70道Hive面试八股文（答案、分析和深入提问）整理
每种保存元数据的方式都有其适用场景和特点，用户可以根据数据规模、并发需求、性能要求及技术栈来选择合适的元数据存储方案。在生产环境中，通常推荐使用外部的关系型数据库，以提高整体的性能与稳定性。静态分区适合固定、少量的分区场景，使用上更简单，但灵活性不足。动态分区适合频繁变动或数据量大的场景，具备灵活性
Flink调试或查看中间结果保姆级教程（持续更新）
开发阶段：使用print()和是最简单的调试方式。生产环境：日志记录、Flink Web UI 监控和 Queryable State 是关键调试工具。推荐使用外部存储（如 Kafka、ElasticSearch）或灵活地输出中间结果。复杂问题：利用 Checkpoint 和 Savepoint 回
【Kafka：概念、架构与应用】
Kafka是一种分布式的流处理平台和消息队列系统，由 LinkedIn 开发，并开源于 Apache 基金会。Kafka 设计为高吞吐量、可持久化的消息中间件，适用于实时数据流的处理和分析，常用于构建实时流式数据处理应用和数据管道。Kafka 支持发布-订阅模式和队列模式，并通过分区、复制等机制实现
RabbitMQ初识
MQ介绍
Flink难点和高频考点：Flink的反压产生原因、排查思路、优化措施和监控方法
在探讨Flink的性能优化时，我们首先需要理解反压这一关键概念。
RabbitMQ几大应用问题
所以幂等性保障，就是可以正确的处理相同重复的消息。当消费者收到消息后，就可以根据唯一ID判断该消息是否已经被消费过，如果已经被消费观过，则可以不做处理，进而可以避免重复消费的问题。消费者消费完成后没有及时对消息进行确认，或者确认丢失，MQ可能认为消息未发送成功进而重试，也会导致消息处理的顺序性问题。
一站式大数据采集与存储解决方案：Flume、Kafka与HDFS
一站式大数据采集与存储解决方案：Flume、Kafka与HDFS 【下载地址】FlumeKafka与HDFS数据采集方案详解分享 Flume、Kafka与HDFS数据采集方案详解本资源文件详细介绍了如何使用Flume采集数据并将其传
Hadoop概述及分析
Hadoop适用于大规模数据处理、实时数据处理、大规模图计算、机器学习和数据挖掘、日志处理和监控以及数据存储和备份等多个应用场景。
【AI大数据计算原理与代码实例讲解】DataFrame
引言《AI大数据计算原理与代码实例讲解》旨在为读者深入剖析人工智能（AI）与大数据计算的结合，以及如何通过实际代码实例来理解和应用这些技术。随着数据量的爆炸性增长，大数据处理成为AI发展的关键环节。AI技术的进步又为大数据处理提供了更为强大的工具和方法。因此，掌握AI大数据计算原理和实践成为当今科技
前端大数据渲染：虚拟列表、触底加载与分堆渲染方案
针对表格展示数据，用户提出要求前端在表格下面有一展示多少条数据的选项，如果要求一次性展示10000条数据，如果直接染会造成页面的卡顿，渲染速度下降，内容展示慢,如果有操作，操作会卡顿下面总结常见的几种大数据渲染方案。
大数据都有哪些技术?
大数据技术的发展使得企业能够有效地管理和利用海量数据，从数据中提取价值。通过合理选择和组合这些技术，可以构建一个高效、可靠的大数据处理系统。随着技术的进步，新的工具和框架也在不断涌现，开发者应持续关注最新的发展动态。
Apache Flink 2.0-preview released
Apache Flink 社区正在积极准备 Flink 2.0，这是自 Flink 1.0 发布 8 年以来的首次大版本发布。作为一个重要的里程碑，Flink 2.0 将引入许多激动人心的功能和改进，以及一些不兼容的破坏性变更。为了促进用户和上下游项目（例如，连接器）尽早适配这些变更，提前尝试这些令
Nacos 与 Eureka 的区别
Eureka 有一个自我保护机制，当在短时间内续约失败的比例达到一定阈值时，Eureka Server 会进入自我保护模式，避免误删服务实例。这种机制有助于防止网络分区故障导致的服务不可用。优点：自动保护机制。防止误删服务实例。缺点：保护机制固定。缺乏灵活性。Nacos 的保护机制则更为灵活，允许用
DeviceHive 视频分析项目教程
DeviceHive 视频分析项目教程 devicehive-video-analysis项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/devicehive-video-analysis 1、项目介绍DeviceHive 视频分析项目是一个基于 Python 的开源项
Hive复杂数据类型之array数组
懂底层原理，懂来龙去脉，你才是真的懂。
SpringBoot Kafka发送消息与接收消息实例
SpringBoot Kafka发送消息与接收消息
大数据新视界 --大数据大厂之 Snowflake 在大数据云存储和处理中的应用探索
本文深入介绍了 Snowflake 在大数据云存储和处理中的应用，包括其概述、架构与工作原理、优势、应用场景、挑战及未来发展趋势。通过丰富的案例、表格和代码示例，全面展示了 Snowflake 的强大功能和应用前景。
Flink+Paimon+Hadoop+StarRocks(Doris)单机环境安装部署
本文主要介绍如何在单机本地安装部署Flink、Paimon、StarRocks（Doris）的相关大数据/数据湖环境，并结合简单测试用例介绍入门用法（方便玩转流式数据湖）。
基于大数据的高校新生数据可视化分析系统python+django的项目(源码+LW+调试文档+讲解)
一、背景介绍随着高校招生规模的不断扩大，新生数据量也在迅速增长。传统的数据分析方法难以应对如此庞大的数据量，且分析结果不够直观。为了更好地了解高校新生的特点和需求，提高高校管理和服务水平，开发基于 Python + Django 的大数据高校新生数据可视化分析系统具有重要的现实意义。二、技术介绍Py
Zookeeper是什么：深入分析分布式系统的协调者
Apache Zookeeper是一个开源的分布式协调服务，提供计算机集群统一的同步、运行和数据一致性管理方式。它是由Apache项目管理的一部分，支持同步存储数据，提供给计算节点或应用系统使用。Zookeeper最初由Yahoo设计和开发，目的是为分布式系统提供一种高可靠的方法来管理配置信息。Zo
