基于大数据的学生体质健康信息系统的设计与实现(源码+LW+调试文档+讲解)
本项目是一个基于 Spring Boot 和 Vue 的结合大数据技术的学生体质健康信息系统。该系统旨在全面收集、管理和分析学生的体质健康数据，为学校、家长和相关部门提供科学决策依据，以促进学生的健康成长。系统采用前后端分离的架构模式。后端的 Spring Boot 框架提供强大的业务逻辑处理能力和
Flink难点和高频考点：Flink的反压产生原因、排查思路、优化措施和监控方法
在探讨Flink的性能优化时，我们首先需要理解反压这一关键概念。
前端大数据渲染：虚拟列表、触底加载与分堆渲染方案
针对表格展示数据，用户提出要求前端在表格下面有一展示多少条数据的选项，如果要求一次性展示10000条数据，如果直接染会造成页面的卡顿，渲染速度下降，内容展示慢,如果有操作，操作会卡顿下面总结常见的几种大数据渲染方案。
大数据都有哪些技术?
大数据技术的发展使得企业能够有效地管理和利用海量数据，从数据中提取价值。通过合理选择和组合这些技术，可以构建一个高效、可靠的大数据处理系统。随着技术的进步，新的工具和框架也在不断涌现，开发者应持续关注最新的发展动态。
企业数据泄露安全演练（分享）
文章主要分享作者在XXX企业内部做的一次【数据泄露安全演练】，涉及演练背景、目的、演练流程、剧本设定、预期行为、结果等等。
大数据新视界 --大数据大厂之 Snowflake 在大数据云存储和处理中的应用探索
本文深入介绍了 Snowflake 在大数据云存储和处理中的应用，包括其概述、架构与工作原理、优势、应用场景、挑战及未来发展趋势。通过丰富的案例、表格和代码示例，全面展示了 Snowflake 的强大功能和应用前景。
Flink+Paimon+Hadoop+StarRocks(Doris)单机环境安装部署
本文主要介绍如何在单机本地安装部署Flink、Paimon、StarRocks（Doris）的相关大数据/数据湖环境，并结合简单测试用例介绍入门用法（方便玩转流式数据湖）。
基于大数据的高校新生数据可视化分析系统python+django的项目(源码+LW+调试文档+讲解)
一、背景介绍随着高校招生规模的不断扩大，新生数据量也在迅速增长。传统的数据分析方法难以应对如此庞大的数据量，且分析结果不够直观。为了更好地了解高校新生的特点和需求，提高高校管理和服务水平，开发基于 Python + Django 的大数据高校新生数据可视化分析系统具有重要的现实意义。二、技术介绍Py
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
基于Springboot的剧本杀预约管理系统
本文的内容描述了剧本杀预约管理系统通过Spingboot技术进行实现。剧本杀预约管理系统能够容纳不少用户。用户和员工具有不同的功能，分别是员工：首页，个人中心，用户管理，剧本类型管理，时间段管理，剧本信息管理，剧本预约管理，取消剧本管理，房间类型管理，房间信息管理，房间预定管理，取消房间管理，我的收
Spark的集群环境部署
分享了spark的两个集群模式的配置方法
基于大数据的高校网络舆情监控引导系统
Java语言学习培训比较简单，自然，它是对于C前辈们的 而言的，C 语言非常强劲。Java取消了许多特点，如go这种描述，也取消了主文件，让所有文件夹全是类，类是二维数组以及各种对象，也使Java处理一些对象的引入和回收利用，让开发者只需建立对象，应用对象，编写代码逻辑，不需要留意性能，让各种各样文
flink 内存配置（一）：设置Flink进程内存
Apache Flink通过严格控制各个组件的内存使用，在JVM之上提供了高效的工作负载。虽然Flink社区努力为所有配置提供合理的默认值，但由于用户部署在Flink上的应用范围很广，这并不总是可行的。为了给用户提供最大的生产价值，Flink支持对集群内的内存分配进行高层和细粒度的调优。下面进一步描
【开源dcluster】一站式数据服务分析平台IDEA本地开发指南
http://localhost:5173/ 初始账号&密码：admin、dolphinscheduler123。在dolphinscheduler库执行dao目录下的sql脚本（包括dinky目录下的）打包完成后修改standalone-server的配置文件，最后面mysql链接配置。在线文档:
大数据导论第八章作业
答：数据通常是枯燥乏味的，利用数据可视化平台，枯燥乏味的数据可转变为丰富生动的视觉效果，不仅有助于简化人们的分析过程，还可在很大程度上提高分析数据的效率。数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项以单个图元素来表示，用大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，使人们
记一次 Flink mongoDB CDC 到Kafka遇到的问题
是用来Flink用来产生CDC数据的,Flink SQL Planner 会自动为 Upsert 类型的 Source 生成一个 ChangelogNormalize 节点，并按照上述操作将其转换为完整的变更流；所以这里我们选择把 kakfa的数据转换成的正常的 数据流，而不是CDC数据，因为我们最
大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：融合机器学习的未来之路（上 （2-1））（11/30）
本文聚焦于大数据大厂中 Impala 性能优化，重点阐述 Impala 与机器学习融合这一关键路径。从数据处理演变说起，剖析融合的背景意义。深入介绍数据交互接口（格式、传输等）和计算资源管理（GPU/CPU、内存）的技术要点，并附代码。以电商、广告、金融案例展示应用效果，探讨其在医疗、物流等多行业的
大数据新视界 -- 大数据大厂之经典案例解析：电商企业如何靠 Impala性能优化逆袭（上）（9/30）
本文聚焦电商企业 Impala 性能优化，先阐述电商数据挑战，强调 Impala 优化意义。接着介绍优化策略，包括存储方面（如 Parquet 格式、分区策略）和查询方面（索引运用、语句改写），并对比不同方案。再通过电商巨头 Z 案例展示优化中问题与解决方法、性能变化。最后鼓励开发者分享经验，展望下
助力工业物联网，工业大数据之服务域：安装主题分析实现【二十七】
fact_srv_stn_ma：网点物料事务事实表。
Flink中的表和视图有什么区别，它们是如何工作的？
在 Flink 中，表和视图都是用来表示数据的重要概念，但它们有着不同的用途和特性。表用于存储实际的数据，而视图则提供了一种简化查询的方式。通过合理使用表和视图，可以构建复杂的流处理和批处理应用，并简化数据处理逻辑。在实际应用中，根据具体的需求选择合适的表或视图，可以更好地发挥它们的优势。
