rabbitMq双节点高可用集群安装（亲测可用）
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毕业设计 大数据B站数据分析可视化系统
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Hive集群出现报错信息解决办法
解决办法：上述产生的报错原因是在我重新安装Hive后出现的，经过分析发现是HDFS的目录文件有问题，删除。解决办法：1.删除mysql中的元数据库（metastore，查看你的元数据名称。
头歌平台Spark分类分析小节测试（8.2小节测试）
打开右侧代码文件窗口，在至区域补充代码，完成任务。读取文件中的内容，使用二项逻辑斯蒂回归进行二分类分析，过滤类。
基于Springboot的剧本杀预约管理系统
本文的内容描述了剧本杀预约管理系统通过Spingboot技术进行实现。剧本杀预约管理系统能够容纳不少用户。用户和员工具有不同的功能，分别是员工：首页，个人中心，用户管理，剧本类型管理，时间段管理，剧本信息管理，剧本预约管理，取消剧本管理，房间类型管理，房间信息管理，房间预定管理，取消房间管理，我的收
Spark的集群环境部署
分享了spark的两个集群模式的配置方法
基于Python大数据的招聘数据分析及大屏可视化系统
【2025最新】基于大数据+大屏可视化+Python+Django+Vue+MySQL的招聘数据分析及可视化系统
Flink基本概念和算子使用
会话窗口中，最重要的参数就是会话的超时时间，也就是两个会话窗口之间的最小距离。与BroadcastProcessFunction不同的是，这时的广播连接流，是一个KeyedStream与广播流（BroadcastStream）做连接之后的产物。滚动窗口可以基于时间定义，也可以基于数据的个数定义，需要
毕设开源 大数据抖音短视频数据分析与可视化(源码)
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基于大数据的电信诈骗行为分析研究
基于大数据的电信诈骗行为分析研究1. 背景介绍1.1 问题的由来电信诈骗作为一种新型犯罪，近年来呈现高发态势，严重危害人民群众财产安全和社会稳定。电信诈骗犯罪手段不断翻新，作案手法更加隐蔽，给传统反诈工作带来巨大挑战。
基于大数据的高校网络舆情监控引导系统
Java语言学习培训比较简单，自然，它是对于C前辈们的 而言的，C 语言非常强劲。Java取消了许多特点，如go这种描述，也取消了主文件，让所有文件夹全是类，类是二维数组以及各种对象，也使Java处理一些对象的引入和回收利用，让开发者只需建立对象，应用对象，编写代码逻辑，不需要留意性能，让各种各样文
flink 内存配置（一）：设置Flink进程内存
Apache Flink通过严格控制各个组件的内存使用，在JVM之上提供了高效的工作负载。虽然Flink社区努力为所有配置提供合理的默认值，但由于用户部署在Flink上的应用范围很广，这并不总是可行的。为了给用户提供最大的生产价值，Flink支持对集群内的内存分配进行高层和细粒度的调优。下面进一步描
DBeaver Hive JDBC 驱动包下载
DBeaver Hive JDBC 驱动包下载项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/c76f7资源文件介绍本仓库提供了一个用于 DBeaver 连接 Hive 数据库的驱动包下载。该驱动包为 hive-jdbc-uber-2.6.5.0-292.j
03. 微服务 - 集群搭建 - Eureka（二）
eureka集群搭建、三个server节点数据同步、nginx统一代理，client透明注册
ZooKeeper之分布式环境搭建（新）【头歌】
将解压好的 Zookeeper 与配置文件通过 scp 命令发送至 slave1、slave2 中。5. 创建 zkData 目录并创建编辑 myid 文件输入 1。3. 配置环境变量 vi /etc/profile 并刷新。#修改 slave1、slave2 中的 myid。7. 发送配置文件并分
消息队列（仿RabbitMQ）—— 生产消费模型
本篇将实现一个3000多行的一个小项目，基于AMQP（高级消息队列协议）的消息队列，主要仿照 RabbitMQ 实现该代码，其本质也是生产消费模型的一个升级版本。实现的功能为：消息发布端将消息发送到服务器端，服务器端自动识别消息的类型，然后决定将消息发送给哪个消息接收端以及是否需要将消息保存起来。
为什么选择 Spring data hadoop
虽然最终选择了使用 spring data 来操作 hbase，但这并不代表其他的方式都不好。每种工具都有自己的特点和不足，结合自己的实际情况做出选择才是最明智的做法。
大数据导论第八章作业
答：数据通常是枯燥乏味的，利用数据可视化平台，枯燥乏味的数据可转变为丰富生动的视觉效果，不仅有助于简化人们的分析过程，还可在很大程度上提高分析数据的效率。数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项以单个图元素来表示，用大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，使人们
记一次 Flink mongoDB CDC 到Kafka遇到的问题
是用来Flink用来产生CDC数据的,Flink SQL Planner 会自动为 Upsert 类型的 Source 生成一个 ChangelogNormalize 节点，并按照上述操作将其转换为完整的变更流；所以这里我们选择把 kakfa的数据转换成的正常的 数据流，而不是CDC数据，因为我们最
24道数据仓库面试八股文（答案、分析和深入提问）整理
维度表强调的是数据的上下文和描述性，通常包含更丰富的属性信息。事实表则侧重于存储实际业务数据和度量，可以通过维度表的属性进行分析和查询。这样的结构有助于高效地进行数据分析，支持决策和业务洞察。这些概念相互关联，共同帮助构建一个高效、一致、可扩展的数据仓库，以便支持复杂的分析和决策过程。通过确保维度和
