数据建模标准-关系建模
关系建模定义：是一种通用的数据建模方法，关系建模的基本思想是通过将数据表示为关系模型，提高数据的结构化和可理解性；常见的数据建模方法是关系建模、维度建模、面向对象建模、基于事实建模、基于时间建模和非关系型建模；2.识别实体的主键：客户的主键是客户id,订单的主键时订单id,书的主键是书的id;b.订
Kafka01-Kafka生产者发送消息方式(发送即忘、同步、异步）
接着，它演示了三种发送方式：发送即忘、同步发送和异步发送。在异步发送的例子中，我们注册了一个回调函数来处理消息发送成功或失败的情况。： 异步发送结合了发送即忘和同步发送的特点。生产者在发送消息后不会立即等待服务器的确认，而是继续发送下一条消息。： 这种方式是最简单的发送模式，生产者发送消息后不会等待
大数据-47 Redis 缓存过期 淘汰删除策略 LRU LFU 基础概念
上节进行了RDB和AOF和混合模式的配置测试学习，本节进行缓存过期、淘汰策略、删除策略的研究学习。LFU（Least Frequency used）最不经常使用，如果一个数据在最近一段时间内使用次数很少，那么将来一段时间内被使用的可能性也很小。LRU（Least Recently Used）最近最少
SparkStreaming的PythonAPI使用指南
1. 背景介绍1.1 大数据时代的实时流处理需求随着互联网和物联网的快速发展，数据的产生速度和规模呈指数级增长，实时处理海量数据成为了许多企业和组织的迫切需求。传统的批处理方式已经无法满足实时性要求，因此实时流处理技术应运而生。
Flink入门(四) -- Flink中的窗口
窗口通常指的是建筑物中用来采光和通风的构件，即窗户。这是“窗口”一词最直接和常见的含义。
Hadoop的安装和使用-2024年08月01日
1.创建Hadoop用户2.SSH登陆权限设置3.java的安装4.Hadoop单机安装配置5.Hadoop伪分布式安装配置
2024实时股票api接口分享
股票API接口在金融市场中扮演着重要的角色，它不仅为投资者提供了便捷的数据获取方式，还促进了金融科技的创新和金融市场的发展。数据分析与挖掘：通过对实时股票API接口提供的大量数据进行分析和挖掘，投资者可以发现市场趋势、交易机会和风险，从而制定更有效的投资策略。数据实时性：对于需要实时监控市场动态的投
Kafka
比如发送短信场景，模块A发送消息给B，模块B发送短信给客户，A不需要得到回应，对于A而言只需要触达B流行了，这时候就可以引入消息队列，A将消息投递到了消息队列，B自己去处理，A不用再关心。比如一个模块B一瞬间收到100个请求，如果B承压能力非常差，或者B有什么资源限制，那么这100个请求下来，B可能
智能客服带你飞：服务也可以这么“聪明”
智能客服作为一种创新的客户服务解决方案，具有巨大的潜力和价值。
大数据Flink（一百一十一）：开通阿里云Flink全托管
在实时计算控制台上，可以在Flink全托管页签，单击目标工作空间的更多>工作空间详情，查看空间名称、工作空间ID、OSS Bucket、SLB IP、专有网络名称和ID、虚拟交换机等信息。flink-savepoints：在Flink全托管开发控制台上单击Savepoint，会触发Savepoint
Apache ZooKeeper（Hadoop）详细原理和使用
例如，如果 zxid1小于 zxid2，说明 zxid1 操作先于 zxid2 发生，zxid 对于整个zk 都是唯一的，即使操作的是不同的 znode。dataVersion：数据版本号，每次对节点进行 set 操作，dataVersion 的值都会增加 1（即使设置的是相同的数据），可有效避免了
传统数据库三范式建模和数据仓库维度建模 详细篇
如何建库建表? 传统三范式建模 和数据仓库 维度建模都是什么?有什么区别?
Kafka详解
发布者和订阅者之间有时间上的依赖性：针对某个主题的订阅者，它必须创建一个订阅之后，才能消费发布者的消息，而且为了消费消息，订阅者必须保持运行的状态。半数以上完成同步才可以发ACK，如果挂了n台有副本的服务器，那么就需要有另外n台正常发送（这样正常发送的刚好是总数（挂的和没挂的）的一半（n（挂的）+n
第二届海南大数据创新应用大赛 - 算法赛道冠军比赛攻略_海南新境界队
此次比赛任务解决PDF竖排和折行问题后，使用普通的BERT预训练模型便可达到78+的准确度量级，并且该算法迁移到其它项目中同样具有落地性。数据增强和模型融合是有效的提升手段，模型融合这块线下预测acc有提高，线上预测性能没有提升，还需进一步探究。准确度和时间复杂度不可兼得，如何满足现实中速度和性能的
探索大数据领域的创新：Spark DBSCAN
探索大数据领域的创新：Spark DBSCAN spark_dbscanDBSCAN clustering algorithm on top of Apache Spark项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark_dbscan 在大数据分析领域，分布式
使用 Kibana 和 Vega 构建高级可视化
为了解释在 Kibana 中构建 Vega 可视化的基础知识，我将使用此 GitHub 存储库中的 2 个示例。具体来说，我将介绍：- 使用 Elasticsearch 聚合进行数据采购- 轴和标记- 事件和信号（例如工具提示和更新中央 Kibana 仪表板过滤器）我还将分享一些有用的技巧，用于在
KafkaOffset管理：手动与自动提交
1.背景介绍Apache Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。这种动作（page views, searches, and other user actions）都被吞吐到kafka的主题（topic）中，处理后被实时（或者其他方式）处理，存储
Hive SQL的坑和note
但是如果我们使用的目的仅仅时简化sql比如 有时候查询指定的字段 select a,b,c,d,e,f,g,h from t 这种比较简单的查询还是推荐with tmp as ()语法，因为hive本身查询这种就很快，不需要额外花费时间落地为数据 这样还更耗时。
大数据时代来袭，那么工程领域的数据科学如何成为行业的新超级英雄呢
毫无疑问，设计和工程团队必须重新思考他们的方法。随着创收时间变得越来越重要，尽早确定最佳产品设计解决方案也变得越来越重要
RabbitMQ面试题和答案，没错史上最全doge
对常见的消息至少消费一次，只消费一次，顺序消费，消息堆积，解决方法等，进行了
