实时Flink的异常处理与故障恢复
1.背景介绍在大数据处理领域，实时流处理是一项至关重要的技术，能够实时处理大量数据，提高数据处理效率。Apache Flink是一个流处理框架，具有高性能、低延迟和容错性等优点。在实际应用中，异常处理和故障恢复是非常重要的，可以确保系统的稳定运行。本文将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心概念与联系
第二十章：DMP数据平台的数据湖与数据仓库
1.背景介绍1. 背景介绍数据湖(Data Lake)和数据仓库(Data Warehouse)是两种不同的数据存储方法，它们在数据处理和分析方面有着各自的优缺点。数据湖是一种存储大量原始数据的方式，数据仓库则是针对特定的数据分析和报告需求进行预先处理和存储的方式。在本文中，我们将深入探讨数据湖和数
一碰就头疼的 Kafka 消息重复问题，立马解决！
数据重复这个问题其实也是挺正常，全链路都有可能会导致数据重复。通常，消息消费时候都会设置一定重试次数来避免网络波动造成的影响，同时带来副作用是可能出现消息重复。
大数据- Hadoop入门
Hadoop是一个对大量数据进行分布式处理的。
大数据毕业设计选题推荐-系统运行情况监控系统-Hadoop-Spark-Hive
随着信息化时代的快速发展，大数据技术广泛应用于各个领域，包括金融、政务、教育等。在大数据系统的运行过程中，系统运行情况监控系统显得尤为重要。它可以帮助我们更好地理解数据，预判潜在风险，提高系统稳定性，进一步优化系统性能。因此，本课题旨在研究一个基于大数据的系统运行情况监控系统，解决现有解决方案存在的
Flink窗口（2）—— Window API
本文介绍了Flink窗口的Window API内容，包括窗口分配器以及窗口函数两部分
【数据仓库与联机分析处理】多维数据模型
数据仓库和OLAP工具是基于多维数据模型的，该模型以数据立方体（Cube）的形式来观察和分析数据。本篇文章介绍多维数据模型。
保证消息顺序性：Kafka 的策略与挑战
Apache Kafka 是一个高性能、分布式、可水平扩展的消息传递系统，被广泛应用于构建实时数据管道和流式处理应用程序。在消息系统中，保证消息的顺序性对于许多应用场景至关重要。然而，在 Kafka 中确保消息的顺序性并不是一项轻松的任务。本文将深入探讨 Kafka 中保证消息顺序性的挑战、策略以及
大数据在智能能源管理中的发展趋势与机遇
1.背景介绍智能能源管理是一种利用大数据、人工智能和互联网技术来优化能源生产、分发和消费的方法。在全球气候变化和能源短缺的背景下，智能能源管理已经成为各国政府和企业的关注焦点。智能能源管理涉及到电力、燃气、水、交通等多个领域，其中电力是最为关键和核心的一环。在过去的几十年里，电力系统一直以传统的中央
Kafka
kafka基本概念了解和集群安装
3分钟带你了解：数据仓库能为你做点啥
数据仓库的建设目标，是融合多领域数据，建设企业级标准化、统一、可共享的全、准、快、省、通的全部数据体系，給下游提供稳定数据服务。，指经过一系列的业务逻辑、技术逻辑加工后的，产生的口径统一的公共数据，具备高质量、高时效、一致口径等特性，常用于运营报表、经营分析、财务结算、风控策略等场景；灵活的查询，可
【Kafka系列】Kafka线上集群部署方案
Kafka集群部署需从操作系统、磁盘、磁盘容量和带宽等方面考虑。
虚拟机集群部署hadoop
5.关闭防火墙（root下执行）systemctl stop firewalldsystemctl disable firewalld6.配置普通用户（xiaoyi）具有root权限（root下执行）vim /etc/sudoers修改/etc/sudoers文件，找到%wheel下面添加一行：##
RabbitMQ--消息模型
RabbitMQ消息模型介绍和案例
RabbitMQ配置文件_修改RabbitMQ MQTT的1883端口
默认没有配置文件,可以手动创建: /etc/rabbitmq/rabbitmq.conf。
大数据篇|Hadoop发展史及介绍
一、Hadoop介绍1.1、Hadoop是什么二、Hadoop发展史2.1、创始人2.2、Hadoop发展历史/起源2.3、Hadoop三大发行版本2.3.1、Apache Hadoop2.3.2、Cloudera Hadoop2.3.3、Hortonworks Hadoop三、Hadoop组成3.
Apache Hive 简介
以上就是Hive的简介！下期预告~ HiveSQL 的DQL 操作。
Kafka消费流程
Kafka消费全流程
基于Hadoop的网上购物行为大数据分析及预测系统【flask+echarts+机器学习】前后端交互
研究首先利用Hadoop的HDFS存储系统存储数据，然后通过Flume组件自动加载数据到Hive数据库中进行分析。研究重点关注了电子商务关键指标，如PV、UV、跳失率、重复购买率等，并进行多维度透视分析以洞察用户行为和活跃度。此外，研究还详细分析了热销商品ID、商品类别和用户地理位置，以探索不同产品
基于Linux环境下搭建Hadoop3.3.5伪分布式集群
1. 在master上，切换到目录/export/servers，把hadoop-3.3.5远程拷贝到hadoop02和hadoop03上。也可通过FinalShell或xftp拖动到目标目录（需提前切换到/export/software），速度是几十个MB/s.很快的。可通过rz上传到当前目录（需
