Spark面试高频真题二--数据倾斜
数据倾斜是数仓面试必问题，属于数据开发基本功，但从发现、定位、处理、预防全面准确的回答才能让面试官感受到深度的思考，体现出候选人对于组件原理与应用的专业性。下面是总结的数据倾斜相关的面试问题和答案参考。一定对你有所启发。
Hbase图形化界面
分享一个好用的hbase图形化界面
智慧用电监控装置
另一方面，云平台提供超大容量的信息储存及稳定的服务，提升了服务质量，对用户的长远发展具有战略意义。在工厂车间，面对复杂的大型生产设备和密集的电力线路，智慧用电监控装置精准捕捉每一个细微的电气故障，保障生产流程的稳定和工人的安全。它是科技与电力领域的完美结合，是守护我们用电安全的可靠卫士，在未来的能源
HBase体系架构与环境搭建
NoSQL是一种不同于关系数据库的数据库管理系统设计方式，是对非关系型数据库的统称。它不依赖于业务逻辑来存储有关联的数据，而是以键值对、列族、文档、图形等非关系模型的形式进行数据存储。
Kafka-基础
也可以根据消息中的某一个关键字来进行区分。每个partition中的消息都有一个唯一的编号，称之为offset，用来唯一标示某个分区中的message。这意味kafka中的consumer对集群的影响是非常小的，添加一个或者减少一个consumer，对于集群或者其他consumer来说，都是没有影响
探索AO3 API：解锁Archive of Our Own的无限可能
探索AO3 API：解锁Archive of Our Own的无限可能 ao3_apiAn unofficial archiveofourown.org (AO3) API for python 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ao/ao3_api 项目介绍A
Hadoop的集群搭建（HA），HDFS的工作流程（读、写、nn和snn
历史服务器web端地址hadoop102hadoop103hadoop104/bin/bash#1. 判断参数个数thenexit;fi#2. 遍历集群所有机器do#3. 遍历所有目录，挨个发送done/bin/bashthenexit;ficase $1 in“start”)echo " ====
大数据-126 - Flink State 03篇 状态原理和原理剖析：状态存储 Part1
其中maxParallelism是Flink程序的最大并行度，这个值一般我们不会去手动设置，使用默认的值（128）就好，这里注意下，maxParallelism和我们运行程序时指定的算子并行度（parallelism）不同，parallelism不能大于maxParallelism，最多两者相等。F
eureka原理与实践简单介绍
Eureka是Netflix开发的一个服务发现框架，广泛应用于微服务架构中。它通过提供服务的自动注册与发现机制，简化了服务间的依赖管理，提高了系统的灵活性和可扩展性。以下将从Eureka的原理和实践两个方面进行详细介绍。通过掌握Eureka的原理和实践方法，可以构建高可用、可扩展的微服务系统。Eur
【RabbitMQ工作原理相关】
并且使用起来也非常简单,不需要额外的配置,在声明队列的时候只要指定这个是中裁队列即可。当生产者发送消息的速度超过了消费者处理消息的速度,就会导致队列中的消息堆积,直到队列。- 在声明队列的时候可以设置属性x-queue-mode为lazy,即为惰性队列。存储消息达到上限,之后发送的消息就会成为死信,
Spark官方原版客户端2.8.3带JRE的安装指南
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：Spark官方原版客户端2.8.3（含JRE）是一个为大数据分析而设计的分布式计算工具，集成了Java环境，确保了运行的稳定性和安全性。该软件包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等核心组件
为数据仓库构建Zero-ETL无缝集成数据分析方案（上篇）
服务之间直接集成，不需要使用额外组件完成数据 ETL 的工作。把各种各样的数据都连接到执行分析所需要的地方，实现数据平滑“无感”的流动。它可以帮助用户最大限度地减少甚至消除构建 ETL 数据管道的复杂性。提高敏捷性。简化了数据架构并减少了数据工程的工作量。它允许增加新的数据源，而无需重新处理大量数据
Linux系统部署Kafka教学
本篇从初学者的角度出发介绍了kafka如何在linux服务器上进行部署，从部署zookeeper到部署kafka都有详细的介绍。
云计算之大数据（上）
在阿里云Elastic Stack产品生态下，Elasticsearch作为实时分布式搜索和分析引擎，Kibana实现灵活的可视化分析，Beats从各个机器和系统采集数据，Logstash采集、转换、优化和输出数据。通过各个组件的结合，阿里云Elasticsearch可被广泛应用于实时日志处理、全文
【大数据AI人工智能之推荐系统】基于Elasticsearch实现推荐引擎的原理与详细实现方案以及源代码详解【3】
在当今数字化时代，个性化推荐系统已成为众多在线平台不可或缺的组成部分。从电子商务到社交媒体，从新闻资讯到音视频流媒体，推荐引擎在提升用户体验、增加用户黏性和促进商业价值方面发挥着至关重要的作用。随着数据量的爆炸式增长和用户对实时、精准推荐需求的不断提高，传统的推荐系统架构面临着巨大的挑战。Elast
基于echarts车辆大数据综合分析平台
后台管理端口：视频监控实时显示：地图管理：统计分析：用户管理：日程管理：
Zookeeper之CAP理论及分布式一致性算法
CAP理论CAP理论告诉我们，一个分布式系统不可能同时满足以下三种这三个基本要求，最多只能同时满足其中的两项，因为P是必须的，因此往往选择就在CP或者AP中。
ApacheKafka中的设计
Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的一个开源流处理平台，由 Scala 和 Java 编写。Kafka是一种高吞吐量、低延迟和高可扩展的分布式发布订阅消息系统，它可以收集并处理用户在网站中的所有动作流数据以及物联网设备的采样信息。Kafka 集群由多个 Broker 组成。每个 Brok
【Kafka】分区与复制机制：解锁高性能与容错的密钥
本文深入探讨了Apache Kafka这一分布式流处理平台的核心机制，特别是其消息可靠性、顺序性保证、分区与复制机制。首先，文章从Kafka设计之初的愿景出发，阐述了在大数据和微服务架构日益普及的今天，确保消息传递的可靠性和顺序性对于构建稳定、高效的数据处理系统至关重要。在消息可靠性方面，文章详细解
Springcould -第一个Eureka应用 --- day02
使用Spring Initializr方式创建一个名称为eureka-server的Spring Boot项目，这里将Group命名为com.bushuo，将Artifact命名为eureka-server，在pom.xml文件中添加Eureka Server依赖。在全局配置文件applicatio
