Nacos和Eureka的区别
1. Nacos与eureka的共同点都支持服务注册和服务拉取都支持服务提供者心跳方式做健康检测2. Nacos与Eureka的区别Nacos支持服务端主动检测提供者状态:临时实例采用心跳模式，非临时实例采用主动检测模式临时实例心跳不正常会被剔除，非临时实例则不会被剔除Nacos支持服务列表变更的消
Kafka事务是怎么实现的？Kafka事务消息原理详解（文末送书）
Kafka事务性消息是一项关键的功能，为确保数据一致性提供了重要的支持。在本部分，我们将深入了解Kafka事务性消息的基本概念。Kafka事务性消息的概念Kafka事务性消息是一种机制，用于确保消息的可靠性传递和处理。与非事务性消息相比，它们在数据处理中提供了额外的保证。一旦消息被写入Kafka集群
Flink 数据集类型
现实世界中，所有的数据都是以流式的形态产生的，不管是哪里产生的数据，在产生的过程中都是一条条地生成，最后经过了存储和转换处理，形成了各种类型的数据集。如下图所示，根据现实的数据产生方式和数据产生是否含有边界（具有起始点和终止点）角度，将数据分为两种类型的数据集，一种是有界数据集，另外一种是无界数据集
大数据机器学习深度解读决策树算法：技术全解与案例实战
在决策树中，每个内部节点代表一个特征上的测试，每个分支代表测试的结果，而每个叶节点代表最终的决策结果。决策树的构建始于根节点，包含整个训练集，通过分裂成子节点的过程，逐渐学习数据中的规律。想象一下，我们面前有一篮水果，目的是区分苹果和橘子。一棵决策树可能首先询问：“这个水果的颜色是红色吗？”如果答案
Docker | 发布镜像到镜像仓库
大家好，我是Leo哥🫣🫣🫣，这篇文章中，我们学习如果快速通过Dockerfile进行自定义镜像。那我们如果把这些自定义的镜像上传到dockerhub公开出来，供大家使用呢，这篇文章就来学习一下如何发布镜像到镜像仓库。好了，话不多说让我们开始吧😎😎😎。以上便是本文的全部内容，本人才疏学浅，
Flink 流处理流程 API详解
中不同类型的流在处理的时候对应不同的 process 方法，他们都位于同一个 function中，会存在一些共享的数据信息。这个引擎对类型信息知道的越多，就可以对数据进行更充足的优化，序列化与反序列化就会越快。进行横向切分，把数据流中不同类别任务输入到不同的算子中进行处理，不同的算子之间是并行的操作
黑马大数据学习笔记4-Hive部署和基本操作
Hive部署和基本操作
大数据编程技术基础实验八：Flume实验——文件数据Flume至HDFS
大数据技术基础实验八，学习安装部署Flume并将写入Flume的文件数据上传至HDFS。
分布式计算 第五章 大数据多机计算：Hadoop
• NameNode：每个集群一个（也可以有备份），用于维护文件系统的元数据（命名空间），执行文件系统命名空间上的操作，如打开、关闭、重命名文件和目录，以及确定块（Block）和DataNode的映射。• 针对大型数据集，典型文件大小为GB到TB级，不适合小文件读取，并应当在数百个节点上支持数千万的
HDFS的JAVA API操作
HDFS JAVA API操作详解
【大数据实验五】 MapReduce初级编程实践
大数据实验五 MapReduce初级编程实践1实验目的1.通过实验掌握基本的MapReduce编程方法；2.掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。2实验平台已经配置完成的Hadoop伪分布式环境。（1）操作系统：Linux（Ubuntu18.04）（
Hadoop框架---HDFS的Shell命令操作
其有很多命令，但在生产环境中我们经常使用的命令并没有那么多，因此需要时再回头查阅上图中的命令即可。put命令和copyFromLocal命令有着相同的复制效果，所以我们。这里我们把3台服务器各自对应的节点都打开了，为了方便后续测试。在使用shell命令前，一定要确保我们的Hadoop。自由选择以上任
Hive 查询优化
set hive.exec.mode.local.auto=true;set mapperd.job.tracker=local;set mapreduce.framework.name=local;set hive.vectorized.execution.enabled=true;
通信公司—用户流失分析及预测
海豹通信公司是通信界的巨头，其用户流失率若降低5%，那么公司利润将提升25%-85%。如今随着市场饱和度上升，高居不下的获客成本让公司遭遇了“天花板”，甚至陷入获客难的窘境。增加用户黏性和延长用户生命周期成了海豹通信亟待解决的问题。
hadoop权威指南第四版
迭代处理(iterative processing) spark.例如机器学习算法，需要很多迭代。4 SEARCH 搜索 solr (Solr它是一种开放源码的、基于Lucene Java 的搜索服务器)。因为计算机硬盘的发展趋势是：寻址时间的提升远远不如传输速率的提升，如果访问包含大量地址的
【hive 】时间差（天、小时、分、秒）和常用时间格式转
unix_timestamp()是hive系统时间，格式是timestamp，精确到秒。unix_timestamp(ymdhms)是把时间转换成timestamp格式，是2018-05-23 07:15:50格式。unix_timestamp() - unix_timestamp(ymdhms)是
hive文件存储格式orc和parquet详解
hive orc parquet
Docker快速安装kafka
【代码】Docker快速安装kafka。
Hive之建表的三种方式
执行的结果是table1 的表与table2的表结构是一致的，但是table1表中的数据为空；Hive建表方式统计了常见的三种建表，分别为直接命令行建表，like建表和as建表。将查询的table2表中id=1的结果插入到table1;或者使用as建表，但表结构会与原表不一致，具体往下看；#原理：直
java集成mqtt、rabbitmq服务远程连接数dtu实现寄存器rtu数据读写
java集成mqtt、rabbitmq服务远程连接数dtu实现寄存器rtu数据读写
