2024年大数据高频面试题(下篇）
本文详细介绍大数据岗位热门高频面试题并附有详细答案说明，下篇包含scala、即席查询、分区、分桶、分片、调度系统、数据倾斜等内容的常见面试题
消息队列RabbitMQ部分知识
1. 简单队列模式（Simple Queue）一个生产者向一个特定的队列发送消息，一个消费者从该队列中获取消息。这是最简单的一种模式，例如一个订单生成系统向队列发送订单信息，一个订单处理系统从队列获取并处理订单。2. 工作队列模式（Work Queue）也称为任务队列模式。多个消费者共同监听一个队列
Java中的Flink编程
在当今快速发展的科技时代，实时数据处理成为了大数据领域的一个关键需求。传统的批处理框架已经难以应对日益增长的数据量和复杂的实时处理需求。而Apache Flink作为一种新兴的分布式流处理引擎，以其强大的实时数据处理能力和灵活的编程模型，迅速在Java开发者社区中崭露头角。Apache Flink是
毕设 python大数据旅游数据分析可视化系统(源码分享)
🔥 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。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩 **基于python的旅游数据分析可视
Zookeeper 介绍与应用
zookeeper 分布式 云原生
BeeHive 开源项目实战指南
BeeHive 开源项目实战指南 BeeHiveA Reactive Cloud Actor library/mini-framework for .NET 4.5.2+ or .NET Standard 2.0+项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/beehive
Flink CDC基本概念以及MySQL同步到MySQL
本文基于Flink CDC v2.4.2版本和Flink 1.17.1版本。
SpringBoot 整合 RabbitMQ 实现延迟消息
SpringBoot 整合 RabbitMQ 实现延迟消息
PySpark特征工程(I)--数据预处理
有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作，它不像算法和模型那样是确定的步骤，更多是工程上的经验和权
Flink最全文档
Flink Application集群：Flink Application集群不需要启动，我们手动写好了应用程序的逻辑代码之后，打包成jar包，然后用Application集群调用就可以了（main方法），应用程序是在集群上面运行的，而不是在客户端上面运行的。slot是在提交任务的时候分配，任务完成
IT管理：我与IT的故事1--努力是成功的序曲
部门开会时，说起业务需求，时不时抱怨业务部门不真懂业务，需求提得不到位，影响进度，影响质量，等等。当你跟其他人共识不同的时候，你会发现身边到处都是敌人，所有人都不懂你的用心良苦，也无法理解你做的这件事有多大的意义，只会轻飘飘的一句“你随便弄一下不就好了”。我在主管需求提出部门的时候，要求用户部门：尊
基于spark的美食餐厅分析推荐系统-附源码83884
通过这一系统，用户可以更好地发现、选择和享受美食，提升了用户的生活品质和饮食体验。总之，美食餐厅分析推荐系统将为用户提供更丰富的美食选择，促进美食文化的传播和发展，满足用户对美食的需求和期待，是一项具有广泛应用前景的系统。
【有源码】大数据背景下基于Python的旅游数据可视化分析与推荐系统k-means满意度分析
大数据背景下基于Python的旅游数据可视化分析与推荐系统的设计内容涵盖了从数据采集到最终呈现的完整链条，系统将通过网络爬虫技术，从主流旅游评论平台收集海量的用户评价、景点信息等原始数据。针对收集到的数据进行清洗和预处理，确保数据的质量和一致性。在数据分析阶段，系统将运用先进的大数据处理技术，对旅游
大数据-110 Flink 安装部署 下载解压配置 Standalone模式启动 打包依赖
上节研究Flink基本架构，组件之间的关系，TaskManager等，本节研究Standalone模式的部署与启动，为后续集群启动做好准备！Standalone 模式是一种相对简单的 Flink 集群部署方式，适合在拥有固定资源的环境中运行 Flink 应用程序。所有的 Flink 组件（如 Job
PySpark，一个超级强大的 Python 库
一个简单的库，也许能够开启我们的智慧之门，一个普通的方法，也许能在危急时刻挽救我们于水深火热，一个新颖的思维方式，也许能激发我们无尽的创造力，一个独特的技巧，也许能成为我们的隐形盾牌……
（day19）HJ25. 数据分类处理
使用 + 运算符或 extend() 方法可以快速合并两个列表，而 zip() 函数和列表推导式提供了更多的灵活性，适用于更复杂的情况。itertools.chain() 函数是合并大量列表的高效选择。根据你的具体需求，选择最合适的方法将使你的代码更加简洁高效。
使用beeline连接hive
使用beeline连接hive的前提是hive已经部署完毕，Hive单机部署可以看：http://t.csdnimg.cn/54WMQ。
共研算法未来 百望云金盾大模型入选“BPAA全球应用算法模型典范”Top50
同时，百望云更是首次提出了“无人值守”的概念，这意味着通过AI技术可以超越人工处理的速度与精度，减少交易流程中的人工干预，实现从交易发生、流转、归集到见证的全链条数字化，预见并规避可能的合规雷区，同时降低交易成本，增强业务的透明度和可控性。在数字化的新时代背景下，百望云将致力于做AI风暴中的合规护航
kafka生产者消息发送流程
kafka生产者消息发送流程
基于Hadoop+Spark的去哪儿旅游出行分析推荐可视化系统【源码+文档】
基于Hadoop+Spark的去哪儿旅游出行分析推荐可视化系统【源码+文档】,支持安装部署、售后修改、代码讲解等。本设计主要从网站进行数据的爬取、清洗，然后将其放入`HDFS`可以降低MySQL的负荷。对爬取的数据进行可视化分析，从人均费用、出游方式、目的地、出游时间等方面分析人们的出行特征，以及这
