大数据-234 离线数仓 - 异构数据源 DataX 将数据 从 HDFS 到 MySQL
DataX 是阿里巴巴开源的一款分布式数据同步工具，用于实现各种异构数据源之间高效、稳定的数据同步。其主要功能包括数据的批量导入、导出和实时传输，支持多种主流数据源，例如关系型数据库、NoSQL 数据库、大数据存储系统等。DataX 的核心思想是“插件化架构”，通过灵活的 Reader 和 Writ
【计算机毕设-大数据方向】基于大数据的健康美食推荐系统设计与实现
在当今社会，随着人们生活水平的提高以及对生活质量要求的日益提升，健康饮食的概念逐渐深入人心。人们不再满足于食物的基本需求——充饥，而是更加关注食品的营养价值、健康属性以及是否符合个人口味偏好。然而，在快节奏的生活环境下，很多人并没有足够的时间和精力去学习复杂的营养学知识，更不用说去精心挑选和搭配食材
一文解读数据仓库的分层逻辑和原理
ODS 层的主要功能是对业务数据进行抽取（Extract），实现数据的初步集成，即将不同来源、不同格式的数据进行汇聚，为后续的数据处理提供一个统一的数据基础。它遵循企业的数据标准和规范，对数据进行更深入的清洗和转换，确保数据的准确性和完整性。：存储的是轻度汇总的数据。：包括结构化数据（如订单表、用户
大数据新视界 -- Hive 函数应用：复杂数据转换的实战案例（下）（12/ 30）
本文承前启后，深挖 Hive 函数复杂数据转换实战，析基础、展案例、克挑战优效能，附代码、量化成效，具实操与参考价值，设互动预告下篇。
深入Flink StreamGraph：构建流处理拓扑的奥秘
表示流式处理拓扑的类，它包含构建执行任务图所需的所有信息。说白了就是我们写的代码直接生成的图，表示程序的拓扑结构StreamGraph类图，可以看到这个类里面包含了执行任务所需的所有信息，比如状态后端，JobType(流or批)、checkpoint配置等等，我们今天从宏观层面看，不深入每个细节，先
大数据-237 离线数仓 - 广告业务 需求分析 ODS DWD UDF JSON 串解析
UDF 是用户根据具体需求编写的自定义函数，用于处理 SQL 语言无法直接完成的复杂逻辑。数据仓库系统（如 Hive、Spark SQL、ClickHouse 等）内置了一些通用的函数，但当内置函数无法满足需求时，可以通过 UDF 实现自定义扩展。UDF 的作用，实现复杂逻辑，通过 UDF，可以将复
大数据-233 离线数仓 - 留存会员 需求、创建与加载DWS 层、ADS 层 与 小结
DWS 层通常被称为数据仓库服务层或明细层，它是数据仓库架构中的中间层，负责将原始数据经过清洗、转换后进行存储，并提供给下游的数据应用层或分析层使用。ADS 层是面向应用的数据服务层，主要聚焦于业务的直接需求和决策支持，提供高性能和高响应的数据查询能力，通常是直接为应用或决策系统提供服务。DWS 层
hbase单机版(依赖于内置的zookeeper)安装配置及详细使用教程
1、因为hbase默认通过hostname去找ip然后将这个ip注册到zookeeper中作为hbase单机服务的ip地址。安装的hbase不依赖于hadoop，且使用hbase内置的zookeeper，不依赖于外部zookeeper。2、在windows端修改hosts文件 文件路径： C:\Wi
【大数据学习 | HBASE高级】hbase-phoenix 与二次索引应用
上面我们学会了hbase的操作和原理，以及外部集成的mr的计算方式，但是我们在使用hbase的时候，有的时候我们要直接操作hbase做部分数据的查询和插入，这种原生的方式操作在工作过程中还是比较常见的，以上这些方式需要使用外部的框架进行协助处理，其实hbase也对外提供了一个直接的操作方式接口插件P
【大数据学习 | kafka】kafka的偏移量管理
一般我们都会选择异步提交方式，他们的功能都是将拉取到的一整批数据的最大偏移量直接提交到__consumer_offsets中，但是同步方式会很浪费资源，异步方式虽然不能保证稳定性但是我们的偏移量是一直递增存储的，所以偶尔提交不成功一个两个不影响我们的使用。但是我们不能随意的指定消费者消费数据的位置，
大数据技术之Hadoop ：我是恁爹
不关注大数据的可能对这两个名词比较陌生，但是Hadoop大家一定都听说过吧。HDFS 和 MapReduce 就是 Hadoop 项目中的两个核心组件，。
Flink中的Savepoints和Checkpoints有什么区别？
触发方式Checkpoints 是自动触发的，用户可以配置触发频率。Savepoints 是手动触发的，用户根据需要决定何时创建 Savepoint。用途Checkpoints 用于实现应用程序的容错，确保在发生故障时可以从最近的检查点恢复状态。Savepoints 用于应用程序的版本迁移和状态转移
Data+AI━━深夜对话硅谷大佬：云计算、大数据、AI走向融合是必然还是偶然？
Data+AI━━深夜对话硅谷大佬：云计算、大数据、AI走向融合是必然还是偶然？
探索未来科技前沿：云计算与大数据的深度融合
在当今这个数字化时代，信息技术（IT）的发展日新月异，其中云计算与大数据作为两大核心驱动力，正以前所未有的速度重塑着各行各业的生态格局。本文旨在深入探讨这一前沿趋势，揭秘云计算与大数据如何携手并进，共同开启智慧未来的新篇章。
如何在Hadoop中管理和优化大量的元数据？
在Hadoop中管理和优化大量的元数据是确保集群高效运行和维护的关键。元数据管理涉及HDFS的元数据、Hive的元数据、以及各种其他组件的元数据。
大数据之VIP（Virtual IP，虚拟IP）负载均衡
VIP（Virtual IP，虚拟IP）负载均衡是一种在计算机网络中常用的技术，用于将网络请求流量均匀地分散到多个服务器上，以提高系统的可扩展性、可靠性和性能。
Spark资源调度和任务调度
Spark client模式下任务成功运行时会在node1、node2两个节点，随机一个节点上启动两个进程 :1) ApplicationMaster : 所有任务在yarn上运行都会启动的进程2) Executor : 执行器在master节点启动一个进程 :1) SparkSubmit
头歌实践教学平台 大数据编程 实训答案（三）
MapReduce是一种可用于数据处理的编程模型，我们现在设想一个场景，你接到一个任务，任务是：挖掘分析我国气象中心近年来的数据日志，该数据日志大小有3T,让你分析计算出每一年的最高气温，如果你现在只有一台计算机，如何处理呢？我想你应该会读取这些数据，并且将读取到的数据与目前的最大气温值进行比较。比
数据管理的四大支柱：揭秘数据中台、数据仓库、数据治理和主数据
数据管理的四大支柱
从零开始：手摸手教你入门搭建Hadoop
通过引入Hadoop，业务团队能够有效地应对大规模数据的存储和处理挑战，提升了数据处理效率，降低存储成本，增强系统的稳定性和可靠性搭建Hadoop的过程可能涉及到不同的坑，但通过本文的详细指导，同学们可以顺利地进行搭建希望本篇实践能帮助你在项目中成功应搭建Hadoop，带来显著的业务价值。
