Hive 的窗口函数 详解
逻辑层是 Hive 中的窗口函数，它依赖分区和排序规则来生成每个分区中的行号。物理层：Hive 在执行时，通过MapReduce或Tez实现了分布式排序和行号分配，关键类如和负责处理窗口函数的具体逻辑。性能优化：通过合理调优 Hive 参数、增加并行度和使用高效的执行引擎如 Tez，可以显著提升的执
大数据必知必会系列_开源组件总结（3）：数据计算层
数据经过采集和存储之后就是计算了，数仓开发、数据分析、数据挖掘都需要通过计算获得结果。
Gazelle Plugin：为Spark SQL带来极致性能的本地引擎
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探索数据流的无缝桥梁：Apache Flink 连接器 Redis
探索数据流的无缝桥梁：Apache Flink 连接器 Redis flink-connector-redis-streamsApache Flink Connector Redis Streams是一个用于处理Redis数据的Java库。它提供了一个简单、高效的方式来处理Redis数据。适合Jav
头歌实践教学平台 大数据编程 实训答案（二）
任务描述本关任务：根据编程要求，创建自定义函数，实现功能。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：自定义函数分类；自定义函数的实现方式；弱类型的 UDAF 与 强类型的 UDAF 区分；实现弱类型的 UDAF 与 强类型的 UDAF。.builder()Spark SQL 多数据源操作（Scala）任
大数据在金融领域的应用及其未来趋势
例如，通过分析客户的交易记录、社交媒体数据和线上活动，金融机构可以了解客户的消费模式、投资倾向和风险承受能力，从而提供更精准的个性化服务。未来，金融机构将依托人工智能技术，结合大数据的海量信息，构建更加智能化的风控系统、投资决策系统和客户服务系统。随着技术的不断发展，大数据将在未来的金融行业中扮演更
毕业设计 基于大数据人才岗位数据分析
这里是毕设分享系列，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩基于大数据人才岗位数据分析毕业设计 基于大数据人才岗位数据分析🧿 项目分享:见文末!
仿RabbitMQ实现消息队列客户端
在RabbitMQ中，提供服务的是信道，因此在客⼾端的实现中，弱化了Client客⼾端的概念，也就是说在RabbitMQ中并不会向⽤⼾展⽰⽹络通信的概念出来，⽽是以⼀种提供服务的形式来体现。同样的，客⼾端也有信道，其功能与服务端⼏乎⼀致，或者说不管是客⼾端的channel还是服务端的channel都
Flink-算子-Process Function
是一个可以看作是一个 FlatMapFunction，可以访问和。它通过为输入流中接收的每个事件（数据）调用来处理事件。对于允许访问 Flink 的，可，类似于其他有状态函数访问 keyed state 的方式。允许应用程序对和的变化做出反应。Context。可用于为将来的事件/处理时间 Momen
安装JAVA环境和Hadoop3.1.3完全分布式
修改主机名称：hostnamectl set-hostname master(slave1或slave2)查看主机名称：cat /etc/hostname切换用户：su root查看ip:ip addr在master添加三台虚拟机ip地址：vi/etc/hosts三台虚拟机都生成密钥：ssh-key
【实践】快速学会使用阿里云消息队列RabbitMQ版
在本实验场景中，将创建一个云消息队列RabbitMQ版Serverless系列实例，使用RabbitMQ开源客户端生产和消费消息，再查看Dashboard上实例的指标变化，以及查看消息轨迹。云消息队列RabbitMQ版云消息队列 RabbitMQ 版是一款基于高可用分布式存储架构实现的 AMQP 0
分布式数据库——HBase基本操作
以下图片则是hbase启动成功~接下来就可以开始建表啦~count '表名'
25全面改考408！安徽工业大学计算机考研考情分析！
复试考核(满分100分)，包括专业素养、综合素质和外国语听力及口语测试三部分，均由我院组织进行考核。程序设计综合(C语言)35% 综合素质考核权重30%专业素养考核面试权重 25% 复试方式为现场复试。复试考核(满分100分)包括专业素养、综合素质和外国语听力及口语测试三部分，均由我院组织进行考核。
摸鱼大数据——Spark Structured Steaming——Spark 和 Kafka 整合
Spark天然支持集成Kafka, 基于Spark读取Kafka中的数据, 同时可以实施精准一次（仅且只会处理一次）的语义, 作为程序员, 仅需要关心如何处理消息数据即可, 结构化流会将数据读取过来, 转换为一个DataFrame的对象, DataFrame就是一个无界的DataFrame, 是一个
【计算机毕设-大数据方向】基于Hadoop的医疗健康数据分析可视化系统的设计与实现
随着信息技术的飞速发展，大数据技术在各个领域的应用越来越广泛。在医疗健康领域，数据量的增长速度尤为惊人，这既包括了临床数据、患者个人信息，也涵盖了基因组学等复杂的生物信息。这些数据不仅数量庞大，而且种类繁多，结构复杂，传统的数据处理方式已经难以满足对这些数据进行深入挖掘的需求。因此，如何有效地管理和
从就业出发，深度剖析大数据行业的现状与前景
以一个经典案例引入——的故事。20世纪90年代，沃尔玛从购物的后台信息数据中，发现很多买了纸尿裤的男士会同时买啤酒。后来，调查发现，此类人多是被“轰出来”买纸尿裤，一想到养娃压力大，心情就容易郁闷，然后顺带买点酒喝以消愁。据此，超市就把啤酒摆在纸尿裤附近，最后啤酒销量大增。
《数据采集与预处理》实验二 网络爬虫初级实践
《数据采集与预处理》课程的实验二，将带你进入网络爬虫的初级实践世界。这不仅是一个技术实践的机会，更是一次深入了解数据采集流程的宝贵经历。通过本次实验，你将学习如何使用Python编写基本的网络爬虫，掌握网页数据的抓取、解析和存储技术。从理解HTTP请求到应用正则表达式，再到利用BeautifulSo
KaiwuDB X 临沂大数据局 | 重点车辆一体化监管，助力你我的安全出行
KaiwuDB 凭借多模融合、高速读写、AI 分析等能力，保证临沂大数据局数十亿数据的高效纳管，实现重点车辆监管运行，为实现“车辆精细化运维”提供关键有效支撑。
RabbitMQ进阶--保证消息的可靠性
在我们使用消息队列时，是否考虑过一个问题，如果在发送消息的时候存在网络波动，会引发哪些问题？举个例子，我们在购物的时候，已经支付完成，但是消息没有正确的被消费，前端发送请求查询支付状态时，肯定是查询交易服务状态，会发现业务订单未支付，而用户自己知道已经支付成功，这就导致用户体验不一致。因此，这里我们
使用rabbitmq发送消息和caffeineCache保存本地
- 导入mq依赖-->-- 本地缓存依赖-->
