kafka查看topic的偏移量
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基于 MySQL + Spark + Echarts + SpringBoot的豆瓣电影数据可视化项目
本项目成功实现了基于 MySQL + Spark + Echarts + Spring Boot 的豆瓣电影数据可视化，为电影爱好者、研究者和从业者提供了有价值的数据分析和可视化工具。未来，可以进一步扩展数据来源和分析维度，提高数据的准确性和完整性，同时优化可视化效果，提供更加丰富和交互性强的用户体
大数据新视界 --大数据大厂之大数据与边缘计算的协同：实时分析的新前沿
本文聚焦大数据与边缘计算协同，深入阐述其概念、架构、原理及应用。结合工业、城市、医疗、农业、金融、虚拟现实与增强现实、智能家居等多领域案例深入分析，展示协同优势，包含优化后的代码示例与性能评估优化。引入相关文章拓展视野，具有高度专业性、可读性与参考价值，为大数据和边缘计算领域从业者提供全面指导。
Apache Hadoop 入门教程_apache hop快速入门
然后 NodeManager 继续跑这个脚本，所以如果 Node 节点变为健康了，将自动的从 ResourceManager 的黑名单列表删除，节点的健康状况随着脚本的输出，如果变为不健康，在 ResourceManager web 接口上对管理员来说是可用的。在大型的集群中，这些一般都是在不同的主
新技术浪潮下的等保测评：云计算、物联网与大数据的挑战与机遇
云计算、物联网和大数据等新兴技术对等保测评带来了前所未有的挑战和机遇。面对这些挑战，我们需要不断创新思路和方法，提升测评的技术含量和服务水平；同时，也要积极拥抱新技术，推动等保测评与新技术深度融合，共同构建更加安全、可信的信息网络环境。在这个过程中，政府、企业、科研机构以及广大用户需携手并进，共同推
Zookeeper基础命令操作
为什么我不完全主张自学？①平台上的大牛基本上都有很多年的工作经验了，你有没有想过之前行业的门槛是什么样的，现在行业门槛是什么样的？以前企业对于程序员能力要求没有这么高，甚至十多年前你只要会写个“Hello World”，你都可以入门这个行业，所以以前要入门是完全可以入门的。②现在也有一些优秀的年轻大
大数据-169 Elasticsearch 索引使用 与 架构概念 增删改查
Elasticsearch是面向文档的（document oriented）的，这意味着它可以存储整个对象或者文档（document）。然后它不仅仅是存储，还会索引（Index）每个文档的内容使之可以被搜索。在Elasticsearch中，你可以对文档（而非成行成列的数据）进行索引、搜索、排序、过滤
【RabbitMQ】初识 RabbitMQ
本期内容主要介绍 MQ 是什么，以及它在不同场景下的作用，同时对比了三种目前主流的 MQ，介绍 RabbitMQ 是什么。
flink+flinkcdc+同步(MYSQL到MYSQL)实践
通过Flink +FlinkCDC实现MYSQL到MYSQL的同步【单表，多表】
springboot基于hadoop的超市进货推荐系统 python爬虫 数据可视化分析系统
系统后端选择Spring Boot框架，该框架基于Java，支持快速开发、微服务架构，且易于部署。Spring Boot广泛应用于企业级应用中，稳定性和性能都得到了验证。结合MyBatis作为持久层框架，可以简化数据库操作，提高数据处理效率。这套技术栈既符合现代Web应用开发的趋势，也满足了系统对后
数据网格到底是什么，它真的能替代数据仓库和数据湖吗？
数据网格概念由扎马克·德赫加尼提出，她在2019年的开创性文章《如何从单一数据湖转向分布式数据网格》中指出：“传统的集中式数据管理模型无法适应快速变化的业务需求，而数据网格通过分布式的方式管理数据，允许业务部门拥有并管理其数据，同时通过标准化的API和自助服务平台实现跨部门的数据共享。”2022年，
【毕业设计】python+大数据校园卡数据分析
近年来，大数据的受关注程度越来越高。如何对大数据流进行抽取转换成有用的信息并应用于各行各业变得越来越重要。如今，校园一卡通系统在高校应用十分广泛，大部分高校主要利用校园一卡通对校园中的各类消费阅、补助领取等进行统一管理。通过数据分析算法,对大学生校内消费记录进行整理、分类、预测,从而整体反应学生在校
大数据-167 ELK Elasticsearch 详细介绍 特点 分片 查询
ELK其实并不是一款软件，而是一整套解决方案，是三个软件产品的首字母缩写（Elasticsearch ES），Logstash、Kibana。这三款都是开源软件，配合使用，而先后又归于 Elasttic.co 公司名下，简称 ELK 协议栈。Elasticsearch简称为ES，ES是一个开源的高扩
大数据新视界 --大数据大厂之大数据在智慧城市建设中的应用：打造智能生活的基石
本文深入探讨大数据在智慧城市建设中的应用，涵盖交通、能源、公共安全等领域，通过丰富案例、代码示例展示作用，分析技术挑战及解决方案，展望未来发展趋势，包括人工智能与大数据融合、区块链与大数据结合、5G 与大数据协同等，文末有互动提问。
Hadoop3：HDFS的Shell操作（常用命令汇总）
Hadoop
掌握Kafka事务，看这篇就够了
先赞后看，南哥助你Java进阶一大半Kafka事务实际上引入了原子多分区写入的概念，播客画了以下流程图，展示了事务在分区级别如何工作。我是南哥，一个Java学习与进阶的领路人，相信对你通关面试、拿下Offer进入心心念念的公司有所帮助。
zookeeper之分布式队列
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Python基于爬虫与文本挖掘的网络舆情监控系统(源码+vue+hadoop+hive+部署文档+可视化大屏展示等)
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Hadoop、Spark和 Hive 的详细关系
Hadoop 提供了分布式存储和资源管理的基础。Spark 提供了高效的内存计算和丰富的数据处理 API。Hive 提供了类 SQL 的接口，简化了数据查询和分析。这三种技术的结合使得组织能够存储、处理和分析海量数据，满足各种大数据应用场景的需求。
nacos和eureka的区别是什么，做架构时应该怎么选择？
Nacos和Eureka在服务注册与发现领域各有特点，它们在功能、支持模式、健康检查、服务发现方式、连接方式与端口以及维护与更新等方面存在显著差异。在构建架构时，选择Nacos还是Eureka，需要根据具体需求和场景来权衡。综上所述，在选择Nacos还是Eureka时，需要综合考虑功能需求、系统规模
