大数据-156 Apache Druid 案例实战 Scala Kafka 订单统计
Apache Druid 是一个高效的实时数据存储和分析系统，结合 Kafka 能实现对实时流数据的摄取与处理。典型的流程是先通过 Kafka 采集数据，Kafka 作为数据源接收生产者发送的实时数据，比如用户行为日志或传感器数据。Druid 通过 Kafka Indexing Service 实时
20240901 大数据流式计算 - SPRAK3.5与FLINK1.19（入门）
sourceflink SQLsourceflink SQLsourcesourceN/AsinkfileappendsinkkafkaAppend,基于SQL语义自动判断：1. 当simple source to sink ETL, append mode, 可以写KAFKA2. 当agg， 有u
flink 例子（scala）
/env.setStateBackend(new RocksDBStateBackend(s"hdfs://${namenodeID}", true))//hdfs 作为状态后端。env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.Processin
大数据：快速入门Scala+Flink
Scala 是一种多范式编程语言，它结合了面向对象编程和函数式编程的特性。Scala 这个名字是“可扩展语言”（Scalable Language）的缩写，意味着它被设计为能够适应不同规模的项目，从小型脚本到大型分布式系统。兼容 Java：Scala 代码可以编译成 Java 字节码，并且可以在任何
spark-scala使用与安装（一）
Scala是一门多范式的编程语言，一种类似java的编程语言，设计初衷是实现可伸缩的语言、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala运行于Java平台（Java虚拟机），并兼容现有的Java程序。
23篇大数据系列（二）scala基础知识全集（史上最全，建议收藏）
最近几十年，高速发展的互联网，渗透进了我们生活的方方面面，整个人类社会都已经被互联网连接为一体。身处互联网之中，我们无时无刻不在产生大量数据，如浏览商品的记录、成交订单记录、观看视频的数据、浏览过的网页、搜索过的关键词、点击过的广告、朋友圈的自拍和状态等。这些数据，既是我们行为留下的痕迹，同时也是描
Flink开发语言使用Java还是Scala合适？
综上所述，Java和Scala都可以用来进行Flink开发。对于Scala开发者来说，学习Flink的开发同样相对容易，因为Flink的API也支持Scala。总之，Java和Scala都可以用于Flink开发，具体选择应根据团队和个人的技术背景、项目需求和场景进行权衡。对于Java开发者来说，学习
Scala与Spark：大数据处理的完美组合
函数式编程：支持高阶函数、不可变数据结构等。面向对象编程：支持类和对象的定义，并具备继承、多态等特性。与Java兼容：可以与Java代码互操作，方便使用现有的Java库。表达能力强：代码简洁，能够用更少的代码实现更多功能。Apache Spark是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。内存
Flink开发语言大比拼：Java与Scala怎么选好？
选择Flink开发语言是Java还是Scala取决于多个因素的综合考虑。从开发效率、性能、生态系统、可维护性、团队技能、集成与互操作性以及未来发展等多个维度来看，两种语言各有优劣。如果团队已经对Java有深入了解，并且追求稳定性和直观性，Java可能是更适合的选择；Apache Flink是一个开源
Flink 开发语言选择 —— Java vs Scala
Flink 支持多种编程语言，包括 Java 和 Scala。这两种语言都有其独特的特性和优势，因此，在选择开发语言时需要考虑多个方面，如性能、社区支持、开发效率等。
2024年大数据高频面试题(下篇）
本文详细介绍大数据岗位热门高频面试题并附有详细答案说明，下篇包含scala、即席查询、分区、分桶、分片、调度系统、数据倾斜等内容的常见面试题
Flink开发：Java与Scala的抉择——深度剖析与实战考量
在大数据处理与流计算领域，Apache Flink以其高性能、低延迟和精确的状态管理而著称，成为了众多企业和开发者首选的分布式流处理框架。然而，在选择Flink作为技术栈时，一个常见的问题便是编程语言的选择：是使用Java还是Scala？这两种语言在Flink生态系统中都扮演着重要角色，各自拥有独特
Flink开发语言使用Java还是Scala合适?
在讨论Apache Flink开发时选择Java还是Scala作为开发语言，我们需要深入探讨这两种语言在Flink生态系统中的适用性、它们各自的优缺点、对开发效率的影响、以及它们如何与Flink的核心功能和架构相结合。以下是对这一问题的详细分析，旨在帮助开发者在决策过程中做出更加明智的选择。
Flink开发语言选择：Java vs Scala，哪种更适合你的项目？
Apache Flink作为一种强大的流处理框架，支持Java和Scala两种编程语言开发。对于开发者和企业来说，选择哪种语言来实现Flink应用程序是一个关键决策。本篇博客详细探讨了Java和Scala在Flink开发中的优缺点，从语言特性、性能、社区支持、学习曲线和应用场景等多个角度进行对比分析
Flink入门 (二)--Flink程序的编写
其他案例demo可以参考我的GitHubhttps://github.com/NuistGeorgeYoung/flink_stream_test/ 编写一个Flink程序大致上可以分为以下几个步骤： 之后你可以设置以下配置- 按行读取文件并将其作为字符串返回。- 按行读取文件并将它们作为Strin
Flink开发语言选择：Java还是Scala？
广泛应用：Java是企业级应用开发的首选语言之一，全球拥有庞大的开发者社区。稳定性和性能：Java以其稳健的性能表现和稳定性著称，非常适合大规模、长生命周期的项目。丰富的库和框架：Java的生态系统十分庞大，几乎所有的应用场景都有现成的解决方案和库支持。
Spark概述及Scala搭建操作步骤
现在Apache Spark已经形成一个丰富的生态圈，包括官方和第三方开发的组件或工具。Spark生态圈也称为伯克利数据分析栈，由AMPLab打造，是致力于在算法，机器，人之间通过大规模集成展现大数据应用的平台。1.Spark Core：spark的核心，提供底层框架及核心支持。2.BlinkDB:
一篇文章教你如何搭建scala和spark（超详细）
Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发的通用内存并行计算框架Spark得到了众多大数据公司的支持，这些公司包括Hortonworks、IBM、Intel、Clo
Scala和Spark的介绍
Spark最初由美国加州伯克利大学( UC Berkelcy)的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
SparkStreaming--scala
reduce(func) 通过使用函数func（它接受两个参数并返回一个）聚合源DStream的每个RDD中的元素，返回单元素RDD的新DStream。join(otherStream, [numTasks]) 当在（K，V）和（K，W）对的两个DStream上调用时，返回（K，（V，W））对的新D
