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。
大数据新视界 -- 大数据大厂之经典案例解析：广告公司 Impala 优化的成功之道（下）（10/30）
本文深入探讨广告公司 Impala 优化。阐述广告数据困境，分析 Impala 优化策略，包括存储（格式选择与分区策略对比）和查询（索引、语句改写）优化。通过广告巨头 Y 案例展现优化过程和效果。强调 Parquet 格式与合适分区策略在存储效率上的优势。鼓励读者分享经验，展望 Impala 与机器
ZooKeeper的配置与安装
ZooKeeper（动物园管理员）是一个分布式的、开源的分布式应用程序的协调服务框架，简称zk。ZooKeeper是Apache Hadoop 项目下的一个子项目，是一个树形目录服务。
RabbitMQ的主题模式
这就提出了一个新的问题，在队列中得到一个响应时，我们不清楚这个响应所对应的是哪一条请求。稍后，当我们在回调队列里收到一条消息的时候，我们将查看它的id属性，这样我们就可以匹配对应的请求和响应。如果我们发现了一个未知的id值，我们可以安全的丢弃这条消息，因为它不属于我们的请求。我们可以使用默认队列。在
基于大数据爬虫+Hadoop和Hive的济南旅游景区数据的分析与可视化设计和实现(源码+论文+部署讲解等)
程序上交给用户进行使用时，需要提供程序的操作流程图，这样便于用户容易理解程序的具体工作步骤，现如今程序的操作流程都有一个大致的标准，即先通过登录页面提交登录数据，通过程序验证正确之后，用户才能在程序功能操作区页面操作对应的功能。程序操作流程图首先前端通过Vue和axios发送HTTP请求到后端的登
kafka
Kafka 通过 ACK 机制、ISR 副本同步、持久化存储、Leader 选举、幂等性、事务性支持以及消费者的 offset 管理等多个机制共同确保了消息在生产、传输、存储和消费各个环节的可靠性。这些设计让 Kafka 能够在分布式环境中提供高可用、高可靠的消息传输服务。
开源软件推荐：winutils —— Windows环境下的Hadoop开发利器
开源软件推荐：winutils —— Windows环境下的Hadoop开发利器项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/winu/winutils在大数据处理领域，Apache Hadoop无疑是一个重量级选手。然而，在Windows平台上运行Hadoop的难度往往让
DTWebArchive 项目常见问题解决方案
DTWebArchive 项目常见问题解决方案 DTWebArchive A lightweight class to allow interaction with the WebArchive Pasteboard type us
大数据之——Window电脑本地配置hadoop系统（100%包避坑！！方便日常测试，不用再去虚拟机那么麻烦）
之前我们的hadoop不管是伪分布式还是分布式，都是配置在虚拟机上，我们有的时候想要运行一些mapreduce、hdfs的操作，又要把文件移到虚拟机，又要上传hdfs，麻烦得要死，那么有的时候我们写的一些java、python的hadoop代码，我们只想在本地运行一下看看有没有问题、会是一个什么结果
Flink CDC Schema Evolution 详解
flink-cdc 3.0 通过加入了SchemaOperator和MetadataApplier，监控链路上所有消息，当发生schema变更时，同步上下游hang住上游flush下游修改下游schema恢复运行这样实现了自动schema变更多并发会加速存量数据的同步，增量数据的读取还是只能通过一个
毕业设计项目 python大数据旅游数据分析可视化系统(源码分享)
🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩 **基于python的旅游数据分析可视
【大数据学习 | kafka】kafka的shell操作
【代码】【大数据学习 | kafka】kafka的shell操作。
【pyspark学习从入门到精通1】理解pyspark_1
Apache Spark 是一个功能强大的开源处理引擎，最初由 Matei Zaharia 在加州大学伯克利分校攻读博士学位期间开发。Spark 的第一个版本于 2012 年发布。自那以后，在 2013 年，Zaharia 联合创立并成为了 Databricks 的首席技术官；他同时也在斯坦福大学担
