Spark在AI与机器学习中的应用
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，并提供了一个易于使用的编程模型。Spark在AI和机器学习领域的应用非常广泛，它可以处理大量数据，提高训练和预测的速度，并提供了许多机器学习算法的实现。在本文中，我们将讨论Spark在AI
带你深入了解RabbitMQ
解耦，生产者和消费者不需要知道对方的具体接口异步，生产者发送完消息直接结束，不需要等待消费者执行完，效率高削峰，控制高峰期消息的数量，降低服务器压力二、RabbitMQ的消息模型有：一对一，一个生产者一个队列一个消费者，一个发一个收一对多，一个生产者一个队列多个消费者，多个消费者共享一个队列中的消息
RabbitMQ（一）简介及工作原理
RabbitMQ是一套开源（MPL）的消息代理软件，是由 LShift 提供的一个 Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) 的开源实现，由以高性能、健壮以及可伸缩性出名的 Erlang 写成。具有高可靠、灵活路由的特点，支持多客户端、集群。可集成插件和工具，
Hive与Presto中的列转行区别
Hive、Spark和Presto都提供了这种实现，但有所不同。下面通过这个案例介绍三者之间的区别及注意事项。在处理数据时，我们经常会遇到一个字段存储多个值，这时需要把一行数据转换为多行数据，形成标准的结构化数据。不会自动过滤被转换列和转换列字段值为空的数据，因此此方式数据不会丢失。会自动过滤被转换
HCIA-Big Data V3.0结课测试题(HCIA-Big Data V3.0模拟考试)
本文为HCIA-Big Data V3.0华为认大数据工程师在线课程结课测试题，也是HCIA-Big Data V3.0模拟考试原题
RabbitMq相关面试题
主题模式（Topic）：主题模式是发布/订阅模式的一种变体，消息发送者（生产者）将消息发送到一个主题交换机（Topic Exchange），交换机根据消息的Routing Key将消息路由到一个或多个队列，消费者可以根据通配符的Routing Key来订阅感兴趣的消息。消费者组内的消费者可以并行地处
数据仓库ETL工具对比
1.背景介绍数据仓库ETL(Extract, Transform, Load)工具是用于将数据从不同的数据源提取、转换并加载到数据仓库中的一种技术。ETL工具是数据仓库建设的核心组件，它可以帮助数据仓库专家更快地构建、维护和管理数据仓库。在过去的几年里，ETL工具的市场已经出现了许多竞争对手。这些工
Hadoop3.x基础（1）
1）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。3）广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——**Hadoop生态圈**。Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是一个分布式文件
【Spark系列4】Task的执行
TaskScheduler根据调度的顺序，依次调度TaskSetManager中的TaskSet，对于每个TaskSet遍历所有本地化级别，从小到大尝试在Executor分配Task，根据每个WorkerOffer的executorId和hostname，使用TaskSetManager判断在当前本
大数据与智慧工程系会议管理系统(源码+开题)
例如，通过对历史会议数据的挖掘，可以发现哪些议题更能激发讨论，哪些时间段的会议更能吸引参与者，甚至可以预测未来的会议趋势，为会议的筹备提供科学依据。此外，智慧工程系的技术可以实现会议资源的智能调配，如自动化的会议室预订、动态调整的议程安排等，极大地减轻了组织者的负担，提高了整体的工作效率。随着互联网
阿里云大数据ACA及ACP复习题（81~100)
Quick BI是一款全场景数据消费式的BI平台，秉承全场景消费数据，让业务决策触手可及的使命，通过智能的数据分析和可视化能力帮助企业构建数据分析系统，您可以使用Quick BI制作漂亮的仪表板、格式复杂的电子表格、酷炫的大屏、有分析思路的数据门户，也可以将报表集成在您的业务流程中，并且通过邮件、钉
Flink的文本处理与自然语言处理实战
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Flink 是一个流处理框架，用于实时数据处理和分析。它支持大规模数据流处理，具有高吞吐量、低延迟和强大的状态管理功能。Flink 的核心组件是流处理作业，由一组数据流操作组成。数据流操作包括源(Source)、接收器(Sink)和转换操作(Transform
大数据毕设分享 深度学习花卉识别
今天学长向大家介绍一个机器视觉项目基于深度学习卷积神经网络的花卉识别毕业设计 深度学习的花卉识别系统。
Hive实战：计算总分与平均分
本次实战以Hive为核心，针对学生成绩数据进行统计分析。首先，在虚拟机中创建score.txt文件存储五名学生的成绩记录，并上传至HDFS的路径下。接着启动Hive Metastore服务和客户端，创建与成绩表结构对应的内部表t_score，并运用load data命令将HDFS数据导入该表。最后，
Flink窗口与WaterMark
本文目录窗口的生命周期Window Assigners窗口函数（Window Functions）TriggersEvictorsAllowed Lateness窗口窗口（Window）是处理无界流的关键所在。窗口可以将数据流装入大小有限的“桶”中，再对每个“桶”加以处理。本文的重心将放在 Flin
RabbitMQ五大常用工作模式
简单模式一个生产者一个消费者，不用指定交换机，使用默认交换机工作队列模式一个生产者多个消费者，可以有轮训和公平策略，不用指定交换机，使用默认交换机发布订阅模式fanout类型交换机，通过交换机和队列绑定，不用指定绑定路由键，生产者发送消息到交换机，fanout交换机直接进行转发，消息不用指定rout
rabbitmq知识梳理
多个消费者绑定到一个队列，同一条消息只会被一个消费者处理通过设置prefetch来控制消费者预取的消息数量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
电子商务跨境电商大数据的关键技术之—主流电商大数据采集
大数据采集涵盖多种数据类型和格式，如结构化、半结构化和非结构化的数据，包括文本、图像、音频、视频等各种形式的数据。采集到的原始数据往往有噪音、冗余和不一致等问题，需要进行数据清洗和处理以提高数据的准确性和可用性。大数据采集涉及数据源的多样性，包括传感器、社交媒体、移动设备、日志文件、数据库等。根据需
探究Kafka原理-5.Kafka设计原理和生产者原理解析
如果将 retries 参数配置为非零值，并且 max .in.flight.requests.per.connection 参数配置为大于 1 的值，那可能会出现错序的现象：如果批次 1 消息写入失败，而批次 2 消息写入成功，那么生产者会重试发送批次 1 的消息，此时如果批次 1 的消息写入成功
pyspark设置了环境变量,调用python函数就报错,求指点(已解决)
pyspark设置了环境变量,运行会报错
