实时Flink大数据分析平台的数据流时间窗口操作
1.背景介绍在大数据时代，实时分析和处理数据变得越来越重要。Apache Flink是一个流处理框架，它可以处理大规模的实时数据流，并提供高性能和低延迟的数据处理能力。在Flink中，时间窗口是一种有用的数据处理方法，可以帮助我们对数据流进行聚合和分析。本文将深入探讨Flink大数据分析平台的数据流
003-10-03【Spark官网思维笔记】法喜寺后山稻香溪边上田姓人家女儿小桃用GPT整理了RDD编程指南
从较高的层面来看，每个 Spark 应用程序都包含一个驱动程序，该程序运行用户的函数并在集群上main执行各种并行操作。Spark 提供的主要抽象是弹性分布式数据集(RDD)，它是跨集群节点分区的元素集合，可以并行操作。RDD 是通过从 Hadoop 文件系统（或任何其他 Hadoop 支持的文件系
ETL详解--数据仓库技术
ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，是数据仓库的生命线。它是一种数据处理过程，用于从不同的数据源中提取数据、对数据进行转换和清洗，并将处理后的数据加载到目标系统
jmx_exporter监控kafka和zk的jvm
介绍了jmx_exporter怎么监控kafka和zk的jvm
RabbitMQ(二)
创建的时候选好自己要的版本(我这里选的是JDK17,用的是IDEA2023.3.1版本,为了赶紧给大家制作出来,就没有去换低版本使用JDK8了,2023.3.1还没找到在哪配8的版本)设置队列中的所有消息的生存周期(统一为整个队列的所有消息设置生命周期), 也可以在发布消息的时候单独为某个消息指定剩
大数据与AI人工智能：AI的影响与应对措施
1.背景介绍大数据和人工智能(AI)是当今科技领域的热门话题。随着数据的庞大增长和计算能力的不断提升，人工智能技术已经取得了显著的进展。然而，这种技术的普及也带来了许多挑战和影响。本文将探讨大数据与AI人工智能的关系，以及AI对现代社会的影响及应对措施。1.1 大数据背景大数据是指由于互联网、移动互
Zookeeper的分布式通信与协调
1.背景介绍Zookeeper是一个开源的分布式应用程序，它为分布式应用程序提供一致性、可靠性和原子性的分布式协调服务。Zookeeper的核心功能包括：数据持久化、监听器机制、原子性更新、集群管理、分布式同步等。Zookeeper的设计思想是基于Chubby的分布式文件系统，但是Zookeeper
Spark的多语言支持与生态系统
1.背景介绍Spark是一个开源的大数据处理框架，它可以处理大量数据并提供高性能、可扩展性和易用性。Spark的核心组件是Spark Core，它负责数据存储和计算。Spark还提供了许多附加组件，如Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX，这些组件可以用于数据处
Spark Local环境部署
功能功能提供一个python提供一个scala提交java\scala\python代码到spark中运行解释器环境用来以python代码执行spark程序提供一个python解释器环境用来以scala代码执行spark程序提供一个scala提供一个scala特点解释器环境 写一行执行一行解释器环境
Java八股文面试全套真题【含答案】- RabbitMQ篇
RabbitMQ 是什么？它解决了哪些问题？答：RabbitMQ 是一个开源的消息代理中间件，用于在应用程序之间进行可靠的异步消息传递。它解决了应用程序间解耦、消息传递、负载均衡、故障恢复等问题。
hbase可视化：hbaseGUI的安装与使用
HbaseGUI可视化工具，通过Hbase-client直接操作Hbase。提供可视化查询、元数据管理和支持预分区建表三大功能。
flink重温笔记（五）：Flink 流批一体 API 开发——物理分区（下）
前言：今天是学习 flink 的第五天啦！主要学习了物理分区较难理解的部分，在这个部分的三个分区的学习中， rescale partition 和 forward partition 其原理可以归类 pointwise 模式，其他的 partition 其原理可以归类 all_to_all 模式，而
Hive之set参数大全-22(完)
在 Hive 中，是一个配置参数，用于指定是否启用矢量化处理复杂数据类型。该参数用于控制是否启用 Hive 的矢量化执行引擎对复杂数据类型（例如结构体、数组、映射等）进行矢量化处理。矢量化执行是一种通过同时处理多个数据元素来提高查询性能的技术。默认情况下，的值通常是未设置的，由 Hive 使用其默认
Flink与ApacheKafka集成
1.背景介绍在大数据领域，流处理和事件驱动架构已经成为关键技术。Apache Flink 和 Apache Kafka 是流处理和事件驱动架构的两个重要组件。Flink 是一个流处理框架，用于实时处理大规模数据流。Kafka 是一个分布式消息系统，用于构建实时数据流管道和流处理应用程序。在这篇文章中
微服务1：Eureka原理与流程
详细介绍Eureka的设计目标、核心组件（Server和Client）及它们之间的通信流程。强调Eureka的自我保护机制，确保系统在网络分区或故障时保持稳定。
消息队列RabbitMQ-使用过程中面临的问题与解决思路
这种机制给每一个消息指定了唯一的ID，消息从生产者到交换机、从交换机到队列中的阶段都会返回一个结果，消息从生产者到交换机会通过返回一个布尔值来反馈消息是否送到了交换机，即发送者确认publisher-confirm。，默认的是直接丢弃消息，也可以设置将其失败后重新入队（不建议，没意义），推荐的是将失
大数据毕设分享 大数据电商用户行为分析及可视化
这是一份来自淘宝的用户行为数据，时间区间为 2017-11-25 到 2017-12-03，总计 100,150,807 条记录，大小为 3.5 G，包含 5 个字段。将数据加载到 hive, 然后通过 hive 对数据进行数据处理。2.2 数据清洗数据处理主要包括：删除重复值，时间戳格式化，删除异
大数据开发之Spark（累加器、广播变量、Top10热门品类实战）
累加器：分布式共享只写变量。（executor和executor之间不能读数据）累加器用来把executor端变量信息聚合到driver端。在driver中定义的一个变量，在executor端的每个task都会得到这个变量的一份新的副本，每个task更新这些副本的值后，传回driver端进行合并计算
欧氏距离在大数据环境下的应用与优化
1.背景介绍欧氏距离是一种度量空间中两点之间距离的方法，它在计算机视觉、数据挖掘、机器学习等领域具有广泛的应用。随着大数据时代的到来，数据的规模不断增长，欧氏距离在处理大数据集时面临的挑战也越来越大。因此，在这篇文章中，我们将讨论欧氏距离在大数据环境下的应用与优化。1.1 欧氏距离的基本概念欧氏距离
大数据和云计算：如何实现高性能和低成本
1.背景介绍大数据和云计算是当今最热门的技术趋势之一，它们为企业和组织提供了更高性能和更低成本的解决方案。大数据技术可以帮助企业更好地分析和利用其数据资源，从而提高业务效率和竞争力。而云计算则可以帮助企业更好地管理和优化其计算资源，从而降低运营成本。在本文中，我们将深入探讨大数据和云计算的核心概念、
