深入理解 Kafka：分布式消息队列的强大力量
Kafka简介
【大数据技术基础 | 实验十一】Hive实验：新建Hive表
本实验介绍Hive的DDL操作，能够在Hive中新建，显示，修改和删除表等功能。
毕业设计项目 基于大数据人才岗位数据分析
这里是毕设分享系列，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩基于大数据人才岗位数据分析毕业设计 基于大数据人才岗位数据分析🧿 项目分享:见文末!
大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能提升：高级执行计划优化实战案例（下）（18/30）
本文围绕 Impala 高级执行计划优化实战案例展开，包括金融风险评估、电商营销分析、医疗疾病预测等，阐述优化过程与效果、面临挑战与应对策略，含丰富代码与表格。
大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能飞跃：动态分区调整的策略与方法（上）（21 / 30）
本文围绕 Impala 动态分区调整，阐述其意义，对比传统分区，介绍基于时间、业务规则、混合策略，结合社交媒体、电信案例，还有性能监控与优化，含丰富代码，助力性能提升。
Kafka相关知识点（上）
使用消息队列的主要目的主要记住这几个关键词:解耦、异步、削峰填谷。在一个复杂的系统中，不同的模块或服务之间可能需要相互依赖，如果直接使用函数调用或者 API 调用的方式，会造成模块之间的耦合，当其中一个模块发生改变时，需要同时修改调用方和被调用方的代码。而使用消息队列作为中间件，不同的模块可以将消息
Hive中分区（Partition）和分桶（Bucket）区别
Hive中分区（Partition）和分桶（Bucket）区别
GitHub Spark：GitHub 推出零代码开发应用的 AI 编程产品
GitHub Spark 是一个基于 AI 的大模型编程产品，允许用户通过自然语言描述来创建和分享微应用程序，无需编写代码，即可在桌面和移动端使用。
【大数据】Spark Executor内存分配原理与调优
【大数据】Spark Executor内存管理与调优 Executor内存总体布局 统一内存管理 堆内内存 (On-heap Memory) 堆外内存 (Off-heap Memory) Execution 内存和 Storage 内存动态占用机制 任务内存管理(Task Memory M
HBase: The Definitive Guide 项目推荐
HBase: The Definitive Guide 项目推荐 hbase-book Contains the code used in the HBase: The Definitive Guide book.
GH Archive 项目使用教程
GH Archive 项目使用教程 gharchive.orgGH Archive is a project to record the public GitHub timeline, archive it, and make it easily accessible for further ana
Hive锁表、hive查询表是否被锁、hive解锁表
Hive锁表、hive查询表是否被锁、hive解锁表
【头歌】Hive基本查询操作（二） 答案
【头歌】Hive基本查询操作（二） 答案第1关：Hive排序第2关：Hive数据类型和类型转换第3关：Hive抽样查询
大数据-218 Prometheus 插件 exporter 与 pushgateway 配置使用 监控服务 使用场景
Prometheus Pushgateway 是一个用于帮助 Prometheus 监控短期任务和批处理任务的组件。在 Prometheus 的原生拉取模型中，它通常通过定期从各服务中“拉取”指标。然而，对于一些存在于短时间内的工作任务或批处理任务，比如脚本或批处理作业，它们可能在 Promethe
kafka基本使用及结合Java使用_java kafka
/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 服务器IP地址:9093 --describe --group testGroup1* Currennt-offset: 当前消费组的已消费偏移量 \* Log-end-offset: 主题对应分区消息的结束偏
RabbitMQ的解耦、异步、削峰是什么？
是指使系统的不同组件间的依赖关系减少或消失。在使用RabbitMQ时，生产者（发送消息的组件）和消费者（接收和处理消息的组件）不直接交互，而是通过消息队列进行通信。通信意味着消息的发送和接收可以不在同一时间进行。当生产者发送消息到RabbitMQ时，它不必等待消费者处理完消息再继续执行。是指在系统负
毕设分享 基于大数据的b站数据分析
本文主要运用Python的第三方库SnowNLP对弹幕内容进行情感分析，使用方法很简单，计算出的情感score表示语义积极的概率，越接近0情感表现越消极，越接近1情感表现越积极。从数据可视化中可以看到，播放量排名前三的分别是生活类、动画类、鬼畜类，让人诧异的是以动漫起家的B站，播放量最多的视频分类竟
高效异步任务处理：深入探讨Java中的消息队列 —— 使用RabbitMQ和Kafka的实践
随着分布式系统和微服务架构的广泛应用，异步任务处理成为构建高效、可扩展应用的关键。消息队列作为异步通信的核心组件，能够解耦系统、提高任务处理效率，并提供负载均衡。本文深入探讨了如何在Java中使用RabbitMQ和Kafka两大主流消息队列来处理大规模异步任务。通过详细介绍消息队列的基本概念、两者的
我们如何构建 ClickHouse 内部的数据仓库【Part1】
在过去的一年里，我们基于开源技术构建了一个广受用户好评的数据仓库（DWH）。尽管该系统已让用户能轻松处理和分析数据，但我们也认识到许多可以进一步优化的地方。我们相信，ClickHouse Cloud 的使用验证了它在构建可靠数据仓库中的潜力。
Kafka异常重试方案小记
此外，我们增加了一个Web端的手动重推功能，以便于在需要时手动触发消息的重新处理，若后续异常消息多时可以考虑自动的定时调度。为了进一步增强异常处理能力，我们可以通过自行编码，在消费异常时将相关信息写入日志，或者在消费后立即写入消息，待后续消费成功后再更新其状态。为了解决重平衡期间可能出现的消息丢失问
