大数据面试题整理——Hive
Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库软件，它提供了类似SQL的查询语言，使得用户可以用SQL来查询存放在Hadoop上的数据。Hive是一种结构化数据的存储和查询机制，它可以将SQL语句转换为MapReduce任务在Hadoop上执行。Hive可以自定义单行函数、聚合函数、炸裂函数。定义单行
Kafka介绍
Apache Kafka 是大数据生态系统中的一个重要组成部分，它不仅作为一个高效的消息传递系统，还作为数据管道和事件驱动架构的核心组件，为实时数据处理和分析提供了强大的支持。通过其高吞吐量、低延迟、可扩展性和容错性，Kafka 成为了现代数据架构中的首选技术之一。
基于Hadoop的网购电脑行为分析系统的设计实现（亮点大数据Scrapy爬虫Echars可视化大屏）
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大数据Hadoop+HBase+Spark+Hive集群搭建教程：一站式掌握大数据技术
大数据Hadoop+HBase+Spark+Hive集群搭建教程：一站式掌握大数据技术 【下载地址】大数据HadoopHBaseSparkHive集群搭建教程七月在线1 本资源文件提供了关于如何搭建大数据集群的详细教程，涵盖了Had
大数据日志处理框架ELK方案
例如，当系统出现故障时，运维人员可以通过Elasticsearch的全文检索功能，快速定位到相关的日志记录，并通过Kibana的可视化界面进行详细的查看和分析。通过合理利用ELS架构的功能和优势，企业可以实现对日志数据的全面管理和高效利用，为企业的运营和发展提供有力的支持。ELS架构中的Elasti
大数据-196 数据挖掘 机器学习理论 - scikit-learn 算法库实现 案例1 红酒 案例 2 乳腺癌
KNN 中的一个超参数，所谓“超参数”，就是需要人为输入，算法不能通过直接计算得出这个参数，KNN 中的 K 代表的是距离需要分类的测试点 X 最近的 K 个样本，如果不输入这个值，那么算法中重要部分“选出 K 个最近邻”就无法实现。如果选择的 K值较小，就相当于较小的领域中的训练实例进行预测，这时
毕业设计 大数据抖音短视频数据分析与可视化(源码)
🔥 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🚩基于大数据的抖音短视频数据分析与可视化🥇
『Python - Azure Databricks』pyspark 数值精度，Decimal转Float
在对数据精度要求较高的任务中，将数据从数据源加载到数据库时不能损失精度，这时通常会使用到Decimal函数，有时候这些数据会导致异常，因为pandas不支持涉及Decimal和float的混合运算，所以必须先统一数据类型最简单粗暴的应对方法当然是直接对涉及运算的数值列进行操作了，不过缺点就是在代码量
kafka如何保证消息不丢失和不重复消费
消息不丢失：通过副本机制、生产者和 Broker 的配置来确保消息成功写入并持久。
使用 Docker 部署和运行 RabbitMQ
通过 Docker 部署 RabbitMQ 非常方便，尤其是在需要快速启动和管理消息队列服务的场景中。RabbitMQ 管理界面为我们提供了监控和管理消息队列的工具。在使用过程中，确保 RabbitMQ 容器运行正常，连接信息配置正确，即可避免常见的启动和连接问题。
Hive3：表性能优化-分区与分桶
Hive
大数据054_python基于爬虫与文本挖掘的网络舆情监控系统 可视化分析系统
Python具有强大的优势，通过简洁的语法和类库进行操作。而且Python提供了许多的控制语句，比如if语句、for语句，while语句。在数据插入时也可以通过for语句来进行数据的逐条插入。Flask框架的主要特征是核心构成比较简单，但具有很强的扩展性和兼容性，程序员可以使用Python语言快速实
Spark 3.3.x版本中的动态分区裁剪（DPP，Dynamic Partition Pruning）的实现及应用剖析
一种通用的描述是，DPP在分区级别过滤数据，注意它有别于`Partitioin Filter`。DPP是在`execute`阶段生效，对从数据源加载的`InputPartition`（Spark内部计算数据时定义的数据类型）进一步过滤，减少传递到下游算子的数据量；而`Partition Filter
大数据新视界 -- 大数据大厂都在用的数据目录管理秘籍大揭秘，附海量代码和案例
本文围绕大数据时代的数据目录管理展开，深入阐述其重要性、挑战、策略、多行业经典案例及未来发展趋势，包括智能化、与其他技术融合和跨组织协作，提供丰富代码和可视化示例，具有高参考价值。
Hive Metastore 查分区大小 批量建表语句
concat(‘)’,(case when t.PARAM_VALUE is null then ’ ’ else concat(’ comment ‘,’‘’‘,t.PARAM_VALUE,’‘’ ‘) end),concat(case when t.PARTITIONED is null the
UnifiedArchive 项目教程
UnifiedArchive 项目教程 UnifiedArchive UnifiedArchive - an archive manager with unified interface for different formats
kafka
kafka消费模式：主要有2种，分别是一对一的消费和一对多的消费。一对一消费：点对点通信，一个发送，一个接收。消息发送者将消息发送至队列中，通知消费者从队列中拉去数据进行消费，消费完毕后，队列中消息删除。1条消息只能被1个消费者消费一对多消费：也成为发布/订阅模式，利用topic存储消息，消息生产者
大数据-200 数据挖掘 机器学习理论 - 决策树 数据集划分 决策树生成 ID3 C4.5
而在信息熵指数的指导下，决策树生成过程的局部最优条件也非常好理解：即在选取属性测试条件（attribute test condition）对某节点（数据集）进行切分的时候，尽可能选取使得该节点对应的子节点信息熵最小的特征进行切分。同时我们知道，全局最优树没有办法简单高效的获得，因此此处我们仍然要以局
Airflow 中文文档：大数据工作流的利器
Airflow 中文文档：大数据工作流的利器 airflow-doc-zh :book: [译] Airflow 中文文档 项目地址: https
ApacheFlink：流处理框架的概述和核心概念
ApacheFlink：流处理框架的概述和核心概念作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming关键词：流处理，Apache Flink，数据流系统，实时计算，事件驱动，复杂事件处理，分布式
