Kafka3.0.0版本——消费者（offset的默认维护位置）
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SpringBoot 调用设置密码的 Elasticsearch
最近项目中使用到的Elasticsearch是设置密码的，所以我们在Springboot中使用的过程中也需要指定密码才可以连接到Elasticsearch，特此记录便于日后查阅。打开 http://127.0.0.1:8082/all/addDocument 密码访问就完成了。修改ElasticSe
对HDFS和Hive等技术进行详细解读；
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介Apache Hadoop是一个开源的分布式文件系统和计算框架，是 Apache Software Foundation 的顶级项目。它由Apache基金会所托管，并得到了广泛的应用，特别是在互联网搜索、电子商务、日志分析、
【无标题】
spring-cloud
计算机毕设 大数据上海租房数据爬取与分析可视化 -python 数据分析 可视化
# 1 前言🔥 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🚩 基于大数据上海租房数据爬取
AI创业访谈：DeepMind创始人如何做个人助理，AI不止是效率革命
如果它是一个增强的、质量的体验，可以帮助人们在 LinkedIn 的情况下处理他们的工作和生活，在Pi的情况下，包括工作的广泛背景，但也包括我们周五晚上在做什么？同样，在 Inflection 和 Pi 方面，我们已经清楚地表明了我们的目标是什么，我们如何为人们的生活增加价值，以及我们试图避免的方面
【Flink】详解Flink任务提交流程
本文主要介绍Flink的任务提交流程，从源码入手分析Flink如何解析命令行、提取验证有效参数、环境配置参数、程序和用户指定参数如何打包、依赖路径如何获取、客户端模式如何确定以及最后程序的主入口是哪一个
使用Flink CDC实现数据库数据采集和故障恢复
接下来，我们使用Flink的Table API创建了一个CDC表，并通过执行SQL语句将其注册到流表环境（StreamTableEnvironment）。在本文中，我们将介绍如何使用Flink CDC从数据库采集数据，并设置检查点（checkpoint）以支持数据采集中断时的故障恢复，以确保数据不丢
Flink SQL你用了吗？
在以前，业务上需要定义特殊的逻辑来解析 CDC 数据，并把它转换成一般的 Insert-only 数据，后续的处理逻辑需要考虑到这种特殊性，这种 work-around 的方式无疑给业务上带来了不必要的复杂性。Flink SQL很多时候在测试的时候很好用，在单纯实时计算的时候也非常不错，如果你要做实
Hadoop 发展史及其关键技术 TechExplorist
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介Hadoop（
HIVE中PST, UTC, PRC(CST)时区转换
以上是把PST时间转成PRC时间，其它同理。
十佳大数据智能决策系统架构——决策系统与自动驾驶
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介随着互联网、物联网、大数据等技术的发展，以及人类对自动驾驶领域越来越关注，许多人希望通过自动驾驶可以解决一些现实生活中的复杂困难，提升自己的生活质量，从而实现全方位的人机协同共赢。然而，目前还没有完善的自动驾驶技术体系，如何
Flink CDC系列之：Oracle CDC Connector
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机器学习和大数据：如何利用机器学习算法分析和预测大数据
在介绍如何利用机器学习算法分析和预测大数据之前，首先需要了解机器学习算法的基本原理和分类。机器学习算法主要分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。监督学习是利用有标签的训练数据来建立模型，通过学习数据的特征和标签之间的关系，从而对未知数据进行预测。无监督学习则是在没有标签的情况下，通过发现数据内在
Kafka集群安装部署（自带zookeeper）
（不挂起），用于在系统后台不挂断地运行命令，退出终端不会影响程序的运行。以集群的方式运行，可以由一个或多个服务组成，每个服务叫做一个。文件，启动过程中没有报错，且有以下信息输出，说明启动成功。：该节点负责该分区的所有的读和写，每个节点的。默认情况下，删除是标记删除，没有实际删除这个。的节点列表，也就
3.1 python版MapReduce基础实战
输入文件在你每次点击评测的时候，平台会为你创建，无需你自己创建，只需要启动HDFS，编写python代码即可。
大数据智能决策系统架构设计原则概述
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介1.1 概览随着大数据的日益增长、高速发展及其广泛应用，在构建大数据智能决策系统中也面临着诸多挑战。作为一名具有强烈的学习兴趣、极强的逻辑思维能力、丰富的工程实践经验的创新型专家，本文将从架构设计的角度出发，全面回顾一下大
Flink中时间和窗口
如图所示，在事件发生之后，生成的数据被收集起来，首先进入分布式消息队列，然后被 Flink 系统中的 Source 算子读取消费，进而向下游的转换算子（窗口算子）传递，最终由窗口算子进行计算处理。 有两个非常重要的时间点：一个是数据产生的时间，我们把它叫作“事件时间”（Event Time）；另
HBase 的功能原理、设计思路、架构设计及源码的解析
1.1 HBase 是什么？HBase 是 Apache 基金会下开源的 NoSQL 数据存储系统。它可以运行于 Hadoop 的环境中，并提供高可靠性、高性能的数据读写服务。HBase 具备列族灵活的结构，支持海量数据的随机查询，适用于各种非关系型数据分析场景。从 2007 年 Apache 顶级
大数据与云计算——让我们进入数字化的新纪元
大数据是指大规模的、高度复杂的数据集合，这些数据集合难以在传统的数据库系统中进行处理和分析。大数据的特点包括3V：大容量（Volume）、高速度（Velocity）、多样性（Variety）。大容量：大数据通常包含数十亿甚至数百亿条记录，需要大规模的存储和处理能力。高速度：数据以极快的速度生成和传输
