Ubuntu22.04下在Spark2.4.0中采用Local模式配置并启动pyspark
Ubuntu22.04下在Spark2.4.0中采用Local模式配置并启动pyspark（python3.5.2）
kafka学习笔记
Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、Storm/Spark流式
Spring Cloud Netflix Eureka的参数调优
下面主要分为Client端和Server端两大类进行简述，Eureka的几个核心参数。
阿里面试：设计一个大并发、大数据的系统架构，说说设计思路
以上的内容，如果大家能对答如流，如数家珍，基本上 面试官会被你 震惊到、吸引到。最终，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”。offer， 也就来了。在面试之前，建议大家系统化的刷一波 5000页《尼恩Java面试宝典PDF》，里边有大量的大厂真题、面试难题、架构难题。很多小伙伴刷完后， 吊打面试官，
计算机毕业设计 基于大数据的智能家居销量数据分析系统的设计与实现 Java实战项目 附源码+文档+视频讲解
随着科技的不断发展，智能家居系统已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。而随着智能家居销量的不断增加，如何对这些数据进行有效的分析和利用也成为了当前亟待解决的问题。因此，本文提出了一种基于大数据的智能家居销量数据分析系统的设计与实现。该系统主要分为前台和后台两个部分，用户可以通过前台进行注册登录、查看
【Java】SpringBoot快速整合Kafka
Kafka是一个开源的流式平台，用于构建实时数据流应用程序和实时数据管道。Kafka旨在处理大规模的数据流，具有高吞吐量、可扩展性、持久性和容错性的特点。
Spark中写parquet文件是怎么实现的
的时候得注意不能调整过大，否则会导致OOM，但是如果在最后写文件的时候加入合并小文件的功能（AQE+Rebalance的方式），也可以适当的调整大一点，因为这个时候的Task 不像没有shuffle一样，可能还会涉及到sort以及aggregate等消耗内存的操作，（这个时候就是一个task纯写pa
初识大数据，一文掌握大数据必备知识文集(15)
MapReduce框架中的分布式缓存是一种机制，其允许在MapReduce作业执行期间，将档案（或文件）从Hadoop分布式文件系统（HDFS）复制到所有MapReduce任务所在的节点的本地文件系统中。这些档案可以是词典，配置文件，表格，甚至是代码等。分布式缓存提供了一个快速而可靠的方法，将共享的
为何Kafka在2.8版本开始会“抛弃”Zookeeper？
Kafka被官方定义为分布式流式处理平台，因为具备高吞吐、可持久化、可水平扩展等特性而被广泛使用。
Flink在实时搜索引擎领域的应用
1.背景介绍1. 背景介绍实时搜索引擎是现代互联网的基石之一，它可以实时提供用户查询的结果，为用户提供了快速、准确的信息获取途径。随着互联网的发展，实时搜索引擎的需求也越来越大，因此，研究和开发高性能、高效的实时搜索引擎成为了一项重要的技术任务。Apache Flink 是一个流处理框架，它可以处理
【Spring底层原理高级进阶】Spring Kafka：实时数据流处理，让业务风起云涌！️
Spring Kafka 是 Spring Framework 提供的一个集成 Apache Kafka 的库，用于构建基于 Kafka 的实时数据流处理应用程序。Apache Kafka 是一个高性能、分布式的流数据平台，广泛用于构建可扩展的、实时的数据处理管道。
eureka 简介和基本使用
eureka 简介和基本使用
Flink
一般来说，Spark基于微批处理的方式做同步总有一个“攒批”的过程，所以会有额外开销，因此无法在流处理的低延迟上做到极致。而在海量数据的批处理领域，Spark能够处理的吞吐量更大，加上其完善的生态和成熟易用的API，目前同样优势比较明显。如下图1-4，我们无法等待所有的数据都到达，因为输入是无界的，
Eureka介绍与使用
其他服务需要调用某个服务时，可以向Eureka Server查询该服务的网络地址列表，并从中选择一个进行调用。最后，我们创建一个服务消费者，通过Eureka Server发现服务提供者的网络地址，并进行调用。需要注意的是，在实际使用中，你可能需要处理多个服务实例的情况（例如通过负载均衡算法选择一个实
python毕设选题 - 大数据工作岗位数据分析与可视化 - python flask
🔥 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🚩基于大数据的工作岗位数据分析与可视化🥇学
(14)Hive调优——合并小文件
Hive的小文件问题
【大数据】Flink SQL 语法篇（六）：Temporal Join
Temporal Join 在离线的概念中其实是没有类似的 Join 概念的，但是离线中常常会维护一种表叫做拉链快照表，使用一个明细表去 Join 这个拉链快照表的 Join 方式就叫做 Temporal Join。而 Flink SQL 中也有对应的概念，表叫做Versioned Table，使用
数据仓库学习笔记一
数据仓库（Data Warehouse）是一个用于存储和管理来自多个不同来源的大量结构化数据的系统。它是组织中的决策支持系统（DSS）的核心组件，用于支持复杂的数据分析、商业智能（BI）、报表和数据挖掘任务。主题导向：数据仓库中的数据是围绕组织的关键业务领域或主题（如销售、财务、市场等）进行组织的。
Flink与Kafka集成：跨版本兼容性与性能优化实战
详解如何在Flink与不同版本的Kafka集成中解决兼容性问题，通过自定义SourceFunction和SinkFunction实现高效数据流处理。
【Docker】从零开始：9.Docker命令:Push推送仓库（Docker Hub，阿里云）
Docker Push是Docker的一个命令，用于将本地的Docker镜像推送到仓库中。总之，公有仓库和私有仓库各有优缺点，用户可以根据实际需求选择适合自己的仓库类型。在这已经看到我们推送成功了。在这已经看到我们推送成功了。
