探索Hadoop的三种运行模式：单机模式、伪分布式模式和完全分布式模式
Hadoop作为一种强大的大数据处理框架，有多种运行模式，每种模式都适用于不同的使用场景。本文将介绍Hadoop的三种常见运行模式：单机模式、伪分布式模式和完全分布式模式。
RabbitMQ基础篇
SpringAMQP是基于RabbitMQ封装的一套模板，并且还利用SpringBoot对其实现了自动装配，使用起来非常方便。自动声明队列、交换机及其绑定关系基于注解的监听器模式，异步接收消息封装了RabbitTemplate工具，用于发送消息Publisher：生产者，也就是要发送消息的程序，但是
Hadoop-Yarn-启动篇
1、用户执行./start-yarn.sh2、start-yarn.sh中依次启动resourceManager、nodemanager、proxyserver3、根据yarn命令和hadoop-functions.sh找到三个角色的启动类，并且在本地或者远程（通过ssh的方式）启动各自的java进
深入理解SpringCloud之Eureka
Eureka允许服务实例在注册时添加元数据，这些元数据可以包含任何自定义信息，比如服务版本、环境标签等。这些信息可以用于服务间的智能路由决策。eureka:instance:version: 1.0.0 # 服务版本environment: 测试环境 # 服务运行的环境这样，当客户端发现服务时，就可
Flink基本原理 + WebUI说明 + 常见问题分析
Flink基本原 + 框架解析 + 如何通过WebUI排查常见问题
智能城市与大数据：如何提高城市的综合治理能力
1.背景介绍随着人类社会的发展，城市化进程加速，人口密度不断增加，城市规模不断扩大。这导致了城市面临的各种挑战，如交通拥堵、环境污染、资源不足、安全隐患等。为了应对这些问题，人工智能、大数据技术在城市治理中发挥了越来越重要的作用。智能城市是一种利用信息技术和人工智能等新兴技术，为城市管理和治理提供支
spark的保姆级配置教程
如果报以下错误，就输入conda activate pyspark 激活环境。pip下载pyhive、pyspark、jieba包。该环境搭建spark使用spark-2.4.0版本。一样运用xshell上传文件。解压之后进行重命名，重命名为。在文件后面追加下面的内容。路径根据你自己的修改。
大数据组件Apache Kafka：分布式流处理平台（消息队列）概述
Apache Kafka是一个分布式流处理平台，由LinkedIn开发，并于2011年成为Apache软件基金会的一部分。Kafka设计用于高吞吐量、可扩展性、容错性，以及能够处理实时数据流的需求。它在Web应用、日志聚合、流数据处理和实时分析等方面特别受欢迎。
使用Hadoop和Nutch构建音频爬虫：实现数据收集与分析
随着音频内容在互联网上的广泛应用，如音乐、播客、语音识别等，越来越多的企业和研究机构希望能够获取和分析这些数据，以发现有价值的信息和洞察。而传统的手动采集方式效率低下，无法满足大规模数据处理的需求，因此需要利用自动化爬虫技术来实现音频数据的快速采集与处理。Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式
合纵连横 – 以 Flink 和 Amazon MSK 构建 Amazon DocumentDB 之间的实时数据同步
在大数据时代，实时数据同步已经有很多地方应用，包括从在线数据库构建实时数据仓库，跨区域数据复制。行业落地场景众多，例如，电商 GMV 数据实时统计，用户行为分析，广告投放效果实时追踪，社交媒体舆情分析，跨区域用户管理。亚马逊云科技提供了从数据库到分析，以及机器学习的全流程方案。有几种数据同步方式可以
RabbitMQ
消息队列(Message Queue)”是在消息的传输过程中保存消息的容器。在消息队列中，通常有生产者和消费者两个角色。生产者只负责发送数据到消息队列，谁从消息队列中取出数据处理，他不管。消费者只负责从消息队列中取出数据处理，他不管这是谁发送的数据。
【计算机毕设选题】基于大数据的股票量化分析与股价预测系统
🔥 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🚩基于大数据的股票量化分析与股价预测系统🥇
HiveSQL经典面试题（建议点赞收藏）
【代码】HiveSQL经典题目（2024持续补充）
数据仓库与大数据技术的结合
1.背景介绍大数据技术已经成为当今企业和组织中不可或缺的一部分，它为企业提供了大量的数据来源，帮助企业更好地了解市场、客户、产品等，从而提高企业的竞争力。然而，大数据技术的发展也带来了一系列的挑战，如数据的存储、处理、分析等。数据仓库技术是一种用于存储、管理和分析大量数据的技术，它的发展也与大数据技
kafka
在安装kafka时发现，现在kafka和zookeeper是绑定在一起的而且kafka是需要java环境的，zookeeper的端口为2181，kafka的端口为9092。kafka的consumer是通过主动从broker的topic中pull拉取消息，productor是通过push主动向bro
【Flink CDC（一）】实现mysql整表与增量读取
【Flink CDC（一）】实现mysql整表与增量读取
【数仓】Hadoop软件安装及使用（集群配置）
Hadoop集群环境配置，环境准备以及实操步骤，详细介绍Hadoop集群的各个操作步骤
实战篇：ClickHouse与ApacheFlink的整合与应用
1.背景介绍1. 背景介绍ClickHouse 和 Apache Flink 都是流行的大数据处理技术，它们各自在不同场景下发挥着重要作用。ClickHouse 是一个高性能的列式数据库，主要用于实时数据处理和分析，而 Apache Flink 是一个流处理框架，用于处理大规模流式数据。在实际应用中
Flink应用场景
Apache Flink 功能强大，支持开发和运行多种不同种类的应用程序。它的主要特性包括：批流一体化、精密的状态管理、事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等。Flink 不仅可以运行在包括 YARN、 Mesos、Kubernetes 在内的多种资源管理框架上，还支持在裸机集群上独立部署。(2
【Flink】Flink 中的时间和窗口之窗口(Window)
Flink是一种流式计算引擎，主要是来处理无界数据流，数据流的数据是一直都有的，等待流结束输入数据获取所有的流数据在做聚合计算是不可能的。为了更方便高效的处理无界流，一种方式就是把无限的流数据切割成有限的数据块进行处理，这就是Flink中提到的。在Flink中，窗口就是用来处理无界流的核心。我们很容
