(续)Hadoop相应组件的搭建
ZooKeeper 的安装包 zookeeper-3.4.8.tar.gz 已放置在 Linux 系统 /opt/software目录下。解压安装包到指定目标，在 Master 节点执行如下命令。
Kafka最全讲解，通俗易懂
kafka
数据库与数据仓库的区别及关系
数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计**。数据库和数据仓库都有各自的优势和局限性，它们各自适用于不同的场景。数据库更适合用于快速处理事务性操作，而数据仓库则更适合用于进行复杂的数据分析和查询。它们各自有不同的用途和优化方式，可以根据实际需求选择使用。
Python 操作 Kafka，生产者和消费者代码 Demo
不知道你们用的什么环境，我一般都是用的Python3.6环境和pycharm解释器，没有软件，或者没有资料，没人解答问题，都可以免费领取（包括今天的代码），过几天我还会做个视频教程出来，有需要也可以领取~给大家准备的学习资料包括但不限于：Python 环境、pycharm编辑器/永久激活/翻译插件p
一、初识hadoop
开发人员为Hadoop编写MapReduce作业，并使用HDFS中存储的数据，而HDFS可以保证快速的数据访问。类似于SQL的高级语言，用于执行对存储在Hadoop中数据的查询，Hive允许不熟悉MapReduce的开发人员编写数据查询语句，它会将其翻译为Hadoop中的MapReduce作业。
hive窗口分析函数使用详解系列一
Hive提供的窗口和分析函数可以分为聚合函数类窗口函数，分组排序类窗口函数，偏移量计算类窗口函数
Spark编程基础详细总结
第二种方式生成的RDD中保存的是T的值，Seq［String］部分的数据会按照 Seqf（T,Seq［String］）的顺序存放到各个分区中，一个 Seq［Stringl对应存放至一个分区，并为数据提供位置信息，通过preferredLocations0方法可以根据位置信息查看每一个分区的值。（2）
数据仓库作业六：第9章 分类规则挖掘
数据仓库与数据挖掘第九章作业。
使用sqoop将mysql数据导入到hive中
这个命令是，将mysql中kk数据库中的表student导入到hive的db_msg数据库的student表（该表可不存在，会自动创建）正常情况下，可以显示所有数据库。
因为一次 Kafka 宕机，终于搞透了 Kafka 高可用原理！
所以，只要将Topic副本个数设置为和Broker个数一样，Kafka的多副本冗余设计是可以保证高可用的，不会出现一宕机就不可用的情况（不过需要注意的是Kafka有一个保护策略，当一半以上的节点不可用时Kafka就会停止）。存在一种情况，Leader刚收到了消息，Follower还没来得及同步Bro
星火模型（Spark）的langchain 实现
星火模型的langchain实现。测试已通过，希望有所帮助。实现如下： 自行跳转。
（头哥）HBase的安装与简单操作
【代码】HBase的安装与简单操作。
RabbitMQ相关知识学习
Redis的发布模型、可靠性、延时消息、死信队列
使用Intellij idea编写Spark应用程序(Scala+Maven)
对Scala代码进行打包编译时，可以采用Maven，也可以采用sbt，相对而言，业界更多使用sbt。这里介绍IntelliJ IDEA和Maven的组合使用方法。IntelliJ IDEA和SBT的组合使用方法，请参考“使用Intellij Idea编写Spark应用程序（Scala+SBT）”。
大数据技术原理（一）：还记得你大数据入门的第一份测试题吗
大数据技术原理（一）：还记得你大数据入门的第一份测试题吗大数据技术原理作业一、完成慕课第一讲单元测验二、完成教材第一章课后习题9，121.举例说明大数据关键技术。2、详细阐述大数据，云计算，物联网三者之间的区别与联系。
rabbitmq报错
rabbitmq报错
【Kafka】Kafka面试和工作中十有八九会遇到的15个问题
Kafka是一个分布式流处理平台，适用于需要实时数据处理的各种场景，如日志聚合、事件源、监控和分析。Kafka的设计采用了发布-订阅模型，允许生产者发布消息到Topics，消费者订阅并处理这些消息，同时支持数据持久化、分区、副本机制以及灵活的数据保留策略和安全性配置，以确保高可靠性和系统容错性。
RabbitMQ中4种交换机的Java连接代码
虽然queue1和queue的map中要求的参数信息基本一致，但匹配规则不同，queue1是“x-match：all” ,即需要完全匹配，而后者是“x-match：any”，即只要一个满足就可发送到，从图中可以看到queue2里 " "sex":男" "可以匹配到的。Header交换机与Direct
基于大数据的空气质量预测和可视化分析
本研究旨在通过设计并实现一个城市空气质量数据采集系统，提高数据采集的效率和准确性，为城市环境管理和公众健康提供科学依据。通过这一系统，我们期望能够为相关部门提供决策支持，促进环保政策的制定和城市环境质量的改善。分析网页结构：检查目标网页的HTML结构，确定数据存放的位置。选择爬虫工具：使用如Pyth
微服务治理：Nacos, Zookeeper, consul, etcd, Eureka等 5 个常用微服务注册工具对比
本文介绍了 Nacos, Zookeeper, consul, etcd, Eureka 等5个常用微服务注册工具，并列表进行了详细对比
