物联网、大数据、云计算、人工智能之间的关系如何？
物联网、大数据、云计算、人工智能之间的关系是紧密相连、相互促进的。这四者既有各自独立的技术特征，又能在不同层面上相互融合，共同推动信息技术的发展和应用。物联网（IoT）物联网是指通过互联网连接和共享数据的物理设备网络。它通过网络连接各种物理设备，使之能够相互通信和交互，具备智能化、数据共享和互通、实
Hadoop-MapReduce的 原理 | 块和片 | Shuffle 过程 | Combiner
AppMaster: 整个Job任务的核心协调工具MapTask: 主要用于Map任务的执行ReduceTask: 主要用于Reduce任务的执行一个任务提交Job --> AppMaster(项目经理)--> 根据切片的数量统计出需要多少个MapTask任务 --> 向ResourceManage
Hadoop本地运行模式环境搭建
学校Hadoop实验课，课前已经配置好了，最后需要提交实验报告，只能重新配置一遍。
Flink入门系列(1)：Apache Flink简介
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。
SparkHBase整合原理与代码实例讲解
Spark-HBase整合原理与代码实例讲解1. 背景介绍1.1 问题的由来在大数据时代,数据量的快速增长使得传统的数据处理方式已经无法满足现有需求。Apache Spark和Apache HBase作为两个广泛使用的大数据处
【计算机毕设-大数据方向】基于大数据的健康美食可视化系统设计与实现
在当今社会，随着人们生活水平的提高以及对健康的重视程度不断加深，如何科学合理地安排饮食成为了越来越多人关注的话题。一方面，快节奏的生活方式使得现代人对于便捷性的需求日益增长；另一方面，人们对于食物的选择不再仅仅满足于基本的饱腹感，而是更加注重食物的营养价值与健康效益。在此背景下，开发一款能够综合考虑
数据可视化：PrestoHive数据可视化方案
数据可视化：Presto-Hive数据可视化方案1. 背景介绍1.1 数据可视化的重要性在当今大数据时代,企业每天都会产生海量的数据。如何有效地分析和利用这些数据,已经成为企业获得竞争优势的关键。数据可视化技术能够
spark任务优化参数整理
Hadoop_MRSpark_Corespark.executor.memory 默认值1gspark.executor.cores 默认值1核spark.executor.instances 默认值2个spark.yarn.am.memory 默认值512ms
Spark 下一代机器学习教程（一）
原文：Next-Generation Machine Learning with Spark协议：CC BY-NC-SA 4.0一、机器学习导论我可以给你通常的论点。但事实是，发现的前景太甜了。—杰弗里·辛顿 我机器学习(ML)是人工智能的一个子领域，即制造智能机器的科学和工程。 ii 人工智能的先
ClickHouse-Kafka Engine 正确的使用方式
这篇文章介绍了ClickHouse-Kafka Engine的正确使用方法，包括基础使用和进阶使用。文中提到了如何优雅地处理解析错误数据和极限情况下的重复消费，同时对比了新的Kafka Engine和老引擎。文章指出，ClickHouse的Kafka表引擎能直接与Kafka系统对接，支持subscr
大数据Flink（一百二十四）：案例实践——淘宝母婴数据加速查询
本场景中订单和婴儿信息存储在MySQL中，对于订单表，为了方便进行分析，我们让它关联上其对应的婴儿信息，构成一张宽表。在这个例子中，我们将创建三张数据表，其中一张orders_dataset_tmp是导入数据的临时表，其他两张作为源表，体验淘宝母婴订单实时查询。导入完成之后，在SQLConsole页
Pyspark DataFrame常用操作函数和示例
1.打印前几行1.1 show()函数show()函数会将指定数量的行（默认是 20 行）转换为字符串并打印到控制台。无返回值，直接打印数据到控制台。df.show() # 默认显示前 20 行df.show(10) # 显示前 10 行1.2 take()函数用于获取 DataFrame 的
Dubbo ZooKeeper Spring Boot整合
Dubbo 是一款高性能的 Java RPC 框架，用于快速开发高性能的服务。
2025年最新大数据毕业设计选题-基于Spark分析相关
回忆学过的知识(Python、Java、Hadoop、Hive、Sqoop、Spark、算法等等。。。结合学过的知识确定大的方向a. 确定技术方向，比如基于Hadoop、基于Hive、基于Spark 等等。。。b. 确定业务方向，比如民宿分析、电商行为分析、天气分析等等。。。确定方向后了解数据是否容
flink的窗口
窗口是flink中重要的概念，为了方便高效的处理无界流，将数据切成有限的数据块进行处理；
关于RabbitMQ重复消费的解决方案
综上所述，避免RabbitMQ中的消息重复消费需要综合考虑多种策略和技术手段。在实际应用中，可以根据具体的业务需求和系统环境选择适合的方案。RabbitMQ在多种情况下可能会出现消息的重复消费。
Apache Spark 学习示例教程
Apache Spark 学习示例教程 learning-spark-examples Examples for learning spark 项
车路云一体化是什么？
“车路云一体化”是指在智能交通系统中，车辆、道路基础设施和云计算平台之间的深度融合与协同工作。这种系统的目标是通过实时的数据采集、传输和处理，提高交通效率、安全性和用户体验。以下是车路云一体化的几个关键要素：智能车辆：配备了传感器、摄像头、GPS和通信设备，可以实时收集自身状态和周围环境的数据。这些
计算机毕业设计推荐-基于python的公司财务管理系统【python-爬虫-大数据定制】
在当今快速变化的商业环境中，公司财务管理系统的效率和准确性对于企业的健康发展至关重要。随着信息技术的不断进步，尤其是Python编程语言的广泛应用，越来越多的企业开始寻求通过技术手段来优化财务管理流程。Python以其简洁的语法、强大的库支持和灵活性，成为构建高效、可扩展的财务管理系统的理想选择。然
Flink Window原理与代码实例讲解
1. 背景介绍1.1 问题的由来在处理数据流的过程中，我们经常需要对数据进行分组处理。例如，我们可能需要计算每分钟的用户点击次数，或者每小时的网站流量。这种需求引出了一种被称为窗口（Window）的概念。窗口是一种抽象，它定义了数据流中的一段连续的数据。1.
