Flink原理与代码实例讲解
Flink原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming1. 背景介绍1.1 问题的由来随着互联网的快速发展，数据量呈指数级增长，传统的批处理
【大数据】Spark Executor内存分配原理与调优
我们都知道 Spark 能够有效的利用内存并进行分布式计算，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。为了更好地利用 Spark，深入地理解其内存管理模型具有非常重要的意义，这有助于我们对 Spark 进行更好的调优；在出现各种内存问题时，能够摸清头脑，找到哪块内存区域出现问题。
大数据-166 Apache Kylin Cube 流式构建 整体流程详细记录
上节我们完成了如下的内容：实时数据更新是一种普遍的需求，快速分析趋势才能做正确的决策。KylinV1.6发布了扩展StreamingCubing功能，它利用Hadoop消费Kafka数据的方式构建Cube，这种方式构建的Cube能满足分钟级的更新需求。步骤：项目 => 定义数据源（Kafka）=>
大数据-170 Elasticsearch 云服务器三节点集群搭建 测试运行
（注意：network部分是比较容易出问题的，如果你出了问题，必须绑定的网卡不对，导致IP的问题等，那你需要向我这样配置，来指明绑定的地址等内容）现在我们把三台机器都安装上ES的环境，你可以每台都下载，或者使用同步工具来同步。此外和上节一样，如果你没修改操作系统的限制，如果你启动报错的话，请回到上节
mq消费的逻辑必须支持幂等
mq消费的逻辑必须支持幂等。
Apache Flink JDBC 连接器使用教程
Apache Flink JDBC 连接器使用教程 flink-connector-jdbcApache flink项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/flink-connector-jdbc 项目介绍Apache Flink JDBC 连接器是一个开源项目
一文读懂数据库、数据仓库、数据平台、数据中台、数据湖、湖仓一体的使用场景和区别
一文读懂数据库、数据仓库、数据平台、数据中台、数据湖、湖仓一体的使用场景和区别
mysql操作线上数据时建议大事务拆小事务
在MySQL中，一个大事务会占用较多的资源，包括锁定资源和内存资源。这可能会导致以下问题： 降低并发性：大事务在执行过程中可能会锁定大量的数据行或表，这会阻塞其他事务的执行，影响数据库的并发处理能力。 增加回滚时间和复杂性：如果大事务执行过程中出现问题需要回滚，回滚操作会消耗大量的时间和系统资源
大数据问答200问（有问必答）（二）
pymysql是Python的一个第三方模块，用于链接MySQL数据库，提供了强大的接口，可以在Python程序中执行各种数据库操作。
RabbitMQ 监控与调试
RabbitMQ 的监控与调试是保障消息队列系统稳定运行的关键。通过监控队列深度、消息吞吐量、内存使用等关键指标，可以及时发现性能瓶颈或异常情况。结合 RabbitMQ 提供的管理插件和日志分析工具，能够快速定位问题并进行调试。同时，在生产环境中合理配置死信队列、消息确认机制和连接池，可以有效提升
深入理解分布式一致性：从PAXOS到ZOOKEEPER
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：本书深入探讨了分布式系统中的一致性问题，介绍了PAXOS算法和ZooKeeper在实现强一致性方面的原理和实践。PAXOS算法解决分布式环境下的共识问题，通过多个角色和多轮投票确保数据视图同步。ZooKeeper则是基于PAXOS的开源协调服务，简化了PA
Flink 命令行提交、展示和取消作业
Apache Flink 是一个流处理和批处理的开源框架，用于在分布式环境中执行无边界和有边界的数据流。你可以使用 Flink 的命令行界面（CLI）来提交、展示和取消作业。
Flink CDC实时同步MySQL到Doris
Apache Flink CDC（Change Data Capture）是一个用于捕获和跟踪数据库更改的技术，它能够实时地从数据库中获取数据变更，并将这些变更流式传输到其他系统进行处理和分析。Flink CDC 提供了对多种数据库的支持，包括 MySQL、Doris、MongoDB 等，Flink
基于大数据的城市交通流量分析与预测
本文旨在通过大数据技术手段，对城市交通流量进行深入分析与预测。随着城市化进程的加速和交通需求的日益增长，城市交通拥堵已成为制约城市发展的重要因素之一。本文首先介绍了大数据技术在交通流量分析中的应用背景与意义，随后详细阐述了数据采集、预处理、特征提取及模型构建等关键环节。通过集成多种数据源（包括交通监
RabbitMQ（每秒处理几万到几十万的消息）
当消费者处理完这些消息后，它会发送一个确认信号给 RabbitMQ，告诉 RabbitMQ 可以再次发送消息给它。可以将不同顺序的消息分别发送到不同的队列中，并创建多个消费者，每个消费者只消费其中一个队列中的消息。在消费消息时，消费者必须先确认之前的消息才能继续处理后续的消息。使用该插件后，可以在创
毕设成品 基于大数据情感分析的网络舆情分析系统(源码+论文)
Python下有多款不同的 Web 框架，Django是最有代表性的一种。许多成功的网站和APP都基于Django。Django是一个开源的Web应用框架，由Python写成。Django采用了MVC的软件设计模式，即模型M，视图V和控制器C。
DataX--Web：图形化界面简化大数据任务管理
DataX Web作为一个图形化工具，极大地简化了DataX数据同步任务的管理。它通过提供一个用户友好的界面，使得即使是非技术用户也能够轻松地配置和管理复杂的数据同步任务。随着大数据技术的不断发展，DataX Web有望成为大数据任务管理的重要工具。
全面解析数据仓库：发展历程、核心作用与未来趋势
数据湖与数据仓库相结合，可以实现数据的全生命周期管理，既满足数据仓库对高质量数据的需求，又具备数据湖对原始数据的灵活存储和处理能力。在当今信息化社会，数据已经成为企业最重要的资产之一，而数据仓库作为一种能够有效存储、管理和分析大量数据的技术，已经成为各行各业的重要支撑。本文将深入探讨数据仓库的发展历
【MADRL】反事实多智能体策略梯度（COMA）算法
反事实多智能体策略梯度法COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradient) 是一种面向多智能体协作问题的强化学习算法，旨在通过减少策略梯度的方差，来提升去中心化智能体的学习效果。COMA 算法最早由 DeepMind 团队提出，论文标题为 "Count
大数据：实时大数据和离线大数据
实时大数据适合对速度要求高、需即时反馈的场景，使用流处理框架和内存型数据库来快速处理数据。离线大数据适合对历史数据的深度挖掘和批量处理，使用分布式存储和批处理框架来处理海量数据。
