大数据-235 离线数仓 - 会员活跃度 数据测试 完整加载 ODS DWD 层
ODS 是操作型数据存储层，主要用于存放从业务系统中抽取的原始数据。数据通常以 业务系统的原始格式 或经过少量标准化处理的形式存储。是数仓的“数据输入口”，负责承接来自业务系统的数据。DWD 是明细数据层，存储的是经过清洗和轻度处理的宽表数据。DWD 数据是细粒度的、面向分析的明细数据，数据通常已经
【Spark】架构与核心组件：大数据时代的必备技能（上）
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
大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据质量保障：数据清洗与验证的策略（上）（17/ 30）
本文承前启后，深挖 Hive 数据清洗验证策略，涵盖处理噪声、重复、缺失数据及类型、范围、一致性验证，融合前沿技术与经典方法，附详实行业案例与多样代码，具实操价值，设互动预告下篇，助保数据质量。
【PostgreSQL使用】最新功能逻辑复制槽的failover,大数据下高可用再添利器
使用数据库除了存取数据快捷以外，还有一个非常重要的目的，就是它有一整套的机制来保障数据访问的高可用，持续性。当然逻辑复制也不例外，当我们正在订阅的主库故障发生主备切换时，仍然希望数据库对象的变更订阅不会丢失，能持续收到发布者的消息。这在以往的PostgreSQL版本中是没有的，最新的PostgreS
大数据之Hive组建安装配置(敲详细哟~)
按如下顺序依次按照 MySQL 数据库的 mysql common、mysql libs、mysql client。若默认false，则不用修改。1）查看 Linux 系统中 MariaDB 的安装情况。将MySQL数据库驱动拷贝到Hive安装目录的lib下。7)在Hive安装目录中创建临时文件夹t
TikTok Spark Ads火花广告创建及相关要点
1.概念2.优势·自然融入用户体验，更能吸引用户点击并参与互动。源于真实用户和内容，信任度更高。·与非Spark Ads相比，Spark Ads可设置的维度更多，投放精准度更高。·在转化率(CVR)方面，Spark Ads投放效果更好，因为它可以减少意外点击量。·营销效果持久，有利于提升投资回报率
【Hadoop核心技术】
Hadoop 是一个开源的分布式计算平台，主要用于存储和处理大规模数据集。它的设计初衷是为了能够在由普通硬件构建的集群上高效运行，通过分布式存储和分布式处理来应对数据量的增长和复杂的数据处理需求。Hadoop 具有高可扩展性、高可靠性和高效性等特点，被广泛应用于大数据领域，如互联网公司的数据仓库建设
【Flink-scala】DataStream编程模型之 窗口的划分-时间概念-窗口计算程序
窗口划分，时间概念及窗口计算函数程序
spark sql 广播模式参数
控制小表自动广播的阈值。：控制广播的超时时间。：影响分区数，从而影响 Join 操作的性能。：控制自适应执行时广播的阈值。根据你的数据规模和场景，合理调整这些参数可以帮助优化 Spark SQL 的性能。
Hadoop的三种运行模式：单机模式、伪分布式模式和完全分布式模式
yarn-site.xml：这个文件包含了YARN（Yet Another Resource Negotiator）的相关配置属性，比如NodeManager的内存限制 (yarn.nodemanager.resource.memory-mb)、ApplicationMaster的内存限制 (yar
大数据技术之Spark ：我快呀～
由于 MapReduce 的计算模型只有 Map 和 Reduce 两个阶段，在实现复杂计算需求时就要编写多个 Mapper 和 Reducer 的实现。以上面800个数据块为例子，MapReduce 会有800次的 Map 计算结果落盘以及多个 Reduce 计算结果聚合（这个行为有一个专业的术语
毕设成品 基于大数据情感分析的网络舆情分析系统(源码+论文)
Python下有多款不同的 Web 框架，Django是最有代表性的一种。许多成功的网站和APP都基于Django。Django是一个开源的Web应用框架，由Python写成。Django采用了MVC的软件设计模式，即模型M，视图V和控制器C。
Multilogin x GeeLark 战略合作｜ 强强联手，开启全平台账号安全运营崭新时代
账号安全已成为跨境电商和社交媒体运营中的关键议题。在这个领域中，两大行业领军者的携手合作，无疑是一场革命性的联合。Multilogin，作为行业全球第一的指纹浏览器，以其长达9年的技术沉淀和卓越的防关联技术，在全球范围内树立了安全运营的黄金标杆。与此同时，GeeLark，作为行业第一的云手机品牌，以
一文了解大数据概论
1）NameNode（nn）：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、 文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。2）DataNode(dn)：在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。3）Secondary NameNode(2nn)：用来
如何通过统一权限管理打破异构系统的安全屏障
通过合理的设计和实现，统一授权管理系统可以为企业和组织提供高效、安全、便捷的授权管理服务。
Flink-Source的使用
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）在flink最常见的创建DataStream方式有四种：l 使用env.fromElements()，这种方式也支
大数据与分析：数据爬取的艺术与实践
数据爬取是大数据分析与应用的基石，它让我们能够从浩瀚的网络世界中挖掘出有价值的信息。然而，数据爬取并非一蹴而就，它需要扎实的编程基础、对目标网站的深入了解以及持续的学习与实践。希望本文能为你在数据爬取的道路上提供一些指导和启发，助你成为大数据时代的弄潮儿。
【大数据测试spark+kafka-详细教程（附带实例）】
大数据（Big Data）指的是无法用传统数据库技术和工具进行处理和分析的超大规模数据集合。在大数据技术中，实时数据流的处理尤为重要，尤其是如何高效地对海量的实时数据进行采集、存储、处理与分析。在这方面，和是两个关键技术。Kafka 作为分布式流处理平台，可以高效地进行实时数据流的生产和消费，而 S
大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据安全：权限管理体系的深度解读（上）（15/ 30）
本文承接上期，深入探讨 Hive 与其他大数据工具集成，剖析集成模式，分享高级技巧与优化策略，展望未来趋势，含案例、数据，具实操与参考价值，设互动并预告下期。
FLINK 合流
在Apache Flink中，合流（Co-streaming）是指将两条或多条数据流合并成一条数据流的操作。这种操作在实际应用中非常普遍，特别是在需要联合处理来自不同源头的数据时。Flink提供了多种合流方式，以满足不同的数据处理需求。
