大数据-197 数据挖掘 机器学习理论 - scikit-learn 泛化能力 交叉验证
在业务中，我们训练数据往往都是以往已经有的历史数据，但我们的测试数据却是新进入系统的数据，我们追求模型的效果，但是追求的是模型在未知数据集上的效果，在陌生的数据集上表现的能力被称为泛化能力，即我们追求的是模型的泛化能力。通常来说，我们认为经过验证集找出最终参数后的模型的泛化能力是增强了的，因此模型在
一、Hadoop：大数据处理之基石
伴随互联网的广泛普及以及信息技术的飞速发展，数据量以惊人之速度持续增长。传统的数据处理方式在面对如此大规模的数据之时，显得力不从心。为有效解决这一问题，Hadoop应运而生。其设计初衷乃是为了能够在廉价的硬件集群之上运行，从而实现对大规模数据的可靠存储以及高效处理。Hadoop作为大数据处理的基石，
(计算机毕设选题推荐)基于大数据的新能源汽车销量分析与预测研究
本文基于大数据技术，对新能源汽车的销量进行了深入分析与预测研究。通过收集并处理海量新能源汽车销量数据，结合数据挖掘与机器学习算法，本文首先分析了我国新能源汽车市场的现状、地区性差异、用户特征以及用户关注点。随后，建立了基于时间序列分析、线性回归等方法的销量预测模型，对未来几年新能源汽车的销量趋势进行
Hadoop 完全分布式部署（ 3.3.6 ）
解决了mapreduce找不到主类的错误
探索高效消息传递：Go RabbitMQ 客户端库推荐
探索高效消息传递：Go RabbitMQ 客户端库推荐 amqp091-go An AMQP 0-9-1 Go client maintained by the RabbitMQ team. Originally by @strea
【RabbitMQ】如何在 Ubuntu 安装 RabbitMQ
本期内容主要介绍如何在 Ubuntu 下安装 RabbitMQ~ 并简单介绍了 RabbitMQ 的管理界面。
尚硅谷大数据技术Spark2024新版教程-笔记01【Spark概述、Spark运行模式】
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深入剖析ZooKeeper源码技术要点
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：ZooKeeper是一款重要的分布式协调服务，广泛应用于大数据生态系统。通过深入分析“zoo-源码.rar”压缩包，本文将帮助读者理解ZooKeeper的核心设计理念、架构设计、数据存储和一致性保证机制。文章详细探讨了ZooKeeperServer的核心组
RabbitMQ基本原理
该插件的实现原理是将已经消费过的消息ID保存在内存中，当新消息到达时，会检查该消息ID是否已经存在，如果存在则丢弃该消息。消息发送并保存到队列之后如果不做特殊处理是保存在内存中，当节点宕机重启或者内存故障等，会导致消息丢失，通过对消息进行持久化到磁盘可以降低这种风险， 除了对消息进行持久化还是不够，
提升Hive安全性的利器：Hive自定义认证工具类
提升Hive安全性的利器：Hive自定义认证工具类 【下载地址】Hive自定义认证工具类 `hiveAuth.zip` 是专为解决在远程连接 Hive 客户端时，需要实现自定义用户名和密码验证场景而设计的工具类。如果您在集成或配置
IDEA在WIN系统下搭建调试HADOOP3的MR调试环境
搭建可以调试hadoop3的MR程序本地环境。
Python毕业设计-基于 Python flask 的前程无忧招聘可视化系统，Python大数据招聘爬虫可视化分析
嗨喽，大家好，今天为大家带来的是Python 基于 flask 的前程无忧招聘可视化系统，Python大数据招聘爬虫可视化分析，该项目使用 flask框架，Mysql 数据库，request，selenium 框架进行爬虫，实现招聘数据的采集，清洗等，该项目总体来说还是挺不错的，界面美观，可用于 P
数据提取工具对比分析
不同的数据提取工具各有优缺点，选择时需根据具体需求进行综合考虑。例如，对于需要处理大量异构数据的情况，DataX可能是更合适的选择；而对于需要从网站中提取数据的情况，Web Scraping工具则更具优势。此外，还需考虑工具的易用性、性能、成本等因素。
Hadoop的搭建流程
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kafka 如何减少数据丢失?
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KafKa 集群【docker compose】
所有的主机这一段基本都是一样的 只有 id 不同，id 可以根据上面表格进行修改。新增到 docker-compose.yml 文件中。只需要在一台主机上部署 ui 就可以了。通过 ip + 8080 端口访问。
RabbitMQ下载与配置
2）创建服务器连接：ConnectionFactory 是一个非常方便的工厂类，可用来创建到 RabbitMQ 的默认连接（主机名为“localhost”）。3）由于 RabbitMQ 将会通过异步的方式向我们推送消息，因此我们需要提供了一个回调，该回调将对消息进行缓冲，直到我们做好准备接收它们为止
数据同步工具对比：SeaTunnel、DataX、Sqoop、Flume、Flink CDC
SeaTunnel（原名 Apache SeaTunnel）是一个高性能的开源数据同步和数据集成工具，支持多种数据源的实时同步。DataX 是阿里巴巴开源的数据同步工具，旨在提供异构数据源之间的高效同步。Sqoop 是一个专门用于在 Hadoop 和关系型数据库之间传输数据的工具。Flume 是一个
Spring Boot 中整合 RabbitMQ（测试 + 部署上线最完整指南）
RabbitMQ 是一个开源的消息中间件，支持多种消息协议。它基于 AMQP（高级消息队列协议）实现。可靠性：消息持久化，支持事务。灵活性：支持多种消息路由方式。可扩展性：支持集群和高可用性部署。管理界面：提供 Web 管理界面，方便监控和管理。在本文中，我们详细介绍了如何在 Spring Boot
探索电商大数据的奥秘：基于Hadoop技术的深度分析指南
探索电商大数据的奥秘：基于Hadoop技术的深度分析指南 【下载地址】基于Hadoop技术的电商大数据分析资源下载 基于Hadoop技术的电商大数据分析资源下载
