大数据ETL工具（Sqoop, DataX, Kettle）对比
ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于开发或者运维人员来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种ETL工具的使用，必不可少，这里我们要学习的ETL工具就是Kettle！Sqoop（SQL to Hadoop）是一个用于
HiveSQL实战——大厂面试真题
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Apache Drill：大数据的实时SQL查询引擎
Apache Drill 是一个开源的分布式SQL查询引擎，专为大数据环境设计，支持对多种数据源进行高速、实时的查询。它旨在简化大数据的复杂性，让用户能够像查询传统关系型数据库一样，轻松查询Hadoop、NoSQL数据库以及云存储中的大规模数据集。Apache Drill 是一个功能强大的大数据查询
10大秘籍助力大数据开发者成为行业顶尖人才 ｜Spark优化技巧 + 软技能进阶
大数据开发者如何突破技术瓶颈？本文深入探讨Spark性能优化、数据倾斜处理等技术挑战，并提供实用的职场软技能提升策略。通过系统化的学习方法、跨团队协作技巧和个人品牌建设，助你在竞争激烈的大数据行业脱颖而出。文章包含业内专家洞见、实战编程挑战，以及自我评估工具。无论你是初级数据工程师还是资深大数据架构
avx sse系列介绍
SSE（Streaming SIMD Extensions）家族是由英特尔引入的一组指令集扩展，用于提高多媒体、科学计算和其他领域的处理性能。SSE家族随着时间的发展，增加了多个版本和子集。总的来说，SSE家族通过逐步增加新指令和优化现有指令，显著提高了处理器在多媒体、科学计算、加密等领域的性能。这
毕业设计 大数据B站数据分析可视化系统
🔥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🚩毕业设计 大数据B站数据分析可视化系统🥇学
大数据Hive（介绍+安装+使用）
对数据进行统计分析，SOL是目前最为方便的编程工具，但是MapReduce支持程序开发 (Java、Python等)但不支持SQL开发。Hive是一款分布式SQL计算的工具，其主要功能是将SQL语句翻译成MapReduce程序运行。
CentOS7安装Hadoop集群
Centos7部署Hadoop3.3.6以及Hive3.1.3
大数据-98 Spark 集群 Spark Streaming 基础概述 架构概念 执行流程 优缺点
上节研究了SparkSQL的JOIN操作，Broadcast、Shuffle、SQL解析的过程详解，SparkSQL的详细优化思路。本节研究SparkStreaming的接触概述，背景概述、基本概念、架构概念、容错性等等。随着大数据技术的不断发展，人们对于大数据的实时性处理要求也不断提高，传统的Ma
大数据-47 Redis 缓存过期 淘汰删除策略 LRU LFU 基础概念
上节进行了RDB和AOF和混合模式的配置测试学习，本节进行缓存过期、淘汰策略、删除策略的研究学习。LFU（Least Frequency used）最不经常使用，如果一个数据在最近一段时间内使用次数很少，那么将来一段时间内被使用的可能性也很小。LRU（Least Recently Used）最近最少
Flink入门(四) -- Flink中的窗口
窗口通常指的是建筑物中用来采光和通风的构件，即窗户。这是“窗口”一词最直接和常见的含义。
Hadoop的安装和使用-2024年08月01日
1.创建Hadoop用户2.SSH登陆权限设置3.java的安装4.Hadoop单机安装配置5.Hadoop伪分布式安装配置
2024实时股票api接口分享
股票API接口在金融市场中扮演着重要的角色，它不仅为投资者提供了便捷的数据获取方式，还促进了金融科技的创新和金融市场的发展。数据分析与挖掘：通过对实时股票API接口提供的大量数据进行分析和挖掘，投资者可以发现市场趋势、交易机会和风险，从而制定更有效的投资策略。数据实时性：对于需要实时监控市场动态的投
智能客服带你飞：服务也可以这么“聪明”
智能客服作为一种创新的客户服务解决方案，具有巨大的潜力和价值。
大数据Flink（一百一十一）：开通阿里云Flink全托管
在实时计算控制台上，可以在Flink全托管页签，单击目标工作空间的更多>工作空间详情，查看空间名称、工作空间ID、OSS Bucket、SLB IP、专有网络名称和ID、虚拟交换机等信息。flink-savepoints：在Flink全托管开发控制台上单击Savepoint，会触发Savepoint
第二届海南大数据创新应用大赛 - 算法赛道冠军比赛攻略_海南新境界队
此次比赛任务解决PDF竖排和折行问题后，使用普通的BERT预训练模型便可达到78+的准确度量级，并且该算法迁移到其它项目中同样具有落地性。数据增强和模型融合是有效的提升手段，模型融合这块线下预测acc有提高，线上预测性能没有提升，还需进一步探究。准确度和时间复杂度不可兼得，如何满足现实中速度和性能的
使用 Kibana 和 Vega 构建高级可视化
为了解释在 Kibana 中构建 Vega 可视化的基础知识，我将使用此 GitHub 存储库中的 2 个示例。具体来说，我将介绍：- 使用 Elasticsearch 聚合进行数据采购- 轴和标记- 事件和信号（例如工具提示和更新中央 Kibana 仪表板过滤器）我还将分享一些有用的技巧，用于在
大数据时代来袭，那么工程领域的数据科学如何成为行业的新超级英雄呢
毫无疑问，设计和工程团队必须重新思考他们的方法。随着创收时间变得越来越重要，尽早确定最佳产品设计解决方案也变得越来越重要
ES环境搭建、ES安装
全文检索是通过对文本进行全面索引和搜索的技术。首先对文本进行分词、去除停用词等。对处理后的数据建立倒排索引。索引会记录每个单词在文本中的位置信息与其他元数据信息，比如词频、权重等发起搜索请求时，搜索引擎根据搜索的关键词或短语，在建立好的索引中查找匹配文档。
