告》。
大数据开发-数据仓库简介
数据仓库简介、数据仓库架构分析
Git浅谈配置文件和免密登录
全局配置文(所有用户): C:\Users\用户名.gitconfig 文件系统配置文件 针对linux和mac： /etc/.gitconfig我随便打开一个本地仓库的配置文件如下图1所示，可以看到我们没有配置username和usermail，但是我配置过远程仓库的地址，如图1第11行到13行的
用Spark在大数据平台DataBricks轻松处理数据
Apache Spark是一个强大的开源分布式计算系统，专为大规模数据处理而设计。而DataBricks则提供了一个基于云的环境，使得在Spark上处理数据变得更加高效和便捷。本文将介绍如何在DataBricks平台上使用Spark轻松处理大数据。DataBricks是一个基于云的大数据处理平台，它
大数据Flink（八十八）：Interval Join（时间区间 Join）
刚刚的案例也讲了，Regular Join 会产生回撤流，但是在实时数仓中一般写入的 sink 都是类似于 Kafka 这样的消息队列，然后后面接 clickhouse 等引擎，这些引擎又不具备处理回撤流的能力。可以发现 Inner Interval Join 和其他三种 Outer Interva
大数据在电商领域的典型应用
电商企业通过分析消费者的购买行为，从而获得更多的消费者数据，并根据这些数据分析消费者的购买偏好，从而实现对用户的精准营销。以淘宝为例，淘宝通过大数据分析技术对用户进行消费行为分析，如分析用户在淘宝上的浏览信息、购买信息等，根据分析结果将消费者划分为不同的类别，再根据不同类别制定相应的营销策略。大数据
数据仓库的两种建模方法
范式建模和维度建模
基于Hive大数据分析springboot为后端以及vue为前端的的民宿系
本文介绍了如何利用Hive进行大数据分析，并结合Spring Boot和Vue构建了一个民宿管理系统。该民民宿管理系统包含用户和管理员登陆注册的功能，发布下架酒店信息，模糊搜索，酒店详情信息展示，收藏以及对收藏的酒店进行排序可视化，管理员发布，添加用户的功能。
大数据在自动驾驶技术中的发展与应用
1.背景介绍自动驾驶技术是近年来以快速发展的人工智能领域中的一个重要分支。随着计算能力的提升、传感器技术的进步以及大数据处理技术的发展，自动驾驶技术的研究和应用得到了广泛的关注。大数据在自动驾驶技术中发挥着关键作用，主要体现在数据收集、数据处理、数据分析和决策执行等方面。本文将从以下几个方面进行阐述
Spark重温笔记（五）：SparkSQL进阶操作——迭代计算，开窗函数，结合多种数据源，UDF自定义函数
1-定义series函数2-pandas_udf自定义函数和类型，或者@pandas_udf3-将series数据源转化为dataframe格式import os# 当存在多个版本时，不指定很可能会导致出错print("普通的集合的基本series相乘：")# 提出问题：如果使用上面的方式仅仅可以处
Spark-Scala语言实战（7）
今天开始的文章，我会带给大家如何在spark的中使用我们的RDD方法，今天学习RDD方法中的map,sortby,collect三种方法。希望我的文章能帮助到大家，也欢迎大家来我的文章下交流讨论，共同进步。
