Filter过滤器的使用
Filter过滤器是一种部署在Web服务器上的组件，它能够对客户端发送到服务器的请求以及服务器返回给客户端的响应进行拦截和处理。通过Filter过滤器，开发者可以在请求到达Servlet之前或响应发送给客户端之前对它们进行各种操作。当用户请求某个Servlet时，会先执行部署在这个请求上的Filte
flink 内存配置（三）：设置JobManager内存
JobManager是Flink集群的控制元素。Flink由3部分组成：资源管理器（Resource Manager）、调度器（Dispatcher）和每个运行的Flink作业对应的JobMaster。注意下面的讲解适用于JobManager 1.11之后的版本。
【Apache Paimon】-- 4 -- Flink 消费 kafka 数据，然后写入 paimon
注意：此案例以阿里云 OSS 作为 checkpoint 和 apache paimon 的存储介质，存储格式默认为 parquet。// Step 3、若使用 oss 作为 ckp/sep 的存储介质，需要加载 flink checkpoint 全局变量。注意：需要在项目 package 中创建包
hadoop5.1和5.2
文章目录hadoop第五章5.1 筛选日志文件生成序列化文件5.1.1、设置MapReduce输入格式5.1.2、设置MapReduce输出格式5.1.3、任务实现 筛选日志文件并生成序列化文件（完整代码）5.2 使用Hadoop Java API 读取序列化文件（完整代码）列举子目录列举文
HBase的Phoenix框架
Hbase适合存储大量的对关系运算要求低的NOSQL数据，受Hbase 设计上的限制不能直接使用原生的API执行在关系数据库中普遍使用的条件判断和聚合等操作。Hbase很优秀，一些团队寻求在Hbase之上提供一种更面向普通开发人员的操作方式，Apache Phoenix即是。Phoenix 基于Hb
Kylin Server V10 下 Kafka 集群部署
首先介绍了ZooKeeper 的集群部署，然后介绍了 Kafka 集群的部署以及集群的验证。
精通WPF界面设计与开发
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：WPF，作为.NET Framework的一部分，通过XAML提供强大的界面开发能力，结合数据绑定、丰富的控件库、灵活的布局系统、多媒体支持和样式模板等特性，使得开发者可以创建具有丰富视觉效果的应用程序。此外，通过利用MahApps.Metro、Avalo
[实战-11] FlinkSql 设置时区对TIMESTAMP和TIMESTAMP_LTZ的影响
设置flink程序运行期间得时区，flink的内置数据类型TIMESTAMP(3)， 我们设置水位线都是基于TIMESTAMP(3)类型，当我们flinkSql 查询flink表的时候，因为时区不同 TIMESTAMP 展示给我们的字符串也是不同的。mysql时区是Asia/Shanghai。
Hive修改表中的某个值
值得注意的是，以上两种方案会将整个表的数据复制一遍，如果表很大，可能会消耗较多的时间和资源。对于大数据量的情况，可以考虑使用MapReduce或Spark等分布式计算引擎来对数据进行修改。Hive是一个数据仓库工具，它提供了数据的静态查询功能，而不能处理在线事务。使用INSERT语句，将原表中的数据
Python毕业设计选题：基于python的白酒数据推荐系统_django+hive
系统采用B/S架构，Python语言作为主要开发语言，MySQL技术创建和管理数据库。系统面向管理员和终端用户两大主体，通过精心设计的功能模块满足不同需求。管理员端包含系统首页、个人中心、用户管理、白酒管理以及系统管理等核心功能，确保了白酒信息的准确维护和用户数据的安全管理。对于前台用户，系统提供了
Hadoop分布式集群搭建教程
本篇博客主要讲解如何在Linux虚拟机上搭建Hadoop的分布式集群
毕业设计项目 大数据共享单车数据分析与可视化(源码分享)
🔥 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🚩基于大数据的共享单车数据分析与可视化🥇学
HBase常用命令
HBase Shell提供了大多数的HBase命令，通过HBase Shell，用户可以方便地创建、删除以及修改表，还可以向表中添加数据、列出表中的相关信息等。先要屏蔽该表,才能对该表进行删除,第一步disable '表名称',第二步drop '表名称'create '表名称','列族名称1','列
【黑马点评】 使用RabbitMQ实现消息队列——1.Docker与RabbitMQ环境安装
黑马点评中使用RabbitMQ实现消息队列
Spark使用过程中的 15 个常见问题、详细解决方案
通过面向对象的设计，给出了解决问题的实现方式和代码示例，帮助开发者更加高效地配置、调优和排除故障。Spark 中的某些操作（如 join、groupBy）可能导致数据倾斜，导致部分任务处理数据过多而其他任务几乎没有数据。Spark 在进行 shuffle 操作时，性能可能会显著下降，尤其是在大规模数
PySpark 数据处理实战：从基础操作到案例分析
本文将通过三个案例，我们详细展示了 PySpark 在不同数据处理场景下的应用。从手机号码流量统计到合同数据分析，再到日志分析，涵盖了数据过滤、映射、分组求和、排序以及特定数据统计等常见操作。同时，也指出了在实际运行代码过程中可能遇到的错误及解决方法。希望读者能够通过这些案例，深入理解 PySpar
ZooKeeper如何保证数据的一致性？
通过上述机制，ZooKeeper 能够在分布式环境中提供强一致性的数据存储和协调服务。这些机制共同作用，确保即使在部分服务器故障的情况下，集群仍然能够维持数据的一致性和高可用性。ZooKeeper 的设计使得它成为构建分布式系统时常用的协调服务框架之一。
Hutch：基于Ruby的RabbitMQ处理系统 FAQ
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