(03)Hive的相关概念——分区表、分桶表
Hive的相关概念——分区表、分桶表
大数据关键技术之数据采集电商数据采集电商API接口接入发展趋势
现代的数据采集系统已经逐步向着网络化的方向发展。未来，数据的多模多态是数据存在的原始形式，对伴随技术发展、场景化发展和时长要求，需要将更多多模多态数据汇聚分析从而产生更大的社会价值和意义显得格外重要。但随着大数据和物联网等技术的提出，各行各业对数据采集的发展提出了更高的要求，同时其正逐步的向智能化、
Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 有什么优缺点？
那么 A 系统连续发送 3 条消息到 MQ 队列中，假如耗时 5ms，A 系统从接受一个请求到返回响应给用户，总时长是 3 + 5 = 8ms，对于用户而言，其实感觉上就是点个按钮，8ms 以后就直接返回了，爽！所以消息队列实际是一种非常复杂的架构，你引入它有很多好处，但是也得针对它带来的坏处做各种
大数据学习之Flink、10分钟了解Flink的核心组件以及它们的工作原理
的容错机制的核心组件包括和。等等.. .. ..Checkpoint是用于容错和恢复的机制 是 实现容错机制最核心的功能组件，也是四大基石之一，它在数据流处理过程中定期捕获作业状态的快照，并将其存储在可靠的存储系统中。当作业发生故障时， 可以从最近的 Checkpoint 恢复，重新处理数据流，以保
信贷风控技术十分钟精通2（信贷大数据）
小数据大数据收集目的小数据是为特定的、明确的分析目标，制订规划并进行收集、整理、分析的数据，数据与分析目标之间有强逻辑业务关系，小数据亦称强关联数据大数据不一定有明确的分析目标，收集数据范围更广，与业务的关联性弱，大数据亦称弱关联数据数据结构来自不同行业领域，种类复杂，标准和格式种类单一、结构统一，
云计算-HIVE部分代码复习(自用)
云计算-HIVE部分代码复习(自用),包括hive的基本操作,如创建数据仓库,表的基本操作,Hive中数据的导入导出,,数据的到处方式以及Hive分区表的操作和桶的操作
消息队列MQ详解(Kafka、RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ等)
消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的Kafka，阿里巴巴自主开发RocketMQ等。
【大数据面试题】004 Flink状态后端是什么
将状态存储在 FileSystem，如本地文件系统，或 HDFS 文件系统。写入到文件后，如果遇到程序中断停止，能够正常恢复。生产环境中， FsStateBackend 是个不错的选择。所以如果需要更高的性能，可以使用这个状态后端。那作为最热门的实时处理框架，Flink对状态管理是有一套的。那就是状
restful web服务实现mysql+debezium+kafka对mysql数据库的业务实时变更数据监控
本文主要实现了java程序，创建restful web服务，示范利用RestController、Debezium和KafkaListener通过binlog日志监控并获得mysql业务数据库变更，请用具体数据集举例说明以上程序各步骤处理结果
大数据和网络复习
设结点丢弃一个分组的概率为p。朴素贝叶斯把类似「敲击声」这样的特征概率化，构成一个「西瓜的品质向量」以及对应的「好瓜/坏瓜标签」，训练出一个标准的「基于统计概率的好坏瓜模型」，这些模型都是各个特征概率构成的。朴素贝叶斯算法的核心思想是通过考虑特征概率来预测分类，即对于给出的待分类样本，求解在此样本出
【大数据毕设选题】机器学习新闻算法实现 - python机器学习 深度学习
🔥 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🚩机器学习新闻算法实现🥇学长这里给一个题目
Elasticsearch与Hadoop和Spark的整合与大数据处理
1.背景介绍1. 背景介绍Elasticsearch是一个开源的搜索和分析引擎，基于Lucene库构建，具有实时搜索、文本分析、数据聚合等功能。Hadoop是一个开源的分布式存储和分析平台，由Google的MapReduce算法启发，具有高可扩展性和高容错性。Spark是一个快速、高效的大数据处理引
Kafka常见生产问题详解
比如，在原有Topic下，可以调整Producer的分区策略，让Producer将后续的消息更多的发送到新增的Partition里，这样可以让各个Partition上的消息能够趋于平衡。思路是可行的，但是重试的次数，发送消息的数量等都是需要考虑的问题。PageCache缓存中的消息是断电即丢失的。因
Flink 内容分享(一)：Fink原理、实战与性能优化(一)
它支持多种数据源和数据目的地，并且提供了丰富的流处理操作，如窗口化、聚合、过滤、连接和转换等。支持多种数据源和数据目的地：Flink能够从多种数据源中读取数据，并将处理结果输出到多种数据目的地中，如Kafka、Hadoop、Cassandra、ElasticSearch等。这些优化手段可以提高Fli
Zookeeper的数据同步与备份
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Zookeeper 是一个开源的分布式应用程序，它提供了一种分布式协同服务，以实现分布式应用程序的可靠性和可扩展性。Zookeeper 的核心功能是提供一种高效、可靠的数据同步和分布式协同服务。在分布式系统中，Zookeeper 被广泛应用于配置管理、集群管理
掌握Zookeeper的集群管理与监控
1.背景介绍Zookeeper是一个开源的分布式协调服务，用于构建分布式应用程序的基础设施。它提供了一种可靠的、高性能的协调服务，以实现分布式应用程序之间的数据同步和一致性。Zookeeper的核心功能包括：数据存储、配置管理、集群管理、负载均衡、分布式同步等。Zookeeper的核心概念包括：Zo
Zookeeper
kafka-topics.sh --zookeeper IP1:2181,IP2:2181,IP3:2181 --create --topic 队列名 --partitions 分区数 --replication-factor 副本数 #创建topic。第一次leader选举：比较服务器节
滴滴二面：kafka的零拷贝原理?
零拷贝通过DMA（DirectMemoryAccess）技术把文件内容复制到内核空间中的ReadBuffer，接着把包含数据位置和长度信息的文件描述符加载到SocketBuffer中，DMA引擎直接可以把数据从内核空间中传递给网卡设备。而零拷贝，就是把这两次多于的拷贝省略掉，应用程序可以直接把磁盘中
【大数据毕设选题】大数据电商用户行为分析 -python 大数据
🔥 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🚩基于大数据的淘宝用户行为分析🥇学长这里给
【大数据】Flink 内存管理（四）：TaskManager 内存分配（实战篇）
在 《Flink 内存管理（一）：设置 Flink 进程内存》中我们提到，必须使用下述三种方法之一配置 Flink 的内存（本地执行除外），否则 Flink 启动将失败。这意味着必须明确配置以下选项子集之一，这些子集没有默认值。
