Hive部署测试(4.0.0)
hadoop版本3.3.6 mysql版本8.0.20。
大数据技术原理及应用课实验1 熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作
（1）使用hadoop用户登录Linux系统，启动Hadoop（Hadoop的安装目录为“/usr/local/hadoop”），为hadoop用户在HDFS中创建用户目录“/user/hadoop”（2）删除上面创建的目录“a1/a2/a3/a4” （在“/tmp”目录下面），然后查看“/tmp”
基于Spark的国漫推荐系统
Django-Admin来自django.contrib也就是Django的标准库，默认被配置好，只需要激活启用即可，它的优势在于可以快速对数据库的各个表进行增删改查，一行代码即可管理一张数据库表，相比于手动后台1个模型一般需要4个urls，4个视图函数和4个模板，可以说Django完成了一个程序编
RabbitMQ Sharding 插件使用教程
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CppKafka安装与配置完全指南：面向新手的Apache Kafka客户端构建教程
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基于大数据爬虫+协同过滤推荐算法+SpringBoot的计算机岗位推荐系统设计和实现(源码+论文+部署讲解等)
随着信息技术的飞速发展，计算机专业人才的需求日益增长，针对个人技能和职业兴趣的岗位推荐系统成为连接用户和公司的重要桥梁。在开发一款计算机岗位推荐系统，通过收集公司、热门岗位、招聘信息、面试辅助、热点资讯等信息，利用协同过滤和内容分析算法为用户推荐最适合的计算机相关职位。该系统能够实时更新职位信息库，
FlinkCDC支持人大金仓
FlinkCDC连接人大金仓数据库
Kafka
消息生产者，就是向Kafka broker发消息的客户端。消息消费者，向Kafka broker取消息的客户端。消费者组，由多个consumer组成。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费；消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上
Hive使用与介绍
Hive 提供了一种简化的方式来查询和分析大数据集，通过 HiveQL 让用户能够轻松地与大数据进行交互。如果你有具体的使用场景或遇到的问题，随时可以提供更多详细的帮助。
开源大数据HDFS的Shell操作（实验三）
掌握HDFS文件上传与下载的具体命令。掌握HDFS文件管理的基本操作。
Hbase 几种scan方式
在 HBase 中，有多种方式进行数据扫描（scan），每种方式具有不同的功能和用途。
kafka 幂等主键保存在hbase和redis中的优缺点
综上所述，选择HBase还是Redis存储幂等主键数据，取决于具体的应用场景和需求。如果需要处理的数据量巨大，且重视数据的持久性和分析能力，HBase是更好的选择。而如果追求极致的性能和快速响应，尤其是处理高并发的短暂会话或状态保持，Redis则更为合适。在设计系统时，还需要考虑数据的生命周期、成本
大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 资源管理：并发控制的策略与技巧（下）（6/30）
本文深入剖析 Impala 并发控制，阐述其对系统稳定高效的重要性，包括与内存管理、查询效率关联。详细讲解锁机制、事务隔离级别，通过电商平台案例呈现并发问题与解决方案。还介绍基于资源分配和优先级调度的实用技巧，为 Impala 并发控制提供全面指导，助力应对实际问题，并自然引出下一篇关于 Impal
消息队列详细介绍、工作原理，kafka与RocketMQ的比对
首先，我们可以给消费队列两端加入更多的消费者和生产者，提高请求产生和处理效率。其次，我们给消息队列进行分片，先将消息分类成不同的topic，每个topic被分配到对应的position，当单机存有多个position的时候，容易占用cpu和内存较高的情况，影响性能，这时候分给不同的机器，这每个机器对
打造高效可扩展推荐系统：基于Spark、Mahout与Spring Boot
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：本项目详细解析了Grab推荐系统的构建过程，使用Spark、Mahout和Spring Boot三大技术框架，实现了一个高效且可扩展的推荐系统。通过Spark进行数据预处理和机器学习模型训练，Mahout提供推荐算法，Spring Boot则负责后端服务和
企业数据治理之主数据治理--组织主数据
一般来说，企业内部的组织数据来源于人力资源管理系统，人力资源总部是负责企业人员数据管理的，要将人员挂到相应的组织下面，所以在人力资源系统中，人力会把组织数据维护进去，人力的组织一般是按企业法人实体的维度进行管理的，即企业在人事局或税务局登记的实体组织进行的管理，主要是从人员挂靠的维度进行组织数据的管
Kafka+RabbitMQ+ActiveMQ看看消息队列设计精要5
消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的Kafka，阿里巴巴自主开发的Notify、MetaQ、Rocke
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大数据-204 数据挖掘 机器学习理论 - 混淆矩阵 sklearn 决策树算法评价
也就是说，单纯的追求捕捉少数类，就会成本太高，而不顾及少数类，又会无法达成模型的效果。比如银行在判断一个申请信用卡的客户是否会违约行为的时候，如果一个客户被判断为会违约，这个客户的信用卡申请就会驳回，如果为了捕捉会违约的人，大量地将不会违约的客户判断为会违约的客户，就会有许多无辜的客户的申请被驳回。
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