Python基于爬虫与文本挖掘的网络舆情监控系统(源码+vue+hadoop+hive+部署文档+可视化大屏展示等)

💗博主介绍:✨全网粉丝10W+,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师,专注于Java/Python/小程序app/深度学习等计算机设计,主要对象是咱们计算机相关专业的大学生,希望您们都能前途无量!✨💗👇🏻 精彩专栏 推荐订阅👇🏻计算机毕业设计设计精品实战案例✅基于爬虫与文本挖

Hadoop、Spark和 Hive 的详细关系

Hadoop 提供了分布式存储和资源管理的基础。Spark 提供了高效的内存计算和丰富的数据处理 API。Hive 提供了类 SQL 的接口,简化了数据查询和分析。这三种技术的结合使得组织能够存储、处理和分析海量数据,满足各种大数据应用场景的需求。

环境搭建--Hadoop完全分布式

Hadoop的完全分布式安装

hadoop全分布式搭建(三台虚拟机,一个主节点,两个从节点)

出现的信息即为压缩包所在地址,如果没有出现可能在桌面/home目录下,或者上传不成功。在windowns系统的浏览器中输入hadoop101的IP:9870,可以看到文件管理。在windowns系统的浏览器中输入hadoop102的IP:8088,可以看到资源管理。进入/opt/module/had

大数据生态组件学习笔记(一)

负责开发和维护多个知名的开源项目,如 Apache HTTP Server、Apache Hadoop、Apache Spark 等。spark是在内存中计算,然后数据存在内存中吗,从内存中读取数据?,实际需求可能会更高,考虑到中间结果、操作的复杂性和其他因素,建议至少准备 1.5 到 2 倍的内存

Python大数据学习之Hadoop学习——day08_hive函数

注意:cluster by 和 distribute by 字段名 sort by 字段名 受当前设置的reduces数量影响,但是设置的reduce数量对order by 无影响,因为order by 就是全局排序,就是一个reduce。分组查询格式:select 分组字段名,聚合函数(字段名)

项目:千亿级离线数仓项目

整个项目的数据源都是集中在MySQL中的,通过sqoop完成数据的导入操作,将数据导入到HDFS中使用HIVE构建相关的表,建立数仓体系,在HIVE进行分层处理,在进行统计分析的时候,采用presto提升分析的效率,将分析的结果导出到Mysql中,最后使用fineBi完成报表展示操作。整个项目基于c

大数据毕业设计hadoop基于数据挖掘的广州招聘可视化分析系统+java可视化大屏

基于数据挖掘的广州招聘可视化分析系统是一个创新的在线平台,旨在通过深入分析大数据来优化和改善广州地区的招聘流程。系统利用Java语言、MySQL数据库,结合目前流行的 B/S架构,将广州招聘可视化分析管理的各个方面都集中到数据库中,以便于用户的需要。该系统为管理员和用户提供了一系列功能,以实现更有效

Hive数仓操作(十三)

一、JSON 数据1. JSON 特点2. JSON 的语法3. JSON 在 Hive 中的使用get_json_object()二、HIVE的JSON 数据处理示例数据格式第一步:提取数据第二步:数据处理JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,

Hive 的窗口函数 详解

逻辑层是 Hive 中的窗口函数,它依赖分区和排序规则来生成每个分区中的行号。物理层:Hive 在执行时,通过MapReduce或Tez实现了分布式排序和行号分配,关键类如和负责处理窗口函数的具体逻辑。性能优化:通过合理调优 Hive 参数、增加并行度和使用高效的执行引擎如 Tez,可以显著提升的执

【计算机毕设-大数据方向】基于Hadoop的医疗健康数据分析可视化系统的设计与实现

随着信息技术的飞速发展,大数据技术在各个领域的应用越来越广泛。在医疗健康领域,数据量的增长速度尤为惊人,这既包括了临床数据、患者个人信息,也涵盖了基因组学等复杂的生物信息。这些数据不仅数量庞大,而且种类繁多,结构复杂,传统的数据处理方式已经难以满足对这些数据进行深入挖掘的需求。因此,如何有效地管理和

DataGrip远程连接Hive

#学会用datagrip连接hive

Hadoop

Hadoop 是处理大规模数据的强大工具,它通过 HDFS 提供分布式存储,通过 MapReduce 实现分布式计算,通过 YARN 管理资源,构成了一个高度可扩展的分布式系统。尽管 Hadoop 由于其批处理特点不适用于所有场景,但它在大数据领域依然具有不可替代的重要地位,尤其是在数据湖和批处理任

springboot基于Hadoop的NBA球员大数据分析与可视化(源码+爬虫可视化+文档+调试)

开发语言:Java框架:springbootJDK版本:JDK1.8服务器:tomcat7数据库:mysql数据库工具:Navicat11开发软件:eclipse/myeclipse/ideaMaven包:Maven本系统是基于B/S架构的网站系统,分为系统管理员和用户两大部分。它的主要功能包括系统

2. PySpark的HDFS和MySQL读写

集群主节点IP地址为:192.168.126.10。先初始化SparkSession,Spark master的默认端口是7077。再读取HDFS数据,HDFS的端口是9000,在HDFS系统的/data/目录下存放了三个数据集:ratings.csv,movies.csv,tags.csv。先读取

基于Hadoop的个性化图书推荐系统的设计与实现大数据分析系统(源码+lw+部署文档+讲解等)

💗博主介绍:✌全网粉丝10W+,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战✌💗👇🏻精彩专栏 推荐订阅👇🏻2025-2026年最值得选的微信小程序毕业设计选题大

基于Hadoop的国内手机销售大数据分析与可视化研究【百万数据集】

本研究聚焦于京东2023年11月手机销售数据的深入分析,旨在探究消费者行为模式和市场动向。我们收集了近93万条销售记录,包含27个关键字段,如订单时间、支付状态、手机型号等,同时确保了用户隐私的保护。数据处理环节中,我们首先进行了数据清洗,包括去重、填补缺失值和标准化字段名,以保证分析的准确性。随后

使用 Hadoop MapReduce 实现历年最高温度统计

0 : 1);作用:等待 MapReduce 作业完成,并根据作业的执行结果退出 Java 程序。含义提交作业并等待作业完成。根据作业是否成功,返回0或1。用于终止程序,并传递作业的成功或失败状态。

本地windows访问hadoop的hdfs并实现wordcount

下载地址直接下载zip文件,之后保留自己hadoop版本的或者相近版本的就可以,其他都删掉。 这里我保留的3.3.5 因为我的是3.3.1 ok下载完成.配置系统变量: 新建一个环境变量,并写入自己的依赖项路径. 然后再Path中配置:记得点确定!! 这里可能总共有三个确定,必须全点,否则没用.作

登录可以使用的更多功能哦! 登录
作者榜
...
资讯小助手

资讯同步

...
内容小助手

文章同步

...
Deephub

公众号:deephub-imba

...
奕凯

公众号:奕凯的技术栈