2024大数据职业技能竞赛（国赛）模块B数据处理题解
第一套各节点可通过Asbru工具或SSH客户端进行SSH访问；主节点MySQL数据库用户名/密码：root/123456（已配置远程连接）；Hive的配置文件位于/opt/apache-hive-2.3.4-bin/conf/Spark任务在Yarn上用Client运行，方便观察日志。
三、Kafka生产者1---Kafka生产者初始化-new KafkaProducer
本文大致介绍初始化kafka生产者的核心逻辑，创建的各类后续用于发送消息的对象，线程，配置信息等；
hive 、spark 、flink之想一想
1：hive是怎么产生的？Hive是由Facebook开发的，目的是让拥有SQL知识的分析师能够在Hadoop上进行数据查询。Hive提供了类SQL的查询语言HiveQL，通过将HiveQL查询转换为MapReduce任务来在Hadoop上处理大规模数据。2：hive的框架是怎么样的？3：hive
第1关：HBase Shell 操作：分区压缩
内存中的数据 Flush 刷写到硬盘上以后，会对当前 Store 中的文件进行判断，当数量达到阈值，则会触发 Compaction。Hbase 中 MemStore 中不断进行 flush 刷写操作，就会产生多个 storeFile 的文件，当 storeFile 文件达到一定阈值后，Hbase 就
云上大数据初学
结构化数据是指可以按照固定模式进行组织和存储的数据，通常以表格形式呈现，并且具有明确定义的数据模式。：大数据来自多种来源，包括结构化数据（如数据库中的数据）、半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。：社交媒体上的用户评论、推文和帖子内容，这些数据
大数据开发（Hive面试真题-卷二）
Hive的三种自定义函数包括UDF（User-Defined Function（用户定义函数））、UDAF（User-Defined Aggregate Function（用户定义聚合函数））和UDTF（User-Defined Table-Generating Function（用户定义表生成函数
电商API数据采集接口——电商大数据构建及智能应用
现在越来越多的电商企业和运营都开始关注数据的应用，在13年淘宝运营技巧的爆发，这其实就是数据带来的红利。在数据大爆炸的时代，数据分析已经成为了企业制定策略、发现问题的重要方法，所以，数据分析绝对是企业管理的贤内助！对我们大数据的分析具有重要的关键性的意义】一、电商数据分析指标电商数据分析分为线上（电
Kafka中的消息延时队列与死信队列
1.背景介绍Kafka是一个分布式流处理平台，可以用于构建实时数据流管道和流处理应用。它的核心功能包括生产者-消费者模式、分区、副本和分布式集群等。在Kafka中，消息延时队列和死信队列是两个重要的概念，它们有助于处理消息的延迟和失效问题。消息延时队列是指在Kafka中，消息在队列中的存活时间为一定
一篇讲明白 Hadoop 生态的三大部件
随着大数据时代的来临，处理和分析海量数据成为了一项重要的挑战。为了应对这一挑战，Hadoop生态系统应运而生。Hadoop生态系统是一个开源的、可扩展的解决方案，它由三大核心部件组成，分别是Hadoop分布式文件系统(HDFS)、Hadoop分布式计算框架(MapReduce)和Hadoop分布式存
毕业设计：基于大数据的旅游景点数据分析与可视化系统
毕业设计：基于大数据的旅游景点数据分析与可视化系统旨在通过对大量旅游景点数据的处理、分析和可视化展示，提高游客的旅游体验，辅助旅游管理者进行科学决策。为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，结合了深度学习和计算机视觉技术，为毕业生提供了一个有意义的研究课题。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、
21 | Kafka Consumer源码分析：消息消费的实现过程
我们在上节中提到过，用于解决消息队列一些常见问题的知识和原理，最终落地到代码上，都包含在收、发消息这两个流程中。对于消息队列的生产和消费这两个核心流程，在大部分消息队列中，它实现的主要流程都是一样的，所以，通过这两节的学习之后，掌握了这两个流程的实现过程。无论你使用的是哪种消息队列，遇到收发消息的问
大数据开发-数据仓库简介
数据仓库简介、数据仓库架构分析
用Spark在大数据平台DataBricks轻松处理数据
Apache Spark是一个强大的开源分布式计算系统，专为大规模数据处理而设计。而DataBricks则提供了一个基于云的环境，使得在Spark上处理数据变得更加高效和便捷。本文将介绍如何在DataBricks平台上使用Spark轻松处理大数据。DataBricks是一个基于云的大数据处理平台，它
RabbitMQ如何实现消费端限流
在 RabbitMQ 中，可以通过消费者端限流（Consumer Prefetch）来控制消费端处理消息的速度，以避免消费端处理能力不足或处理过慢而导致消息堆积。消费者端限流的主要目的是控制消费者每次从 RabbitMQ 中获取的消息数量，从而实现消息处理的流量控制。RabbitMQ 提供了一种 Q
数据仓库——雪花模式以及层次递归
通常在维度中确定多重层次结构，每一个层次结构包含维度的所有属性，但将属性组织起来的方式不同。查询事实时，通过在层级的下一个级别中添加一个维度属性来完成向下钻取，上钻即通过去除当前层次结构级别的属性而开展的。可以完全不用借助层次结构来添加维度细节信息的两个特性使之成为可能，首先，属性的基数或者给定的实
大数据Flink（八十八）：Interval Join（时间区间 Join）
刚刚的案例也讲了，Regular Join 会产生回撤流，但是在实时数仓中一般写入的 sink 都是类似于 Kafka 这样的消息队列，然后后面接 clickhouse 等引擎，这些引擎又不具备处理回撤流的能力。可以发现 Inner Interval Join 和其他三种 Outer Interva
Kafka 面试题及答案整理，最新面试题
Broker端使用序列号来识别和删除重复的消息。在Kafka中，Leader选举是关键的机制，用于在分区的多个副本（Replicas）之间选举出一个领导者（Leader）。Kafka的Broker是Kafka架构中的一个核心组件，是一个独立的服务器节点，负责存储数据和处理客户端请求。Kafka中的"
大数据在电商领域的典型应用
电商企业通过分析消费者的购买行为，从而获得更多的消费者数据，并根据这些数据分析消费者的购买偏好，从而实现对用户的精准营销。以淘宝为例，淘宝通过大数据分析技术对用户进行消费行为分析，如分析用户在淘宝上的浏览信息、购买信息等，根据分析结果将消费者划分为不同的类别，再根据不同类别制定相应的营销策略。大数据
数据仓库的两种建模方法
范式建模和维度建模
使用RabbitMQ，关键点总结
AMQP，即 Advanced Message Queuing Protocol（高级消息队列协议），是一个网络协议，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息，并不受客户端/中间件不同产品，不同的开发语言等条件的限制。2006年，AMQP 规范发布
