Spark 3.5.0 特性速览
Spark 3系列已经发布了第六版3.5.0，目前最新3.5.1。使用最广泛的大数据可扩展计算引擎。数以千计的公司，包括 80% 的财富 500 强企业，都在使用 Apache Spark。来自业界和学术界的 2000 多名开源项目贡献者。Apache Spark 3.5.0 是 3.x 系列中的第
Spark-Scala语言实战（8）
今天开始的文章，我会带给大家如何在spark的中使用我们的RDD方法，今天学习RDD方法中的flatMap,take,union三种方法。希望我的文章能帮助到大家，也欢迎大家来我的文章下交流讨论，共同进步。
毕业设计spark++hive知识图谱微博舆情预测
情感分析中的情感极性（倾向）分析。对预警热点进行监管规范网络行为，净化网络环境，再从中获得有用的价值，例如商业价值，信息传播以及社会学方面的研究价值，并从中满足人们的需求，同时对于社会的和谐，网络舆论生态的健康，公司管理层的正确决策，国家的发展都有重要的现实意义。舆情预警的分析需要海量的数据采集，并
Zookeeper快速入门（Zookeeper概述、安装、集群安装、选举机制、命令行操作、节点类型、监听器原理）
Zookeeper快速入门（Zookeeper概述、安装、集群安装、选举机制客户端操作、节点类型、监听器原理）
Intellij IDEA安装配置Spark与运行
在com.tipdm.sparkDemo包下新建WordCount类并指定类型为object，编写spark程序实现单词计数器。整个程序会读取指定路径下的文件，计算每个单词的出现次数，并打印结果。这是一个使用Spark进行基本文本分析的常见示例。在Scala中，对象可以包含方法和字段，并且可以作为程
Hadoop HA 搭建过程中报错：namenode格式化
在修改配置文件部分一定要细心，namenode格式化过程中报错大多都是配置文件写错了。根据报错找到对应文件进行修改。
“NumPy深度解码：揭秘Python数据分析的超级引擎 | 释放大数据潜能，提升你的编码技能！“
NumPy（Numerical Python）是Python中用于科学计算的基础库，它提供了高性能的多维数组对象以及处理这些数组的工具。NumPy是许多其他科学计算库的构建基础，如SciPy、pandas等。
基于Windows系统的Hadoop伪分布式模式部署-从零开始(我的学习记录)
一路直通基于Windows系统的Hadoop伪分布模式部署,图图图图图图图图图图图图图,全是图
释放“AI+”新质生产力，深算院如何“把大数据变小”？
另一方面，面向大数据与人工智能时代的新应用场景，我们积极探索有界计算、跨模融合计算等前沿大数据技术的落地和应用，例如基于有界计算理论的数据尺度无关查询处理技术突破了关系理论限制，有效解决了数据规模对算力的依赖问题，有望为大数据处理带来革命性的进步，在我们的最新发布版本中已实现了有界计算的能力。随着大
关于rabbitmq卸载及重装
卸载rabbitmq(1)打开Windows控制面板，双击“程序和功能”。(2)在当前安装的程序列表中，右键单击RabbitMQ Server，然后单击“卸载”。(3)在当前安装的程序列表中，右键单击“Erlang OTP”，然后单击“卸载”。(4)打开Windows任务管理器。(5)在任务管理器中
pt-archiver的实践分享，及为何要用 ob-archiver 归档数据的探讨
在 MySQL 领域，pt-archiver 以其轻量化、快捷易用而广受欢迎。ob-archiver 是基于OceanBase ODC 数据归档引擎支持 MySQL 和 OceanBase MySQL 模式支持数据限流支持数据分片并发处理。
2024年Kafka和Flink数据流的五大趋势
当多方需要与共享数据进行交互和利用共享数据时，数据合约至关重要，它可以确保数据的清晰性并符合约定的规则。有趣的是（但并不令人惊讶）:Gartner的预测与我关注的Apache Kafka展望2024年数据流的五大趋势相重叠和互补。生成AsyncAPI规范，与非Kafka应用程序共享数据（如支持Asy
ERROR: KeeperErrorCode = NoNode for /hbase/master
错误 "ERROR: KeeperErrorCode = NoNode for /hbase/master" 通常发生在使用HBase时，这个错误表明在ZooKeeper中没有找到HBase Master节点的相关条目。
基于python+django基于大数据的学习资源推送系统的设计与实现
2.1大数据什么是大数据，大数据的定义应该是多层次的。狭义的大数据停留在技术处理的层面；而广义的大数据则包含了大数据产业链的各个环节所提供的产品和服务；泛义的大数据扩展到每个细分的行业大数据中，成为“数据+”；伪义大数据则以营销为目的，虽然不可避免地包含了一部分炒作的成分，但也确确实实起到了一定的推
Kafka 之 AdminClient 配置
一般情况下，我们都习惯使用 kafka-topics.sh 脚本来管理主题，但有些时候我们希望将主题管理类的功能集成到公司内部的系统中，打造集管理、监控、运维、告警为一体的生态平台，那么就需要以程序调用 API 的方式去实现。Kafka 社区于 0.11 版本正式推出了 Java 客户端版的 Adm
基于大数据的高校就业信息服务系统的设计与实现(源码+开题)
因此，构建一个基于大数据的高校就业信息服务系统，不仅能够有效地整合各类就业资源，提高就业信息的处理效率，还能够为毕业生提供更加精准、个性化的就业服务，具有重要的现实意义和长远的发展前景。该系统通过大数据技术，可以深入挖掘和分析就业市场的需求和趋势，为高校和毕业生提供更加准确、全面的就业信息。通过该系
【怒怼大厂面试官】Kafka消费者手动提交、自动提交的区别？
各位牛爷爷，求解答。自我介绍项目，java基础，java集合，计网，设计模式，spring，springmvc，springboot，开发工具，构建工具，mysql问了整整50分钟。又稍微改了下简历，感觉个人职责部分实在不知道怎么扩充了，不知道这样行不行，求各位大佬拷打一下投了几家银行都还在简历筛选
Zookeeper经典应用场景实战（一）
而一旦流量洪峰过去了，就需要下线大量的节点。在 Curator 中，可以使用 create 函数创建数据节点，并通过 withMode 函数指定节点类型（持久化节点，临时节点，顺序节点，临时顺序节点，持久化顺序节点等），默认是持久化节点，之后调用 forPath 函数来指定节点的路径和数据信息。5.
Python Kafka版本问题的踩坑小记
在使用Python编写Kafka应用程序时，遇到不同版本的Kafka库之间的问题是很常见的。通过仔细查阅文档、了解版本之间的差异，并根据需要进行适当的调整，可以解决许多与版本相关的问题。同时，建议保持Kafka库的更新，以获得最新的功能和修复的bug。在使用Python编写Kafka应用程序时，我们
设置hive表生命周期并自动进行数据清理
数据生命周期管理，通常我们在写数仓设计时候，就对表进行规划，在命名规则上对于一些业务即可做一些标识要求，例如临时表增加"_tmp"的标识，另外在ETL开发过程中，也可以对分区数据做清理的要求，例如数据写入完成后，对临时表进行drop table操作，对历史N天前分区数据进行drop partitio
