毕业设计项目 基于大数据的电影数据爬取分析可视化系统
🔥 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🚩基于大数据的电影数据爬取分析可视化系统🥇
8分钟带你体验 Flink CDC 3.0 实现 MySQL 与 StarRocks 实时数据同步
2023年12月， Flink Forward Asia 发布了新一代的端到端数据集成框架 Flink CDC 3.0，该版本采用了以 Flink 为基础的端到端流式 ELT 数据集成框架，支持将数据先导入到下游系统，然后在下游系统中进行加工。在该版本中，社区已支持实时同步 MySQL 数据至 St
hadoop的安装与配置
主机：master（192.168.10.3）从机：slave0（192.168.10.4）从机：slave1（192.168.10.5）
使用 Django 和 RabbitMQ 构建高效的消息队列系统
RabbitMQ是一个流行的开源消息队列系统，它支持多种消息协议，包括 AMQP、STOMP 和 MQTT。RabbitMQ 提供了高度可靠的消息传递机制，并且具有良好的性能和可扩展性，因此成为了许多开发人员首选的消息队列系统。通过本文，我们了解了如何在 Django 项目中集成 RabbitMQ
微服务实战 Eureka注册中心及集群搭建_注册中心部署应用服务器集群
微服务架构已在云原生架构中发挥着举足轻重的作用，而SpingCloud无疑是微服务架构的集大成者，云计算最佳业务实践。服务注册与发现：如Eureka、Consul、Nacos、zookeeper等；服务配置管理：如SpringCloud config、zookeeper、Nacos、Apollo等；
Flink流计算常用算子大全
Flink 已经提供了若干实现好了的 source functions，当然我们也可以通过实现 SourceFunction 来自定义非并行的source或者实现 ParallelSourceFunction 接口或者扩展 RichParallelSourceFunction 来自定义并行的 sou
Hive SQL的各种join总结
join时的最后一个表会通过reducer流式传输，并在其中缓冲之前的其他表，因此，将大表放置在最后有助于减少reducer阶段缓存数据所需要的内存。包含左、右两个表的全部行，不管另外一边的表中是否存在与它们匹配的行 在功能上，它等价于对这两个数据集合分别进行左外连接和右外连接，然后再使用。左表数据
（三）丶RabbitMQ的四种类型交换机
四大交换机工作原理及实战应用。
RabbitMQ（六）消息的持久化
RabbitMQ（六）消息的持久化
大数据之Hive:regexp_extract函数案例
符号含义实列做为转意，即通常在"/"后面的字符不按原来意义解释如" * “匹配它前面元字符0次或多次，/a*/将匹配a,aa,aaa，加了”/"后，/a/* /将只匹配"a* "匹配任何一个字符匹配一个输入或一行的开头/^a/匹配"an A"，而不匹配"An a"匹配一个输入或一行的结尾/a$/匹配
一个简单的javaweb小项目(适合新手上手)
案例说明:学习完javaweb的所有技术栈后用来上手的小项目有，用到的技术栈有jsp+JDBC+servlet，使用的工具是idea2022版+tomcat8.0.53。3.人员管理(在此界面可以进行人员信息的修改)4.任务管理(此界面可以进行任务的修改删除)6.退出系统，返回登录界面。
一篇文章教会你如何搭建hive数据库
（此图为Apache Hive官网的截图，具体网址为Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以用来对HDFS中存储的数据进行查询和分析。Hive能够将HDFS上结构化的数据文件映射为数据库表，并提供SQL查询功能，将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive通过简单的SQL语句实现快
RabbitMQ压测简介_rabbitmq 压测工具(1)，2024年大数据开发面试题
个人可以走的很快，但一群人才能走的更远。不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎扫码加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
一文掌握：数据湖是什么？可不是数据仓库
数据湖（Data Lake）是指一个大型数据存储和处理系统，它能够存储各种类型和格式的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据湖的目的是为了让企业可以更好地管理和利用大量的数据，以便进行数据分析、机器学习等工作。数据湖通常采用分布式计算和存储技术，如Hadoop、Spark等，能够处理
Kafka 核心属性速览
Kafka的Broker、partitions、Replicas 是一个什么概念，他们之间是什么关系？
SpringBoot集成系列--Kafka
本文描述了如何在SpringBoot上集成Kafka，包括添加依赖、配置Kafka、创建生产者和消费者，并进行测试，并对遇到的问题进行了分享。
Eureka 详解：构建高可用微服务架构
在 Eureka 中，微服务实例在启动时向 Eureka 服务器注册自己的信息，包括主机名、IP 地址、端口号以及其他元数据。服务注册过程由 Eureka 客户端负责，它们将自己的信息发送给 Eureka 服务器，以便其他服务能够发现并与之通信。在当今微服务架构中，服务发现和注册是至关重要的组件。在
Apache Kafka知识点表格总结
总结并复习一下Kafka知识点，使用表格形式总结，并附上与Spring Boot的整合示例
Kafka批量消费
当批量处理消息时，需要注意的是，一旦消息处理完成且没有错误，应当手动提交偏移量，以确认这些消息已经被成功消费。如果有消息处理失败，则可能需要根据业务需求选择不同的策略，比如重新尝试处理整个批次、跳过错误消息或者记录错误信息稍后处理。注解处理批量信息时，首先需要开启批量监听模式，并配置相应的consu
Zookeeper概要、协议、应用场景
Zoopkeeper提供了一套很好的分布式集群管理的机制，就是它这种基于层次型的目录树的数据结构并对树中的节点进行有效管理，从而可以设计出多种多样的分布式的数据管理模型，作为分布式系统的沟通调度桥梁。
