flink cdc 连接池不可用 异常问题排查解决
解决办法：修改连接池大小，重启集群。详细操作加微信：wxjffj。
git push origin HEAD:refs/for/master
如果远程分支被省略，如上则表示将本地分支推送到与之存在追踪关系的远程分支（通常两者同名），如果该远程分支不存在，则会被新建。是将本地的master分支推送到远程主机origin上的对应master分支。git push <远程主机名> <本地分支名> : <远程分支名>HEAD: 是一个特别的指针，
Spark进阶（五）Spark的安全和权限管理
学习如何配置Spark的安全认证和权限管理，以保护Spark集群和应用程序的数据和资源安全。
2024年大数据最全最新Python大数据之Excel进阶
专业的图表可以展示专业素养。
第十一章数据仓库和商务智能
A：运营报表指的是业务用户直接从交易系统、应用程序或数据仓库生成报表。B：绩效管理是一套集成的组织流程和应用程序，旨在优化业务战略的执行。C：在线分析处理（OLAP）是一种为多维分析查询提供快速性能的方法。D：在线分析处理（OLAP）比在线事务处理（OLTP）对数据的实时性有更高的要求。正确答案：D
【Gluten】Spark 的向量化执行引擎框架 Gluten
Gluten 项目主要用于“粘合” Apache Spark 和作为 Backend 的 Native Vectorized Engine。Backend 的选项有很多，目前在 Gluten 项目中已经明确开始支持的有 Velox、Clickhouse 和 Apache Arrow。通过使用Nati
Elasticsearch 开放 inference API 增加了对 Azure OpenAI 嵌入的支持
我们很高兴地宣布，Elasticsearch 现在在我们的开放 inference API 中支持，使开发人员能够将生成的嵌入存储到我们高度可扩展和高性能的向量数据库中。这一新功能进一步巩固了我们不仅致力于与 Microsoft 和 Azure 平台合作的承诺，而且还进一步巩固了我们为客户提供更灵活
大数据开发面试题【Hive篇】
吐血整理，小编亲身体验
2024（20届）数据科学与大数据专业毕业设计选题合集_数据科学与大数据技术 专业 本科论文选题方向
以下整理了适合不同方向的计算机专业的毕业设计选题🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦!
大数据几种任务调度工具
Apache DolphinScheduler是一个分布式、易扩展的可视化DAG工作流任务调度平台。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用DolphinScheduler支持多种部署模式，包括单机模式（Standalone）、伪集群模式（Pseudo-Clus
为什么Apache Doris适合做大数据的复杂计算，MySQL不适合？
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基于大数据的全国热门景点数据可视化分析系统
本文将介绍如何使用Python中的Pandas库进行数据挖掘，并结合Flask Web框架实现一个旅游景点数据分析系统。该系统将包括以下功能模块：热门景点概况、景点星级与评分分析、景点价格分析、景点客流量销量分析以及景点地理空间分析。通过对数据的深入挖掘和可视化展示（包括柱状图、散点图、箱型图和地图
数据仓库和数据仓库分层
2、数据结构清晰化，将数据分层后，每一层数据都会有作用域，方便我们对数据进行定位，当数据出现问题时，不用从头对数据进行修复，我可以根据数据表的特性找到具体的数据层，然后对数据进行修复；3、数据复用化，每一次进行数据计算，大可不用从原始数据重新跑一遍，可以找所需数据的数据层，然后从那一层进行计算，提高
Spark-RDD / DataFrame
1、：你可以使用方法从一个已有的 Scala 集合（如数组或列表）中创建。：你可以使用 Spark 提供的各种数据源来创建 RDD，比如文本文件、序列文件、JSON 文件、CSV 文件等。：你可以通过对已有的 RDD 进行各种转换操作来创建新的 RDD。
AI大模型在能源管理方面的应用及典型案例
AI大模型在能源管理领域的应用已成为推动能源行业向更高效、可持续发展方向进步的重要力量。这些应用覆盖了能源需求预测、智能电网管理、可再生能源优化利用等多个方面，通过提高能源使用效率和促进清洁能源利用，为能源行业的转型升级提供了技术支撑。以下深入讨论AI大模型在能源管理方面的应用，并举出典型案例。
部署HDFS集群（完全分布式模式、hadoop用户控制集群、hadoop-3.3.4+安装包）
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Hadoop的启动停止命令详解
Hadoop启动命令详解
Flink checkpoint 源码分析- Flink Checkpoint 触发流程分析
Flink的checkpoint的过程依赖于异步屏障快照算法，该算法在《Lightweight Asynchronous Snapshots for Distributed Dataflows》这篇paper中被提出。理解了这篇paper也就明白了flink的chekpoint机制。paper整体来
flink sql 优化
不是所有job资源越堆越多好。有时作业的复杂或数据的特殊情况(外部系统性能除外，例如写数据库)，增加资源只会让job性能越来越差或报错(亲身经历job性能差，特别痛苦，一直加资源性能还是差或运行报错)。需要不断找根源问题，多使用不同方法测试才能找到适合job的处理性能。如果优化很多次后job性能还是
19、Flink 的 State Backends 配置详解
Flink 的 State Backends 配置详解
