基于java+springboot的spark的汽车行业大数据分析系统

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初识Flink

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毕业设计项目 大数据房价数据分析及可视化(源码分享)

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大数据的爬虫步骤

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使用Kafka构建大规模消息传递系统

Apache Kafka 是一个开源的流处理平台,由 LinkedIn 开发并于 2011 年开源,现由 Apache 软件基金会维护。Kafka 的主要特点包括:高吞吐量:能够处理大量消息,适用于高并发场景。持久化:消息可以持久化存储,保证数据的可靠性和可用性。可扩展性:支持水平扩展,可以通过增加

ZooKeeper客户端神器 —— zkclient

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Hadoop在大数据落地实施的全面指南(PPT 78页)

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详解kafka消息发送重试机制的案例

在 Kafka 生产者中实现消息发送的重试机制,可以通过配置 KafkaProducer 的相关属性来实现。以下是一些关键的配置项:retries:设置生产者发送失败后重试的次数。retry.backoff.ms:设置生产者在重试前等待的时间。buffer.memory:设置生产者在内存中缓存数据的

环保在线监测平台:环境健康云监测,大数据助力生态文明建设

在这个数字化时代,环境监测正经历着一场深刻的变革。今天我要为大家深入剖析一套集成了物联网、大数据和云计算等前沿技术的环保在线监测平台,看它如何通过技术创新,为环境保护事业提供更加科学、高效的支撑。

hive on tez 指定队列后任务一直处于running状态

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推荐几种主流数据仓库:深度剖析与对比

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goframe开发一个企业网站 rabbitmq队例15

本文介绍了在GoFrame框架中实现RabbitMQ消息队列的完整解决方案。通过YAML配置文件管理RabbitMQ的连接信息,支持普通消息、延迟消息和死信队列功能。在pkg层封装了RabbitMQ的基础操作,包括连接初始化、交换机和队列声明、消息发布和消费等核心功能。业务逻辑层实现了消息的发送、消

PySpark中的StructStreaming的使用

Spark在2016年Spark2.0版本中发布了新的流计算的API:Structured streaming结构化流。Structured streaming是一个基于SparkSOL引擎的可扩展、容错的全新的流处理引擎。

Flink SQL和传统批处理SQL的主要区别是什么?

Flink SQL 与传统批处理 SQL 的主要区别在于处理模型、实时性、数据一致性、查询优化等方面。Flink SQL 更加注重实时数据处理和流处理的统一,而传统批处理 SQL 则侧重于离线批处理和静态数据集的高效处理。选择哪种 SQL 取决于具体的应用场景和需求。

Hadoop原理与代码实例讲解

Hadoop原理与代码实例讲解Hadoop是一款强大的分布式数据处理框架,广泛应用于大数据领域。本文将系统介绍Hadoop的核心原理、架构,并深入探讨Hadoop的编程模型和数学模型。此外,本文还将通过实际项目实战案例,展示Hadoop在实际开发中的应用,并提供详细的代码实现和解读。关键词:

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ETL层(Extract-Transform-Load):数据清洗层,存原始数据;ODS层(Operational Data Store):操作数据源层;CDM层(Common Dimensional Model):公共维度模型层,主要包括DWD层(Data Warehouse Detail 数据明

Kafka+RabbitMQ+ActiveMQ看看消息队列设计精要12

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【Kafka】与【Hadoop】的集成应用案例深度解析

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