Python大数据之PySpark(三)使用Python语言开发Spark程序代码
函数式编程#Python中的函数式编程return x*x#2-lambda 匿名函数 java: x=>x*x 表达式 Scala:x->x*xreturn x+y# 语法 lambda表达式语言：【lambda 变量：表达式】# 列表表达式 [表达式 for 变量 in 可迭代的序列中 if 条
开源大数据集群部署（二）集群基础环境实施准备
作者：櫰木。
Flink SQL
在flink 的流处理中，使用distinct，flink需要将之前的数据保存在状态中，如果数据一直增加，状态会越来越大。两个表在join时只关联一段时间内的数据，之前的数据就不需要保存在状态中，可以避免状态无限增大。开启微批处理和预聚合，可以减少shuffle过程中传输的数据量，减轻下游算子计算的
[AIGC] Apache Spark 简介
由于Spark具有内存计算的优势，可以在处理大规模数据时获得更高的性能和效率。Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，它提供了高效的分布式数据处理和分析能力。Spark SQL：Spark SQL是Spark提供的用于处理结构化数据的模块。弹性分布式数据集（RDD）：RDD是Spark的
node-red：使用node-red-contrib-amqp节点，实现与RabbitMQ服务器(AMQP)的消息传递
使用node-red的node-red-contrib-amqp节点，连接到RabbitMQ服务器(AMQP)，以使用路由键从某个主题获取一些消息，实现客户端与消息中间件数据的传递。
Flink-容错机制
Flink 作为一个大数据分布式流处理框架，必须要考虑系统的容错性，主要就是发生故障之后的恢复。Flink 容错机制的核心就是检查点，它通过巧妙的分布式快照算法保证了故障恢复后的一致性，并且尽可能地降低对处理性能的影响。本文中我们详细介绍了 Flink 检查点的原理、算法和配置，并且结合一致性理论与
基于Hadoop的电商数据分析系统设计与实现
同时，为了提供更加灵活和高效的数据分析功能，本系统还引入了Hive和Pig等工具，通过对数据进行抽象和高层次的处理，提供了基于SQL的查询和数据分析能力。首先，该研究目的在于提高电商企业的竞争力。Hadoop具有良好的可扩展性和容错性，能够处理大规模数据的并行计算任务，提供高吞吐量和低延迟的数据分析
Spark 完全分布式的安装和部署
头歌Spark 完全分布式的安装和部署
文化+科技融合发展 第十一届中关村大数据日成功举办
在主题为“从大数据十五年看未来十五年”圆桌对话中，主持人中关村大数据产业联盟秘书长赵国栋与中关村大数据产业联盟理事长、中关村发展集团总经理宣鸿，中关村大数据产业联盟首任理事长、宽带资本董事长田溯宁，二六三网络通信股份有限公司董事长李玉杰，拓尔思信息技术股份有限公司副董事长施水才共同就大数据发展历程、
flink1.18.0 macos sql-client.sh启动报错
【代码】flink1.18.0 macos sql-client.sh启动报错。
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（5）- 表的列操作
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。3、Flik Table API和S
【踩坑专栏】禁止kafka自带的日志
如果直接使用log4j.properties修改kafka的日志级别，会没有效果。有文章说是因为jar包冲突[2]。在测试kafka的时候，有很多kafka自带的debug和info日志，需要禁止掉。在resource文件夹下，新增一个logback.xml文件。
熟悉 Hive 的基本操作
【代码】熟悉 Hive 的基本操作。
大数据毕设分享 flink大数据淘宝用户行为数据实时分析与可视化
🔥 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🚩flink大数据淘宝用户行为数据实时分析与
Kafka 分级存储在腾讯云的实践与演进
腾讯云消息队列 Kafka 内核负责人鲁仕林为大家带来了《Kafka 分级存储在腾讯云的实践与演进》的精彩分享，从 Kafka 架构遇到的问题与挑战、Kafka 弹性架构方案类比、Kafka 分级存储架构及原理以及腾讯云的落地与实践四个方面详细分享了 Kafka 分级存储在腾讯云的实践与演进。
Spark SQL简介与基本用法
Spark SQL是Apache Spark的一个模块，用于处理结构化数据。它提供了一个高性能、分布式的SQL查询引擎，可以轻松处理各种数据源，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。Spark SQL的主要特点包括：支持SQL查询：您可以使用标准的SQL查询语言来查询和分析数据，无需编写复杂的
kafka如何避免消息重复消费
应用程序层面可以保证消息的处理是幂等的，即使消息被重复处理也不会产生副作用。在处理消息时，使用数据库事务来确保消息的处理操作是原子性的，并且如果相同消息被处理多次，只会产生一次结果变更。在消费消息时，将消费记录存储在数据库或缓存中，并在消费前检查记录，如果已经消费过相同的消息，则不再进行处理。实现重
hive语法
DDL。
初识RabbitMQ
初识RabbitMQ
大数据毕设分享(含算法) 基于大数据人才岗位数据分析
这里是毕设分享系列，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩基于大数据人才岗位数据分析毕业设计 基于大数据人才岗位数据分析。
