全国职业院校技能大赛-大数据 离线数据处理模块-指标计算
指标计算部分的难点就是多表查询的部分已经开窗函数的合理运用，因此熟练掌握HiveSQL中高级函数的部分是非常重要的
Hive实战：词频统计
在本次实战任务中，我们的目标是在大数据环境下利用Hive工具进行词频统计。以下是详细步骤和关键操作的优化描述：test.txtt_word。
ssm/php/node/python大数据背景下大学生个性化学习系统的构建
通过对学生学习数据的挖掘和分析，可以为教师提供有针对性的教学建议，帮助学生找到适合自己的学习方法，从而提高学习效果。大学生个性化学习系统的构建还有助于培养学生的自主学习能力和创新精神，为社会培养更多高素质的人才。后端SSM框架结合了Spring的依赖注入和事务管理、SpringMVC的模型-视图-控
Java项目开发：基于spark的新闻推荐系统的设计与实现
随着我国媒体和网络技术的快速发展，新闻发布也不断优化我国媒体界，随着个外交商务所占比重越来越大，有助于我国社会经济的可持续性发展，文章主要讲述了新闻行业的发展分析，因为媒体的宣传能够带给我们重要的信息资源，新闻发布和评论管理是国家管理机制重要的一环，,面对这一世界性的新动向和新问题，新闻发布如何适应
Flink CDC 3.0 详解
Flink CDC 是基于数据库日志 CDC（Change Data Capture）技术的实时数据集成框架，支持全增量一体化、无锁读取、并行读取、表结构变更自动同步、分布式架构等高级特性。配合Flink 优秀的管道能力和丰富的上下游生态，Flink CDC 可以高效实现海量数据的实时集成。Flin
大数据毕设分享 大数据房价预测分析与可视
🔥 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🚩大数据房价预测分析与可视🥇学长这里给一个
【flink番外篇】19、Datastream数据类型到Table schema映射示例
一、Flink 专栏Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink 部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。
大数据毕业设计选题推荐-市天气预警实时监控平台-Hadoop-Spark-Hive
随着社会经济的发展和科技的进步，城市天气预警实时监控平台已经成为公共安全领域的重要工具。这类平台运用大数据技术对气象数据进行采集、存储、处理、分析和可视化，可以及时发现和预测天气异常，防范和应对气象灾害，从而保障人们生命财产安全，提高社会运行效率。近年来，全球气候变化加剧，各种恶劣天气事件频繁发生，
大数据期望最大化（EM）算法：从理论到实战全解析
期望最大化算法（Expectation-Maximization Algorithm，简称EM算法）是一种迭代优化算法，主要用于估计含有隐变量（latent variables）的概率模型参数。它在机器学习和统计学中有着广泛的应用，包括但不限于高斯混合模型（Gaussian Mixture Mode
SpringBoot3集成Zookeeper
ZooKeeper是一个集中的服务，用于维护配置信息、命名、提供分布式同步、提供组服务。分布式应用程序以某种形式使用所有这些类型的服务。
ubuntu安装kafka
mv kafka_2.13-3.6.0 /usr/local/kafka // 这一步也可以不用。启动zookeeper。启动zookeeper。
Flink 内容分享(二十)：这三种场景，建议使用Flink
在这种架构下，数据和计算分离，而且在存取数据时需要进行远程访问。从传统的BI系统到早期大数据场景下的数据分析型应用架构，始终存在着一个问题，那就是整个过程中所有的抽取、转换、加载(Extract-Transform-Load, ETL)逻辑都是离线进行的，导致整个分析流程具有较高的延迟。对Kappa
nifi详细介绍--一款开箱即用、功能强大可靠，可用于处理和分发数据的大数据组件
nifi 是一款开源的数据集成工具，由Apache软件基金会开发和维护。它是一个易于使用、功能强大且可靠的系统，用于处理和分发数据 的大数据数据组件。本文详细介绍了nifi的历史背景、工作原理、入门介绍、工作流程及实际应用场景和使用优势，帮助读者认识并入门这款强大的开源大数据组件。
【大数据】流处理基础概念（一）：Dataflow 编程基础、并行流处理
现实世界的系统、网络及通信信道往往充斥着缺陷，因此流数据通常都会有所延迟或者以乱序到达。了解如何在这种情况下提供精准确定的结果就变得至关重要。此外，处理实时事件的流处理应用还应以相同的方式处理历史事件，这样才能支持离线分析，甚至时间旅行式分析。当然，如果你的系统无法在故障时保护状态，那一切都是空谈。
Hive09_函数
split( “category” , “,”) -----> [ “悬疑” ， “动作”, “科幻”, “剧情” ] array。果 value 为 NULL，则 NVL 函数返回 default_value 的值，否则返回 value 的值，如果两个参数。NVL：给
Spark应用案例：社交媒体分析
1.背景介绍社交媒体是现代互联网时代的一个重要平台，它为用户提供了一种快速、实时地分享信息、建立联系和交流的方式。随着社交媒体的普及和用户数量的快速增长，大量的数据被生成，这些数据包含了关于用户行为、兴趣和需求等宝贵的信息。因此，对于社交媒体数据的分析和挖掘成为了一项重要的任务，有助于企业和政府更好
一文让你学明白Hadoop《大数据技术之Hadoop》详细知识总结
一文让你学明白Hadoop！《大数据技术之Hadoop》详细知识总结
大数据Flink（一百零四）：SQL任务参数配置
在计算 count(1)，sum(col) 场景汇总提效很高，因为 count(1)，sum(col) 在经过本地 localAggregate 之后，每个 group by 的 key 就一个结果值。Flink SQL 相关参数需要在 TableEnvironment 中设置。Flink SQL
【Kafka】Linux下搭建kafka服务，完整学习案例
（1）概念（2）为什么要使用消息队列如果使用的是同步的通信方式来解决多个服务之间的通信，则要保证每一步的通信都要畅通，否则就会出错而如果使用异步的通信方式来解决多个服务之间的通信，就可以实现解耦。
Flink系列之：Table API Connectors之Raw Format
然后，你可以将原始数据读取为纯字符串，之后使用用户自定义函数将其分为多个字段进行进一步分析。例如 示例中的 my_split。相对应的，你也可以将一个 STRING 类型的列以 UTF-8 编码的匿名字符串值写入 Kafka topic。例如，你可能在 Kafka 中具有原始日志数据，并希望使用 F
