二百三十七、Hive——DWS层生成每个清洗字段的异常情况记录
Hive——DWS层生成每个清洗字段的异常情况记录
Zookeeper（2）常用命令，ACL权限
Zookeeper 常用命令和ACL权限等
Hadoop+Spark大数据技术（自命题试卷测试）
1. Hadoop 核心组件包括：A. HDFS 和 HiveB. HDFS 和 MapReduceC. HBase 和 SparkD. YARN 和 ZooKeeper2. HDFS 数据块存储方式的优势不包括：A. 文件大小不受单一磁盘大小限制B. 简化存储过程C. 提高数据访问速度D. 提高数
一条指令，解决外网无法访问云服务器Kafka容器问题
在上一篇跟着官方文档使用docker，在云服务器上搭建了一个单节点的Kafka集群，在云服务器上连接成功，当我在笔记本上使用Spark尝试连接的时候，无法消费到数据。从上图可以看出，我在consumer config中明明将设置成了弹性公网IP，而且在笔记本上Telnet连接Kafka网络也是通的。
RabbitMQ 学习笔记
RabbitMQ学习笔记 一些概念Broker ：RabbitMQ服务。virtual host： 其实就是分组。Connection：连接，生产者消费者与Broker之间的TCP连接。Channel：网络信道，轻量级的Connection，使用Channel可以减少Connection的
基于Python+大数据的线上教育平台数据分析系统设计与实现
今天带来的是基于Python+大数据的线上教育平台数据分析系统设计与实现，随着互联网技术的不断和快速发展，网络与大数据很早就成为了人们生活中的一部分，线上教育平台大数据分析由于其特有的便捷性，用户能够更加容易地接受。互联网有了这种便捷调剂信息(阅读量TOP10)、访问信息等分析形式，也是一种新型的全
大数据组件之Storm详解
Storm 是一个免费并开源的分布式实时计算系统，具有高容错性和可扩展性。它能够处理无边界的数据流，并提供了实时计算的功能。与传统的批处理系统相比，Apache Storm 更适合处理实时数据。让我们深入了解一下。
RabbitMQ篇——RabbitMQ死信队列详细介绍，超详细、超全面的技术点剖析！
RabbitMQ是一个流行的开源消息队列中间件，它支持多种消息协议，包括AMQP和MQTT等。RabbitMQ的死信队列（Dead Letter Queue）是一种特殊的队列，用于处理无法被消费者正确处理的消息。使用背景： 在实际的应用中，可能会遇到一些消息无法被消费者正确处理的情况，比如消息格式错
Spark搭建 Standalone模式详细步骤
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Eureka基础介绍和使用
Server在接收到请求之后，先去自己的注册表中去，找到请求的对应的服务信息，在这个服务信息里面有个Lease的对象，更新Lease对象里面的LastUpdateTimestamp时间戳，每一次接收到都会更新这个时间戳。像这种多个项目都需要使用的，可以将依赖加到父项目中，module中所有项目都可以
云计算导论—搭建Hadoop平台
本次实验成功搭建并实践了Hadoop，深入理解了Hadoop的安装过程、CentOS虚拟机设置及其功能与应用。Hadoop主要用于海量数据的分布式处理，用户可在不了解底层细节的情况下开发分布式程序，实现高速运算和存储。此外，Hadoop还能有效处理海量网页的存储和索引计算，展现了其强大的数据处理能力
大数据分析：Hadoop与Spark实战
1.背景介绍大数据分析是现代数据科学和业务分析的核心领域。随着数据规模的不断增长，传统的数据处理技术已经无法满足需求。为了解决这个问题，Hadoop和Spark等大数据处理框架诞生了。Hadoop是一个开源的分布式文件系统(HDFS)和分布式计算框架(MapReduce)的集合。它可以在大量节点上进
macbook本地部署 pyhive环境连接 hive用例
公司的测试和生产环境中尚未提供基于Hive的客户端。若希望尝试操作Hive表，目前一个可行的方案是使用Python语言，通过借助pyhive库，您可以对Hive表进行各种操作。以下是一些示例记录供您参考。
Flink开发环境搭建与配置指南
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Flink是一个流处理框架，用于实时数据处理和分析。它支持大规模数据流处理，具有高吞吐量、低延迟和强一致性。Flink可以处理各种类型的数据，如日志、传感器数据、社交网络数据等。Flink的核心概念包括数据流(Stream)、数据源(Source)、数据接收器
spark综测
/读取文件：使用 sc.textFile("file:///C:/Users/用户名/Desktop/text02.txt")读取本地文件系统中的"text02.txt"文件，将内容加载为一个RDD（弹性分布式数据集）。//读取文件：使用 sc.textFile("file:///C:/Use
基于SpringBoot+大数据城市景观画像可视化设计和实现
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从0开始带你成为Kafka消息中间件高手---第四讲
接着follower再次发送fetch请求过来，自己的LEO = 1，leader发现自己LEO = 1，follower LEO = 1，所以HW更新为1，同时会把HW = 1带回给follower，但是此时follower还没更新HW的时候，HW还是0。我们生产环境遇到的一些问题，kafka，机
聊聊 Kafka：编译 Kafka 源码并搭建源码环境，2024年最新关于小程序的毕业设计
年进入阿里一直到现在。**
MySQL数据库归档工具之【pt-archiver】
当MySQL数据库积累了大量历史数据时，有效地管理这些数据变得至关重要。为了避免影响数据库性能，并确保其顺畅运行，我们可以利用工具来对历史数据进行归档。是Percona Toolkit的一部分，是一个强大的MySQL数据归档工具。它能够帮助我们将旧数据从一个表中归档到另一个表中，同时保持数据完整性，
Hadoop的核心组件是什么？请简要描述它们的作用。
在上述示例中，我们定义了一个名为WordCount的Java类。Mapper类负责将输入的文本数据拆分成单词，并将每个单词作为键，将值设置为1。通过适当的输入数据和自定义的Mapper和Reducer类，我们可以处理各种类型的大规模数据，并进行相应的分析和计算。使用Hadoop的分布式文件系统HDF
