如何保证RabbitMQ消息的可靠传输
RabbitMQ通过一系列机制来保证消息的可靠传输，包括消息的持久化、队列的持久化、消息确认机制、事务机制以及消息重试机制等
Spring Kafka——基于 Spring Kafka 实现动态管理 Kafka 连接和 topic 的监听
本文详细介绍了如何使用 Spring Kafka 进行动态的 Kafka 连接和主题监听管理。通过对 @KafkaListener 注解的执行原理的深入分析，文中详细解释了注解的解析、端点的注册以及监听器容器的创建过程，展示了如何通过编程方式控制 Kafka 消费者行为。此外，还提供了一个实用的动态
spark实验三-spark进阶编程
掌握使用spark自定义分区掌握打包spark工程掌握通过spark-submit提交应用实验说明先有一份某年度中国女排集训运动员数据文件 Volleyball_Plaryer.csv ，数据字段说明如下表所示现要求在IntelliJ IDEA 中进行spark编程，通过自定义分区实现将运动员按照所
【大数据面试】Flink面试题附答案
1、背压问题2、Flink是如何支持批流一体的3、Flink任务延迟高，想解决这个问题，你会如何入手4、Flink的监控页面，有了解吗，主要关注那些指标？5、你们之前Flink集群规模有多大？部署方式是什么？你了解哪些部署方式？6、Flink如何做压测和监控7、Flink checkpoint 的相
MongoDB分片：打造高性能大数据与高并发处理的完美解决方案
MongoDB 分片是一种有效的数据水平扩展方法，可以帮助应对大数据量和高并发访问的需求。通过合理配置和管理分片集群，可以实现系统的高性能、高可用性和可扩展性。在实际应用中，需要根据具体场景和需求，选择合适的分片键和配置方案，以实现最佳的系统性能和稳定性。
数据仓库实验二：关联规则挖掘实验
数据仓库与数据挖掘实验二：关联规则挖掘实验。
Zookeeper+ActiveMQ集群搭建
其它面试题（springboot、mybatis、并发、java中高级面试总结等）《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》点击传送门，即可获取！[外链图片转存中…(img-FwfU5N5Z-1714771889386)][外链图片转存中…(img-HCmsdgcA
Spark实战项目：电商数据分析
1.背景介绍1. 背景介绍电商数据分析是一项非常重要的技能，它可以帮助企业了解消费者行为、优化商品推荐、提高销售额等。随着数据规模的增加，传统的数据处理方法已经无法满足需求。因此，需要一种高效、可扩展的大数据处理框架来处理这些复杂的数据。Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，它可以处理
Hive-分区与分桶详解（超详细）
本文将介绍Hive中的两个重要概念：分区和分桶。在大数据处理场景下，通过合理地使用分区和分桶可以提高查询性能、管理灵活性以及支持更多的数据操作。在Hive中，分区是将表的数据按照某个列的值进行划分和存储的一种方式。通过分区，可以将数据按照特定的维度进行组织，提高查询效率和数据管理的灵活性。分桶是将表
SpringCloud系列（16）--将服务提供者Provider注册进Zookeeper
在上一章节中我们说明了一些关于Eureka自我保护模式，而且自上一章节起关于Eureka的知识已经讲的差不多了，不过因为Eureka已经停更了，为了安全考虑，我们要用还在更新维护的注册中心来取代Eureka，而本章节则是关于如何使用Zookeeper来代替Eureka。
使用Flink SQL实时入湖Hudi/Hive
Hudi是一个流式数据湖平台，使用Hudi可以直接打通数据库与数据仓库，Hudi可以连通大数据平台，支持对数据的增删改查。Hudi支持同步数据入库，提供了事务保证、索引优化，是打造实时数仓、实时湖仓一体的新一代技术。下面以我实际工作中遇到的问题，聊下湖仓一体的好处，如有不对，敬请指正。
Spark在AI和深度学习中的应用
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Spark是一个开源的大规模数据处理框架，它可以处理批量数据和流式数据，并提供了一个易用的编程模型。Spark在大数据领域得到了广泛的应用，但是在AI和深度学习领域的应用却相对较少。然而，随着数据量的增加，Spark在AI和深度学习领域的应用也逐渐崛起。在本文
【统计建模选题】大数据和人工智能背景下新能源汽车某方面的统计研究
确保你的研究问题、数据来源和分析方法能够紧密围绕“大数据与人工智能”的主题展开，同时选取的研究指标应当能够体现出大数据分析和人工智能技术的应用价值。通过这样的设计，可以确保研究不偏离题意，且能够深入探索新能源汽车行业在大数据和人工智能背景下的发展趋势和挑战。针对新能源汽车行业，在大数据和人工智能背景
大数据技术原理及应用课实验6 :熟悉Hive的基本操作
在本次实验中，理解学习了Hive作为数据仓库在Hadoop体系结构中的角色以及学习了如何使用常用的HiveQL。具体如下：学习了创建内部表、从文件向表中导入数据、利用Hive自动分区特性向分区表dividends各个分区中插入对应数据、查询指定的内容等等。还有在实验中有遇到过一些问题，如在启动 Hi
Spark-机器学习（1）什么是机器学习与MLlib算法库的认识
从这一系列开始，我会带着大家一起了解我们的机器学习，了解我们spark机器学习中的MLIib算法库，知道它大概的模型，熟悉并认识它。同时，本篇文章为个人spark免费专栏的系列文章，有兴趣的可以收藏关注一下，谢谢。同时，希望我的文章能帮助到每一个正在学习的你们。也欢迎大家来我的文章下交流讨论，共同进
伪分布式hadoop+spark+scala 超详细搭建
步骤一：将/root/runajian下的hadoop-2.7.7.tar.gz压缩包解压到/opt目录下，并将解压文件改名为hadoop。复制/opt/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml.tmplate 名为mapred-site.xml。步骤一：安装命令如下，将安
大数据实验三-HBase编程实践
在本实验中，我深入了解了HBase在Hadoop体系结构中的角色，以及其常用的Shell命令和Java API。（1）首先，我在Hadoop基础上成功安装了HBase，为其后续应用奠定了基础。（2）在Shell命令方面，我实践了创建表（create）、列出HBase中所有的表信息（list）、向表、
大数据导论学习
无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉，管理和处理的数据集合。Hadoop集群包括两个集群：HDFS集群，YARN集群两个集群逻辑上分离，通常物理上在一起两个集群互相之间没有依赖，互不影响。某些角色进程往往部署在同一台物理机器上两个集群都是标准的主从架构集群。
