大数据-229 离线数仓 - ODS层的构建 Hive处理 JSON 数据处理 结构化
ODS是一种面向操作层的数据存储，专注于支持企业的日常运营。它通常整合了来自不同数据源（如ERP、CRM、销售系统等）的数据，通过清洗、转换后存储，以便快速查询和使用。ODS不以历史数据分析为主要目的，而是以操作和事务处理为核心。
【源码+文档+调试讲解】基于Hadoop实现的豆瓣电子图书推荐系统的设计与实现
随着开数字化阅读的普及，豆瓣电子图书推荐系统应运而生，旨在为用户提供个性化的阅读体验。基于Hadoop的强大数据处理能力，该系统能够有效处理海量用户数据和书籍信息，通过复杂的算法模型为用户推荐高质量的内容。管理员功能涵盖用户管理、豆瓣高分管理等，确保了平台的高效运营。用户个人中心则提供修改密码、我的
pyspark入门基础详细讲解
学习目标：掌握pyspark库的安装，掌握pyspark执行环境入口对象的构建，理解pyspark的编程模型。建议使用国内代理镜像网站下载更快。
Hbase操作手册
1.进入hbase shell2.创建数据库表的命令：create '表名', '列族名1','列族名2','列族名N'3.如果想查看所有数据库表，可以使用list 命令：4.可以看到，刚创建的数据库表user 已经在数据库表的列表中，如果要看user表的结构，可以用命令：describe ‘use
Python学习从0到1 day26 第三阶段 Spark ③ 数据计算 Ⅱ
接受一个处理函数，可用lambda匿名函数快速编写函数对RDD数据逐个处理，得到True的保留到返回值的RDD中完成对Rdd内数据的去重操作接收一个处理函数，可用lambda快速编写函数表示用来决定排序的依据可以控制升序或降序全局排序需要设置分区数为1在 PySpark 框架下，distinct函数
Kafka+RabbitMQ+ActiveMQ看看消息队列设计精要2
消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的Kafka，阿里巴巴自主开发的Notify、MetaQ、Rocke
【Kafka 实战】如何解决Kafka Topic数量过多带来的性能问题？
Kafka Topic 数量过多可能会导致性能问题，包括元数据管理开销增加、Broker 负载增大、网络带宽消耗增加等
简单的kafka&redis学习之redis
redis学习笔记
**AI的三大支柱：神经网络、大数据与GPU计算的崛起之路**
她在斯坦福大学的头几年，尽管遭遇了项目初期的冷淡反响，但通过ImageNet挑战赛吸引了广泛关注。该团队由李飞飞教授领导，他们的目标并不是改进神经网络，事实上，他们几乎没有考虑神经网络，而是致力于创建一个远大于以往的图像数据集：1400万张图像，每张都标注了约2.2万个类别之一。尽管有负面反馈，李飞
zookeeper全系列学习之分布式锁实现
就像上篇文章zookeeper全系列学习之统一配置获取说的，有了naocs谁还用zk做配置中心呢一样，现在项目中用zk实现分布式锁的估计也很少了，但是我认为它其实是有存在的价值的，因为它的临时顺序节点的特点，当客户端不可用时他能及时识别从而避免客户端开线程去主动删除，无论是为了学习还是工作亦或是为了
基于Spark的电信用户行为分析系统的设计与实现(源码+文档+部署讲解等)
基于Spark的电信用户行为分析系统的设计与实现是为了应对电信行业海量数据处理和深入用户洞察的需求。该系统在设计上充分考虑了电信数据的复杂性和多样性。采用分布式架构，能够高效地采集、存储和处理来自不同渠道的电信用户数据，包括通话记录、短信记录、上网流量数据等。通过数据清洗和预处理模块，对原始数据进行
大数据新视界 -- Hive 查询性能优化：基于成本模型的奥秘（上）（5/ 30）
本文承接 Hive 数据导入系列篇章，深度剖析 Hive 查询性能优化之成本模型，详析成本要素与统计信息，细究查询执行计划及优化策略，精探优化器特性与配置，辅以案例、代码、测试数据及动态切换示例，设互动并预告索引技术篇章。
【选题指导】大数据专业毕业设计选题分享 实用版 2025
毕业设计选题：大数据专业毕业设计选题分享合集涵盖了深度学习、机器学习、算法、人工智能、大数据、信息安全、推荐系统、目标检测等多个热门领域。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，选择一个合适的毕业设计选题至关重要。在这个毕业设计选题合集中，我们精心收集了各种有趣且具有挑战
flink+kafka 如何保证精准一次
在Flink与Kafka的集成中，要实现精确一次（exactly-once）处理语义，需要确保在发生故障时，无论是数据的重复还是丢失都不会发生。
RabbitMQ常用管理命令及管理后台
RabbitMQ管理命令
【Rabbitmq篇】高级特性----TTL，死信队列，延迟队列
详细介绍rabbitmq高级特性----TTL，死信队列，延迟队列
Hadoop3.x单机模式Local(Standalone)模式
hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、workers(DataNode节点配置文件)、mapred-site.xml、yarn-site.xml。--SecondaryNameNode的HTTP服务地址-->--指定mapreduce使用yarn资源管理
毕设开源 基于大数据的b站数据分析
本文主要运用Python的第三方库SnowNLP对弹幕内容进行情感分析，使用方法很简单，计算出的情感score表示语义积极的概率，越接近0情感表现越消极，越接近1情感表现越积极。从数据可视化中可以看到，播放量排名前三的分别是生活类、动画类、鬼畜类，让人诧异的是以动漫起家的B站，播放量最多的视频分类竟
Kettle：一款数据仓库ETL神器
Pentaho Data Integration（Kettle）是一款功能强大、灵活易用的数据集成工具。它能够高效地处理各种数据类型和数据源，实现数据的抽取、转换和加载。
Kafka-with-Akka-Streams-Kafka-Streams-Tutorial 常见问题解决方案
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