实战：Spark在大数据可视化中的应用
1.背景介绍大数据可视化是现代数据科学的一个重要领域，它涉及到如何将大量、复杂的数据转化为易于理解和分析的视觉表示。Apache Spark是一个流行的大数据处理框架，它提供了一种高效、灵活的方法来处理和分析大数据集。在这篇文章中，我们将探讨Spark在大数据可视化中的应用，并深入了解其核心概念、算
基于 HBase & Phoenix 构建实时数仓（1）—— Hadoop HA 安装部署
Hadoop HA 安装部署
不用植发就能快速长头发的秘方被我找到啦！（私藏起来偷偷看...）
Hadoop是目前应用最为广泛的分布式大数据处理框架，其具备可靠、高效、可伸缩等特点。Hadoop的核心组件是HDFS、MapReduce。随着处理任务不同，各种组件相继出现，丰富Hadoop生态圈，目前生态圈结构大致如图所示：根据服务对象和层次分为：数据来源层、数据传输层、数据存储层、资源管理层、
大数据技术之Hadoop-运行环境搭建
Hadoop 运行环境搭建
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，使用户能够使用类似于关系型数据库的方式来处理大规模的分布式数据。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，使用户能够使用类似于关系型数据库的方式来处理大规模的分布
Flink CEP（模式 API Pattern API ）
在Flink的学习过程中，我们已经掌握了从基本原理和核心层的DataStream API到底层的处理函数，再到应用层的Table API和SQL的各种手段，可以应对实际应用开发的各种需求。有了定义好的个体模式，我们可以进一步将这些模式按照一定的顺序连接起来，以定义一个完整的复杂事件匹配规则。在实际应
ClickHouse 与 Kafka 整合: 实时数据流处理与分析解决方案
1.背景介绍随着数据量的不断增长，实时数据处理和分析变得越来越重要。ClickHouse 和 Kafka 都是在现代数据技术中发挥着重要作用的工具。ClickHouse 是一个高性能的列式数据库，专为 OLAP 和实时数据分析而设计。Kafka 是一个分布式流处理平台，用于构建实时数据流管道和流处理
【RabbitMQ】RabbitMQ的交换机
交换机的作用是什么？接收publisher发送的消息将消息按照规则路由到与之绑定的队列不能缓存消息，路由失败，消息丢失FanoutExchange的会将消息路由到每个绑定的队列描述下Direct交换机与Fanout交换机的差异？Fanout交换机将消息路由给每一个与之绑定的队列Direct交换机根据
HBase的数据实时处理与流处理
1.背景介绍HBase的数据实时处理与流处理1.背景介绍HBase是一个分布式、可扩展、高性能的列式存储系统，基于Google的Bigtable设计。它是Hadoop生态系统的一部分，可以与HDFS、MapReduce、ZooKeeper等组件集成。HBase的核心特点是提供低延迟、高吞吐量的随机读
完整银行大数据hive数仓项目技术方案，基于hadoop生态构建，全网首发（独家）
完整银行大数据hive数仓项目技术方案，基于hadoop生态构建，内容包括：项目时长，项目架构，人员配置，主题开发，集群规模，机器配置，项目描述，项目优化，日活人数，等诸多详细内容
湖科牢大 学spark
HDFS（Hadoop分布式文件系统）：HDFS是Hadoop的核心组件之一，它是一个可靠且高容错性的分布式文件系统。它将大文件切分成多个块，并将这些块分布式存储在Hadoop集群的多个节点上。MapReduce：MapReduce是Hadoop的另一个核心组件，它是一种用于大规模数据处理的编程模型
SparkStreaming---入门
流处理和批处理是两种不同的数据处理方式，它们在处理数据的方式和特点上有所不同。流处理（Stream Processing）是一种数据处理方式，它实时地处理数据流，即将源源不断的数据按照特定的规则进行实时处理。批处理（Batch Processing）是一种数据处理方式，它将一段时间内的数据收集起来，
大数据开发（Spark面试真题-卷一）
Spark Streaming是Spark提供用于实时流式数据处理和分析的库。它基于离散时间间隔将原始流式数据划分为小的批处理，然后将这些批次数据提供给Spark引擎进行处理。不断从流源接收数据，并将其划分为微批次。将每个微批次传递给Spark引擎。Spark引擎对每个微批次执行相同的操作，如数据转
Kafka（九）跨集群数据镜像
下面就一个笔者公司的实际的案例，结合上述的理论知识，来说明Kafka灾备解决方案是如何应用到实际的生产当中的，我们暂且称之为H公司。H公司近年来在进行IT系统的数字化转型，采用了事件驱动（EDA）的架构，对公司数十个独立的IT系统进行重构和整合。事件驱动公有云和私有云/遗留系统之间的消息订阅与发布消
pyspark分布式部署随机森林算法
分布式算法的文章我早就想写了，但是一直比较忙，没有写，最近一个项目又用到了，就记录一下运用Spark部署机器学习分类算法-随机森林的记录过程，写了一个demo。在大规模数据的情况下如果需要用机器学习算法，Spark是一个很好的选择，可以大大提升任务的运行速度，工业环境中效率往往是最需要的，Spark
使用 PySpark 进行数据清洗与 JSON 格式转换的实践详解（保姆级编码教程）
PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，可用于处理大规模数据集。它提供了丰富的功能和库，使得数据清洗和转换变得更加高效和便捷。本文介绍了使用 PySpark 对数据进行清洗和 JSON 格式转换的过程。通过上述步骤，我们可以连接到远程 Spark 服务器，加载数据，应
【Spark系列1】DAG中Stage和Task的划分全流程
上面已经介绍，在一个Stage中，RDD的依赖关系是窄依赖，所以最后一个RDD的分区数量取决于其依赖的RDD的分区数量，一直依赖到该阶段的开始的RDD的分区。
重生之救赎（Spark的救赎）新手小白适用
首先简单介绍了Spark的发展历史、Spark的特点，然后介绍了Spark的生态圈和Spark的应用场景。接着详细介绍单机模式、单机伪分布式模式和完全分布式模式下Spark集群的搭建过程。最后重点介绍了Spark的架构、Spark作业的运行流程和Spark的核心数据集RDD。
HiveSQL题——collect_set()/collect_list()聚合函数
HiveSQL题——collect_set()/collect_list()聚合函数
2023年第三届中国高校大数据挑战赛D题超详细解题思路
根据上述选择的指标对每个学校的数据进行计算，最终得到学校的各种指标得分。这里的建议就是优先选择客观的评价模型，基于你们队伍选择的指标个数，指标个数多可以构建主成分分析，指标个数少可以构建熵权法、理想解法等。问题二（类型、学校）、不同的培训学校有不同的生源质量、学校办学条件、学校师资水平等的差异，仅仅
