摸鱼大数据——Hive表操作——分区表
特点: 分区表会在HDFS上产生目录。查询数据的时候使用分区字段筛选数据，可以避免全表扫描，从而提升查询效率注意: 如果是分区表，在查询数据的时候，如果没有使用分区字段，它回去进行全表扫描，会降低效率只需要记住一点，分区表是用来提升Hive的数据分析效率。
【Kafka专栏 01】Rebalance漩涡：Kafka消费者如何避免Rebalance问题？
Kafka中的Rebalance是消费者组（Consumer Group）内部的一个重要机制，它指的是消费者实例之间重新分配Topic分区（Partition）的过程。在Kafka集群中，Rebalance是为了确保消费者组能够均匀地消费数据而设计的。然而，这个过程在某些场景下，如消费者实例的加入或
在k8s中部署Kafka高可用集群超详细讲解
本文详细讲解了如何在Kubernetes（简称K8s）中部署一个高可用的Kafka集群。Kafka作为流处理平台的佼佼者，其在大数据和实时数据流处理中发挥着重要作用。然而，在高负载和复杂环境中，如何确保Kafka集群的稳定性和高可用性成为了一个重要问题。文章首先介绍了Kafka集群的基本架构和核心概
Spark Streaming的DStream与窗口操作
DStream是Spark Streaming的核心抽象，它代表了连续的数据流，可以从各种数据源创建，如Kafka、Flume、Socket等。DStream可以看作是一个高级别的抽象，它将实时数据流划分为一系列小的批次（micro-batch），每个批次包含一段时间内的数据。DStream上可以应
消息队列RabbitMQ
通过本文的介绍，我们了解了消息队列的基本概念及其在传统系统中的应用场景，认识了基于AMQP协议的RabbitMQ，并学习了如何安装RabbitMQ。消息队列在现代分布式系统中起到了至关重要的作用，合理地使用消息队列可以显著提高系统的性能和可靠性。RabbitMQ作为一种成熟的消息队列解决方案，广泛应
Hive大表join大表如何调优
在Hive中，优化器会根据统计信息决定是将大表放在前面（Join的左边）还是小表放在前面。通常，优化器会选择数据量较小的表作为驱动表（小表作为左边），因为这样可以减少内存消耗并提高效率。但是，如果你有特定的需求，比如你知道大部分数据能快速过滤掉，希望减少任务的执行时间，那么你可以强制指定某个表作为小
【Java面试】十二、Kafka相关
topic分区的消息，只能由消费者组的唯一一个消费者处理，因此，不同的分区分给了不同的消费者，如图，consume1负责P1、P2，consume2负责P3，consume3负责P4分区。分区内部，存储了数据，且是分段存储，segment，每一段，对应三个文件，.index索引文件、.log真正的数
搭建大型分布式服务（三十八）SpringBoot 整合多个kafka数据源-支持protobuf
本插件稳定运行上百个kafka项目，每天处理上亿级的数据的精简小插件，快速上手。< dependency > < groupId > io.github.vipjoey < artifactId > multi-kafka-consumer-starter < version > 最新版本号
【大数据】MapReduce
【大数据】MapReduce
win10环境安装docker及使用docker搭建hadoop、hive 环境
Docker Desktop是适用于Windows的Docker桌面，是Docker设计用于在Windows 10上运行。它是一 个本地 Windows 应用程序，为构建、交付和运行dockerized应用程序提供易于使用的开发环境。Docker Desktop for Windows 使用 Win
RabbitMQ详细介绍
基于AMQP-Advanced Message Queuing Protocol(高级消息队列协议)规范实现的开源项目。
Spring Boot | Spring Boot 整合 “RabbitMQ“ ( 消息中间件 ) 实现
Spring Boot 整合 "RabbitMQ" ( 消息中间件 )实现 ：一、Spring Boot 整合 整合实现 : Publish/Subscribe ( 发布订阅 ) 工作模式 ( "3种"整合实现方式 )1.1 基于"API"的方式 ( 实现 Publish/Subscribe "发布
Spark中的Driver、Executor、Stage，2024年最新写给大数据开发软件工程师的3条建议
在 Spark 中，有多个概念和组件相互协作，以实现分布式数据处理。(img-2Aj9aXI6-1712533543442)]内容对你有帮助，可以添加VX：vip204888 （备注大数据获取）**
RabbitMQ 部署及配置详解(集群部署)_rabbitmq集群部署详解
可以将使用不同的端口和特定的网络接口一些分布式系统 具有领导节点和从节点。对于 RabbitMQ 来说，通常并非如此。RabbitMQ 集群中的所有节点都是平等的对等节点：RabbitMQ 核心中没有特殊的节点。当仲裁队列和插件时，本主题变得更加微妙 被考虑在内，但出于大多数意图和目的， 应将所有群
大数据与自然语言处理的结合：实际案例分享
1.背景介绍自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是人工智能领域的一个重要分支，其主要关注于计算机理解、生成和处理人类语言。随着大数据时代的到来，大量的文本数据在互联网、社交媒体、电子邮件等场景中产生，这为自然语言处理提供了丰富的数据源。因此，大数据与自然语言
一次打通FlinkCDC同步Mysql数据
1、FlinkCDC 提供了对 Debezium 连接器的封装和集成，简化了配置和使用的过程，并提供了更高级的 API 和功能，例如数据格式转换、事件时间处理等。Flink CDC 使用 Debezium 连接器作为底层的实现，将其与 Flink 的数据处理能力结合起来。通过配置和使用 Flink
Spark SQL 多数据源操作（Scala）
文件中会对列加入统计信息: 包括列的 max, min, sum 等, 因此可以在 sql 查询时进行 RBO 中的谓词下推。本关任务：根据编程要求，完善程序，实现 Spark SQL 读取 ORC 格式的 Hive 数据表。本关任务：根据编程要求，编写 Spark 程序读取指定数据源，完成 Par
10道Zookeeper高频面试题，你顶得住吗？Java面试
ZooKeeper的Watcher是一种事件机制，它允许客户端在ZooKeeper上的ZNode（数据节点）上注册一个Watcher，并在特定事件发生时得到通知。ZooKeeper提供了分布式锁的机制，可以通过创建一个ZNode作为锁的节点，然后通过尝试创建这个节点来获取锁。在ZooKeeper的集
B站平台大数据实时监控及分析系统
在当今的互联网时代，数据已成为企业最重要的资产之一。特别是对于像B站这样的大型视频分享平台，每天都会产生海量的用户数据，包括用户观看视频的行为数据、用户的社交互动数据、用户的个人信息数据等。这些数据的分析和处理，对于B站来说，既是一项巨大的挑战，也是一次难得的机遇。为了有效地处理这些数据，B站建立了
