在 Java 中实现 Kafka Producer 的单例模式
在分布式系统中，Apache Kafka 是一个非常受欢迎的消息中间件。它提供了高吞吐量、低延迟的消息传递机制，非常适合处理实时数据流。本文将介绍如何在 Java 中使用 Kafka Producer 并实现单例模式，以确保资源的有效管理。Kafka 是一个分布式流处理平台，它的核心功能包括发布和订
ZooKeeper笔记，深入浅出ZooKeeper原理、paxos算法、ZAB协议，涵盖集群搭建和管理
本文围绕 Zookeeper 展开，详细阐述了其核心概念与特性。介绍了 Zookeeper 在分布式系统中的重要作用，如数据一致性保障、分布式协调等。深入探讨了其工作原理，包括 ZAB 协议的运行机制。还涵盖了 Zookeeper 的应用场景，如服务注册与发现、配置管理等。同时，提及了相关的实践要点
大数据-203 数据挖掘 机器学习理论 - 决策树 sklearn 剪枝参数 样本不均匀问题
剪枝参数一定能够提升模型在测试集上的表现吗？调参是没有绝对的答案的，一切都需要看数据的本身。无论如何，剪枝参数的默认值会让树无尽的生长，这些树在某些数据集上可能非常巨大，对内存的消耗也非常巨大。属性是模型训练之后，能够调用查看的模型的各种性质，对决策树来说，最重要的是 feature_importa
大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：数据存储分区的艺术与实践（下）（2/30）
本文将 Impala 数据存储分区类比宇宙探索，阐述其在大数据中的应用。包括分区策略（时间序列、地域、多级分区）、分区管理（动态增减、数据迁移更新）、分区对查询性能影响（与 Hive 对比、优化技巧）、跨国电商和大型互联网企业案例、鼓励读者分享经验，还介绍下一篇索引优化内容，为数据处理提供指引。
数据仓库: 7- SQL和数据处理
复杂 SQL 查询是数据仓库中不可避免的挑战, 但我们可以通过多种优化策略来提高其性能和可维护性;选择合适的优化策略需要根据具体的业务场景、数据量、性能要求等因素总和考虑;窗口函数是数据仓库中进行数据分析的利器, 它能够帮助我们更轻松地计算各种指标、排名和趋势分析;掌握窗口函数的使用方法和优化技巧,
头歌大数据实训（总结）
HDFS,HBase,MapReduce,SparkRDD,SparkSQL
Hive环境的搭建【详细教程】
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为类似于数据库中的表，并提供类似于SQL的查询语言（HiveQL）来进行数据查询、分析和管理。Hive的主要优点是可以处理大量的数据，并且可以通过扩展集群来提高处理能力。
【Spark 实战】基于spark3.4.2+iceberg1.6.1搭建本地调试环境
iceberg+spark搭建阅读本地调试环境
【Python机器学习】模型评估与改进——二分类指标
二分类可能是实践中最常见的机器学习应用，也是概念最简单的应用。但是即使是评估这个简单的任务也仍有一些注意事项。对于二分类问题，我们通常会说正类和反类，而正类使我们要寻找的类。
flinksql-Queries查询相关实战
-例如，ROLLUP(a, b, c) 会生成 (a, b, c), (a, b), (a), 和 ()，而不会像 CUBE() 那样生成所有的可能组--合。--CUBE() 是一种扩展的 GROUP BY 操作，允许你针对多列进行分组聚合，并生成每种可能的维度组合的聚合结果。--如果使用了 CUB
Kafka Logback Appender 使用教程
Kafka Logback Appender 使用教程 kafka-logback-appender 项目地址: https://gitcode
大数据基于python的小红书服装行业趋势的数据分析及可视化系统
在对大数据的深入研究后，根据其前景，包括数据方面的发展与价值，本套系统从用户痛点需求进行分析入手，对系统架构进行了设计，随后完成了系统方面的具体设计，最后为数据入库对DB进行配置和设计，最后到系统搭建和编码实现，分别为后台数据处理，在数据转换方面包括数据的clean、临时存储落地，数据经过完全处理后
ZooKeeper
Zookeeper 从设计模式的角度来理解：是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，它负责存储和管理大家关心的数据，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper 就将负责通知已经在Zookeeper 上注册的那些观察者做出相应的反应。有序号的节点有什么好处，如图，再次创
指标预警设置的方法及流程
如果你有具体的业务场景或需要进一步的帮助，可以告诉我更详细的信息。：为每个指标设定预警阈值，这些阈值可以是固定的数值，也可以是基于历史数据计算出的动态阈值。：根据预警的效果和业务需求，不断调整阈值和预警策略，确保预警系统能够及时准确地反映业务情况。：确定如何通知相关人员，常见的方式包括邮件、短信、即
【MySQL工具】pt-archiver
用法：pt-archiver [选项] --source DSN --where WHEREpt-archiver 从MySQL表中逐条处理记录。--source 和 --dest 参数使用DSN（数据源名称）语法；如果COPY设置为yes，则--dest默认为--source中键的值。
Apache Flink Benchmarks 开源项目指南
Apache Flink Benchmarks 开源项目指南 flink-benchmarks Benchmarks for Apache Flink
RabbitMQ 七种工作模式介绍
RabbitMQ 共提供了7种⼯作模式供我们进⾏消息传递,接下来一一介绍它的实现与目的
hbase简介
Master 是所有 Region Server 的管理者，其实现类为 HMaster(服务器上有个HMaster进程)，主要作用如下: 对于表的操作:create, delete, alter对于 RegionServer 的操作:分配 regions 到每个 RegionServer，监控每个
【Hadoop】hadoop的路径分不清？HDFS路径与本地文件系统路径的区别
理解HDFS路径和本地文件系统路径的区别对于有效地使用Hadoop至关重要。通过清晰地区分这些路径，你可以更有效地管理你的数据和作业配置。记住，HDFS路径用于访问集群中存储的数据，而本地文件系统路径用于访问你的服务器或计算机上的文件。：Hadoop软件安装目录（本地文件系统）。：Linux系统中用
大数据-195 数据挖掘 机器学习理论 - 监督学习算法 KNN 近邻 代码实现 Python
当然只对比一个样本是不够的，误差会很大，他们就需要找到离其最近的 K 个样本，并将这些样本称为【近邻】nearest neighbor，对这 K 个近邻，查看它们都属于任何类别（这些类别称为称为【标签】labels）。我们常说的欧拉公式，即“欧氏距离”，回忆一下，一个平面直角坐标系上，如何计算两点之
