（计算机毕设选题推荐）基于Hadoop的汽车销量数据分析与研究
摘要本文聚焦于基于Hadoop平台的汽车销量数据分析与研究。随着大数据技术的快速发展，汽车行业积累了海量销售数据，如何高效处理并利用这些数据以洞察市场趋势、优化销售策略成为企业关注的焦点。本文首先介绍了Hadoop分布式计算框架及其在大数据处理中的优势，随后详细阐述了数据收集、预处理、存储、分析及可
Blue Archive Logo 生成器项目推荐
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问题记录-hiveserver2启动了但是端口号10000并没有
归根结底是因为存储到datenode节点的某个文件块损坏了，导致hdfs的namenode节点触发了安全模式，然后安全模式下不能创建目录，导致启动hiveserver2启动不成功，然后一直尝试重新启动，每次尝试都会生成一个session id,然后安全模式不关，hiveserver2启动不了，然后远
基于Spark的电信用户行为分析系统的设计与实现
一、系统概述该电信用户行为分析系统旨在利用先进的技术手段，深入挖掘电信用户的行为数据，为电信运营商提供决策支持和精准营销服务。系统采用 Spring Boot 框架构建稳定的后端服务，并结合 Spark 强大的大数据处理能力。二、主要功能数据采集：从电信运营商的各种数据源中收集用户行为数据，包括通话
Hadoop3.x伪分布式详细配置
伪分布式模式也是只需要一台机器，但是与本地模式的不同，伪分布式使用的是分布式的思想，具有完整的分布式文件存储和分布式计算的思想。4.1.1 由于克隆过来的hadoop102与hadoop103的IP地址都是hadoop101的IP地址，因此我们可以在修改hadoop102主机信息的时候，关闭hado
基于大数据的学生体质健康信息系统的设计与实现(源码+LW+调试文档+讲解)
本项目是一个基于 Spring Boot 和 Vue 的结合大数据技术的学生体质健康信息系统。该系统旨在全面收集、管理和分析学生的体质健康数据，为学校、家长和相关部门提供科学决策依据，以促进学生的健康成长。系统采用前后端分离的架构模式。后端的 Spring Boot 框架提供强大的业务逻辑处理能力和
70道Hive面试八股文（答案、分析和深入提问）整理
每种保存元数据的方式都有其适用场景和特点，用户可以根据数据规模、并发需求、性能要求及技术栈来选择合适的元数据存储方案。在生产环境中，通常推荐使用外部的关系型数据库，以提高整体的性能与稳定性。静态分区适合固定、少量的分区场景，使用上更简单，但灵活性不足。动态分区适合频繁变动或数据量大的场景，具备灵活性
Flink调试或查看中间结果保姆级教程（持续更新）
开发阶段：使用print()和是最简单的调试方式。生产环境：日志记录、Flink Web UI 监控和 Queryable State 是关键调试工具。推荐使用外部存储（如 Kafka、ElasticSearch）或灵活地输出中间结果。复杂问题：利用 Checkpoint 和 Savepoint 回
【Kafka：概念、架构与应用】
Kafka是一种分布式的流处理平台和消息队列系统，由 LinkedIn 开发，并开源于 Apache 基金会。Kafka 设计为高吞吐量、可持久化的消息中间件，适用于实时数据流的处理和分析，常用于构建实时流式数据处理应用和数据管道。Kafka 支持发布-订阅模式和队列模式，并通过分区、复制等机制实现
RabbitMQ初识
MQ介绍
Flink难点和高频考点：Flink的反压产生原因、排查思路、优化措施和监控方法
在探讨Flink的性能优化时，我们首先需要理解反压这一关键概念。
RabbitMQ几大应用问题
所以幂等性保障，就是可以正确的处理相同重复的消息。当消费者收到消息后，就可以根据唯一ID判断该消息是否已经被消费过，如果已经被消费观过，则可以不做处理，进而可以避免重复消费的问题。消费者消费完成后没有及时对消息进行确认，或者确认丢失，MQ可能认为消息未发送成功进而重试，也会导致消息处理的顺序性问题。
一站式大数据采集与存储解决方案：Flume、Kafka与HDFS
一站式大数据采集与存储解决方案：Flume、Kafka与HDFS 【下载地址】FlumeKafka与HDFS数据采集方案详解分享 Flume、Kafka与HDFS数据采集方案详解本资源文件详细介绍了如何使用Flume采集数据并将其传
Hadoop概述及分析
Hadoop适用于大规模数据处理、实时数据处理、大规模图计算、机器学习和数据挖掘、日志处理和监控以及数据存储和备份等多个应用场景。
【AI大数据计算原理与代码实例讲解】DataFrame
引言《AI大数据计算原理与代码实例讲解》旨在为读者深入剖析人工智能（AI）与大数据计算的结合，以及如何通过实际代码实例来理解和应用这些技术。随着数据量的爆炸性增长，大数据处理成为AI发展的关键环节。AI技术的进步又为大数据处理提供了更为强大的工具和方法。因此，掌握AI大数据计算原理和实践成为当今科技
前端大数据渲染：虚拟列表、触底加载与分堆渲染方案
针对表格展示数据，用户提出要求前端在表格下面有一展示多少条数据的选项，如果要求一次性展示10000条数据，如果直接染会造成页面的卡顿，渲染速度下降，内容展示慢,如果有操作，操作会卡顿下面总结常见的几种大数据渲染方案。
大数据都有哪些技术?
大数据技术的发展使得企业能够有效地管理和利用海量数据，从数据中提取价值。通过合理选择和组合这些技术，可以构建一个高效、可靠的大数据处理系统。随着技术的进步，新的工具和框架也在不断涌现，开发者应持续关注最新的发展动态。
Apache Flink 2.0-preview released
Apache Flink 社区正在积极准备 Flink 2.0，这是自 Flink 1.0 发布 8 年以来的首次大版本发布。作为一个重要的里程碑，Flink 2.0 将引入许多激动人心的功能和改进，以及一些不兼容的破坏性变更。为了促进用户和上下游项目（例如，连接器）尽早适配这些变更，提前尝试这些令
Nacos 与 Eureka 的区别
Eureka 有一个自我保护机制，当在短时间内续约失败的比例达到一定阈值时，Eureka Server 会进入自我保护模式，避免误删服务实例。这种机制有助于防止网络分区故障导致的服务不可用。优点：自动保护机制。防止误删服务实例。缺点：保护机制固定。缺乏灵活性。Nacos 的保护机制则更为灵活，允许用
DeviceHive 视频分析项目教程
DeviceHive 视频分析项目教程 devicehive-video-analysis项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/devicehive-video-analysis 1、项目介绍DeviceHive 视频分析项目是一个基于 Python 的开源项
