Couchbase Python客户端库项目推荐
Couchbase Python客户端库项目推荐 couchbase-python-client Couchbase Python Client Library (Official)
Oracle数据库中的归档日志（Archive Log）详解与应用
在Oracle数据库中，归档日志（Archive Log）是数据库恢复和备份策略中的一个重要组成部分。归档日志是已填充的重做日志文件组的副本，它们在数据库运行在ARCHIVELOG模式下时被保存到一个或多个脱机目标。本文将详细介绍归档日志的概念、配置、管理以及在数据库恢复中的应用。
Python 基于大数据的旅游景点推荐系统
Python 基于大数据的旅游景点推荐系统 【下载地址】Python基于大数据的旅游景点推荐系统分享 Python 基于大数据的旅游景点推荐系统
大数据Azkaban（三）：Azkaban编译及报错问题解决
Azkaban官方并没有提供Linux系统的编译安装包，需要读者根据需求在官网选择指定版本的Azkaban源文件，然后进行编译打包。
HIVE自定义UDF函数
自定义UDF函数
基于Hadoop的汽车大数据分析系统设计与实现【爬虫、数据预处理、MapReduce、echarts、Flask】
本项目旨在构建一个综合性的数据处理和可视化系统，通过整合多种技术高效处理大规模数据。首先，通过网络爬虫从各个来源收集海量数据。这些数据包括标题、品牌、车型、年份、里程、城市、环保标准、售价、首付以及新车含税价等关键字段。这些原始数据被批量收集，需要在有效分析和可视化之前进行处理。数据收集完成后，接下
（杭州大数据RD面经）字节、阿里、滴滴问题汇总
3、你谈到你的覆盖漏损gap比美团用户平台自有数据的gap更低，你清楚你低在哪里吗？6、讲述一下mapreduce的原理，数据倾斜主要体现在mr的哪几个阶段？有25匹马，5个赛道，每个道最多跑5匹马，问最少比多少次，可以选出跑的最快的前三名？9、你是怎样处理快照表生命周期晚于需要刷数起始时间的问题的
Java JDBC连接Kerberos认证的HIVE 和 Impala
JDBC 连接 HIVE 和 Impala
Oracle 第22章：数据仓库与OLAP
是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。通过以上案例和解决方案，我们可以看到数据仓库和OLAP技术在实际应用中的广泛价值和面临的挑战。正确地设计和实施数据仓库，结合先进的分析技术，可以为企业带来巨大的商业价值。假设有一家大型零售公司，该公司希望利用数据仓库和O
大数据-205 数据挖掘 机器学习理论 - 线性回归 最小二乘法 多元线性
在正式进入到回归分析的相关算法讨论之前，我们需要对监督学习算法中的回归问题进一步进行分析和理解。虽然回归问题同属于有监督的学习范畴，但实际上，回归问题要远比分类问题更加复杂。首先关于输出结果的对比，分类模型最终输出结果为离散变量，而离散变量本身包含信息量较少，其本身并不具备代数运算性质，因此其评价指
rpm安装RabbitMQ3.13.7
CentOS Stream 9 平台安装RabbitMQ
RabbitMQ的特性和使用方法
该文档介绍RabbitMQ的特性和使用
Hive学习笔记
尚硅谷hive学习笔记
基于springboot+vue的大数据环境下数字图书馆个人信息的安全保护研究
随着大数据技术的飞速发展，数字图书馆的建设和服务模式发生了深刻变革。数字图书馆为用户提供了便捷的文献检索、在线阅读、资源下载等服务，但在大数据环境下，用户个人信息的安全面临着严峻挑战。用户在使用数字图书馆服务时，会产生大量的个人信息，如借阅记录、阅读偏好、搜索历史等，这些信息如果被泄露或滥用，将对用
大数据-210 数据挖掘 机器学习理论 - 逻辑回归 scikit-learn 实现 penalty solver
但随着C的逐渐变大，正则化的强度越来越小，模型在训练集和测试集上表现呈现了上升趋势，直到C=0.8左右，训练集上的表现依然走高，但模型在未知数据集上的表现就开始下跌，这时候就是出现了过拟合。正则化参数，LogisticRegression默认带了正则化项，penalty参数可选择的值有1和2，分别对
RabbitMQ 高级特性——死信队列
其中，死信队列（Dead Letter Queue，简称DLQ）是一个非常重要的特性，它用于处理那些由于某些原因无法被正常消费的消息，确保消息不会丢失，并提供了后续处理这些异常消息的机会。当消息被标记为死信后，如果配置了死信队列，RabbitMQ会将该消息发送到死信交换机（Dead Letter E
大数据-212 数据挖掘 机器学习理论 - 无监督学习算法 KMeans 基本原理 簇内误差平方和
大家可以发现，我们的 Intertia 是基于欧几里得距离的计算公式得来的。第六次迭代之后，基本上质心的位置就不会再改变了，生成的簇也变得稳定，此时我们的聚类就完成了，我们可以明显看出，K-Means 按照数据的分布，将数据聚集成了我们规定的 4 类，接下来我们就可以按照我们的业务求或者算法需求，对
大数据开发基于Hadoop+springboot平台的岗位推荐系统
文章底部名片，获取项目的完整演示视频，免费解答技术疑问随着网络科学技术不断的发展和普及化，用户在寻找适合自己的信息管理系统时面临着越来越大的挑战。因此，本文介绍了一套平台的岗位推荐系统，在技术实现方面，本系统采用JAVA、VUE、TOMCAT、HADOOP以及MySQL数据库编程，使用Spring
第十五章 RabbitMQ延迟消息之延迟插件
虽然延迟插件让我们在消息延迟发送的代码实现上已经非常简洁，但是在使用延迟消息中还有一个问题就是延迟消息比较损耗性能，我们在RabbitMQ上使用延迟消息时，它的内部就会维护一个时钟，每当我们定义一个新的延迟消息它就会创建一个新的时钟。如果一个任务的延迟时间特别长，比如一小时甚至一天，将非常耗性能。所
django基于大数据的学习资源推送系统的设计与实现(源码+文档+调试)
Java领域优质创作者🏆、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行交流合作。
