大数据-153 Apache Druid 案例 从 Kafka 中加载数据并分析
Apache Druid 从 Kafka 中获取数据并进行分析的流程通常分为以下几个步骤：Kafka 数据流的接入： Druid 通过 Kafka Indexing Service 直接从 Kafka 中摄取实时流数据。Kafka 是一个高吞吐量的消息队列，适合处理大量实时数据。Druid 会订阅
Spark Daria 开源项目教程
Spark Daria 开源项目教程 spark-dariaEssential Spark extensions and helper methods ✨????项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-daria 项目介绍Spark Daria 是由
ZooKeeper
这段配置告诉 Maven 在编译项目时，需要使用 Spring Boot 配置处理器、Lombok 和 MapStruct 这三个注解处理器。这些处理器会根据我们代码中的注解，自动生成一些额外的代码，从而简化我们的开发工作。
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
数据集成-缝合一套数据仓库Infra的臆想
也就是说，数据库的组织结构决定它的分析能力并不好，相对地，数据仓库的组织结构，能够让它快速简单地处理分析的请求，帮助决策者优化流程、节省成本和保障质量。这种分析需求无法在保存瞬态数据的事务型数据库中完成，也不能在保存大量历史数据的数据仓库中完成，形成 DB-ODS-DW 的三层体系结构。这样基于成熟
HBase权威指南：深入探索大数据存储与处理
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Zookeeper 3.36详解：JDK1.7分布式协调服务
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：Apache ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，提供命名服务、配置管理、集群同步和领导者选举等核心功能。Zookeeper 3.36版本针对JDK1.7进行了优化，确保了稳定性和性能。本教程将详细介绍Zookeeper的核心概念、架构、功能，以
Pyspark dataframe基本内置方法(5)
pyspark 中对于pyspark sql dataframe的操作方式详细使用方式以及演示
大数据开发-hadoop基于协同过滤算法的电脑硬件推荐系统(源码+爬虫可视化+文档+调试)
随着大数据技术的不断发展和普及，越来越多的用户需要使用电脑硬件来处理庞大的数据量。然而，在市面上繁多的电脑硬件产品中，用户往往难以选择到最适合自己需求的产品。为了解决这一问题，本文提出了基于大数据的电脑硬件推荐系统。本文首先通过对大数据和电脑硬件的相关知识进行综述，分析了大数据技术对电脑硬件性能的要
hadoop+spark+hive基于django的民族服饰数据分析系统的设计与实现(源码+爬虫可视化展示+调试+讲解)
随着网络科技的发展，利用大数据分析对民族服饰进行管理已势在必行；该平台将帮助企业更好地理解服饰市场的趋势，优化服装款式，提高服装的质量。本文讲述了基于python语言开发，后台数据库选择MySQL进行数据的存储。该软件的主要功能是进行服饰数据分析。主要包括个人中心、用户管理、民族服饰管理、数据统计管
Kafka with Akka Streams and Kafka Streams 教程
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kafka快速上手
Kafka 是一个分布式流媒体平台,类似于消息队列或企业消息传递系统。kafka官网：http://kafka.apach e.org/
Flink CDC：新一代实时数据集成框架
本文源自阿里云实时计算团队 Apache Flink Committer 任庆盛在 Apache Asia CommunityOverCode 2024 的分享，涵盖 Flink CDC 的概念、版本历程、内部实现及社区未来规划。Flink CDC 是一种基于数据库日志的 CDC 技术实现的数据集成
2024 年，Hadoop 已经被 Apache Spark 全面取代了吗？
Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，它提供了内存计算的能力，能够显著提高大数据处理的性能。Spark支持多种计算模型，如批处理、流处理、图计算和机器学习等，并且提供了丰富的编程接口，如Scala、Java、Python等。Hadoop和Spark在大数据处理领域各自具有
详细讲解hive on tez中各个参数作用，以及如何优化sql
最近经常有优化sql的任务，但是自己能力有限，只能凭经验去优化，现整理加学习一波，也欢迎各位学习和讨论。我们经常用hivesql 的模型就是 join.如下。这里面发生了什么，执行流程是什么，为什么有的insert要几十分钟有的只要几分钟。--造1000w条数据 文件大小为300M已知上面的数据为1
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Hadoop三大组件之HDFS（一）
HDFS（Hadoop Distributed File System）采用主从架构，由一个NameNode（主节点）和多个DataNode（从节点）组成。NameNode负责管理数据块映射信息（如文件名、文件目录、权限、块位置等）并配置副本策略，而DataNode负责存储实际的数据块。定期从Nam
大数据-155 Apache Druid 架构与原理详解 数据存储 索引服务 压缩机制
Segment创建完成之后，Segment文件就是不可更改的，被写入到深度存储（目的是为了防止MiddleManager节点宕机后，Segment丢失）。负责创建Task、分发Task到MiddleManger上运行，为Task创建锁以及跟踪Task运行状态并反馈给用户。同时，Metadata st
ZooKeeper Dashboard 项目教程
ZooKeeper Dashboard 项目教程 zookeeper_dashboardDjango based dashboard for an Apache ZooKeeper cluster.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/zo/zookeeper_da
Hadoop如何进行分布式存储和处理大数据？
Hadoop是一个开源的分布式系统基础架构，它由多个组件组成，这些组件协同工作，以支持大规模数据集的存储和处理。本文是Hadoop如何进行分布式存储和处理大数据的详细说明：
