Elasticsearch RabbitMQ River 插件使用教程
Elasticsearch RabbitMQ River 插件使用教程 elasticsearch-river-rabbitmq 项目地址: h
docker安装步骤
4、进入/etc/systemd/system/目录,并创建docker.service文件。5、打开docker.service文件,粘贴下面框里的内容，注意ip改为现场的服务器ip。7、重新加载配置文件（每次修改docker.service文件时都要重新加载下）3、将解压出来的docker文件复
Golang操作ZooKeeper客户端库详解及实践
Golang操作ZooKeeper客户端库详解及实践 go-zookeeperNative ZooKeeper client for Go项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/go/go-zookeeper 一、项目介绍go-zookeeper是一款原生的Go语言编
饿了么基于Flink+Paimon+StarRocks的实时湖仓探索
作者：王沛斌@饿了么本文整理自饿了么大数据架构师、Apache Flink Contributor 王沛斌老师在8月3日 Streaming Lakehouse Meetup Online（Paimon x StarRocks，共话实时湖仓架构）上的分享。主要分为以下三个内容：1. 饿了么实时数仓演
毕业设计项目 大数据用户画像分析系统(源码分享)
Hi，大家好，这里是丹成学长，今天做一个电商销售预测分析，这只是一个demo，尝试对电影数据进行分析，并可视化系统🔥 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
什么是大数据？一文讲清大数据的概念、演进、趋势、产业链及关键技术！
大数据这个词，不管您是不是相关行业的从业者，也都听过无数遍了，但对于大多数人来说，并不能清楚的讲出什么是大数据。今天小兵尝试通过通俗的语言，结合贴近生活的例子，将大数据及相关的概念一次讲清楚。
Kafka中的偏移量消费问题_earliest和latest区别
1没有偏移量提交，针对的消费者的groupid对应的偏移量2请求的的偏移量在broker上不存在时，会怎么消费kafka。
spring-kafka消费消息后的提交方式
其实这个检查提交的动作任然是用调用poll的线程去做的。如果是批量消费的listener：那么此时实际的效果就是spring一次性帮我们poll n条消息回来，我们处理完，listener方法返回时，spring触发commit。单条消费的listener：因为单条消费的逻辑在每次处理完每条消息后都
大数据Flink（一百一十二）：Flink SQL作业快速入门
在阿里云官网首页，点击右上角控制台，进入工作台。直接点击我的资源下的Flink，或者搜索Flink，进入Flink控制台。点击实例id，进入Flink项目空间。在左侧导航栏，单击SQL开发。在作业草稿下，新建文件夹：阿里云Flink。在此文件夹下，创建文件夹：快速入门。在快速入门文件夹下，单击新建作
Kafka 的基本概念
理解 Kafka 的基本概念，包括 Consumer，Broker，Producer，Partition，Topic
hive中的分区
Hive分区的概念与传统关系型数据库分区不一样。传统数据库的分区方式：就oracle而言，分区独立存在于段里，里面存储真实的数据，在数据进行插入的时候自动分配分区。Hive的分区方式：因为Hive实际是存储在HDFS上的抽象，Hive的一个分区名对应一个目录名，子分区名就是子目录名，并非一个实际字段
Kafka 详细解释
Kafka 作为分布式流处理平台，凭借其高吞吐量、水平扩展性和可靠的持久化存储，成为了现代数据流处理系统的中坚力量。Kafka 的广泛应用场景从日志收集、实时数据管道到事件驱动系统，展示了它在大数据和流处理中的核心作用。然而，使用 Kafka 时也需要面对诸如顺序性、数据重复和可靠性等挑战，合理的设
Hadoop学习
wq:wq02 03的jdk环境配置。
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
centos7安装Kafka单节点环境部署二-安装与配置kafka
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Apache zookeeper kafka 开启SASL安全认证_kafka开启认证
在结束之际，我想重申的是，学习并非如攀登险峻高峰，而是如滴水穿石般的持久累积。尤其当我们步入工作岗位之后，持之以恒的学习变得愈发不易，如同在茫茫大海中独自划舟，稍有松懈便可能被巨浪吞噬。然而，对于我们程序员而言，学习是生存之本，是我们在激烈市场竞争中立于不败之地的关键。一旦停止学习，我们便如同逆水行
centos7虚拟机镜像地址出问题了
yum命令问题处理
大数据-150 Apache Druid 安装部署 单机启动 系统架构
Apache Druid 是一个高性能的实时分析数据库，专为快速聚合和查询大规模数据集而设计。它的架构由多个组件组成，每个组件在数据的存储、处理和查询中发挥重要作用。每个段通常包含一段时间内的数据，并被优化以支持快速查询。时间分区: Druid 根据时间将数据分区，以提高查询性能。数据按时间戳索引，
Hive企业级调优[1]——计算资源配置
MapReduce 资源配置主要包括 Map Task 的内存和 CPU 核数，以及 Reduce Task 的内存和 CPU 核数。本教程的计算环境为 Hive on MR。计算资源的调整主要包括 YARN 和 MapReduce。
在Jupyter Notebook中进行大数据分析：集成Apache Spark
通过本教程，您已经学习了如何在Jupyter Notebook中集成和使用Spark进行大数据分析。从环境设置、数据加载与预处理到数据处理与分析，再到高级分析与机器学习，您掌握了完整的工作流程。接下来，您可以尝试使用更复杂的数据集和分析方法，进一步提高大数据处理和分析的技能。希望本教程能帮助您在大数
