大数据新视界 --大数据大厂之 GraphQL 在大数据查询中的创新应用:优化数据获取效率

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FLINK SQL

简介运行环境集成UDF基类实现UDF执行逻辑函数注意UDF入参、出参类型推导明确UDF输出结果是否是定值巧妙运用运行时上下文。

数据处理和分析之分类算法:随机森林(RandomForest):大数据环境下的随机森林应用

在大数据环境下,随机森林的性能优化不仅涉及参数调整,还需要考虑数据预处理和利用并行或分布式计算资源。通过合理选择参数和优化策略,可以有效提升模型的训练效率和预测性能。高准确性随机森林通过集成多个决策树,能够显著提高预测的准确性。每个决策树在训练时使用不同的数据子集和特征子集,这有助于减少过拟合,提高

【数据飞轮】驱动业务增长的高效引擎 —从数据仓库到数据中台的技术进化与实战

数据仓库(Data Warehouse, DW)是企业数据管理的核心,主要用于汇集来自不同系统的数据,并进行集中的分析。其目的是帮助企业通过历史数据分析来做出更好、更快的决策。数据飞轮(Data Flywheel)是数据中台的进一步演化,其核心思想是通过持续的数据循环与反馈,推动业务的自动化增长。在

Linux平台Kafka高可用集群部署全攻略

本文详细介绍了如何在CentOS 7环境下搭建高可用的Kafka集群。Kafka是一个分布式流处理平台,常用于构建实时数据流管道和流应用程序。为了确保Kafka的高可用性和容错性,集群搭建是必不可少的步骤。首先,介绍了环境准备,包括服务器准备(至少需要三台服务器或虚拟机)和版本信息(Kafka 2.

毕设项目 python大数据旅游数据分析可视化系统(源码分享)

🔥 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python的旅游数据分析可视

002 JavaClent操作RabbitMQ

使用rabbitmq官方提供的java客户端进行操作,包括driect直连模式,fanout模式,topic模式,work模式,及简单模式

RabbitMQ 入门教程

RabbitMQ 是一个开源的消息代理和队列服务器,实现了 AMQP 0-9-1 标准。它可以在完全不同的应用程序之间传递消息。本教程将带你从零开始学习如何使用 RabbitMQ。

Paimon 集成Flink CDC (一) MySQL

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大数据-160 Apache Kylin 构建Cube 按照日期构建Cube 详细记录

Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎,专注于提供大数据的实时OLAP(在线分析处理)能力。Cube(立方体)是 Apache Kylin 的核心概念之一,通过预计算大规模数据的多维数据集合,加速复杂的 SQL 查询。

ELK+Kafka+Filebeat企业内部日志分析系统

ElasticSearch是一个基于Lucene的开源分布式搜索服务。只搜索和分析日志特点:分布式,配置简洁,自动发现,索引自动分片,索引副本机制,多数据源等。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是第二

Spark原理及调优

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大数据存储技术(1)—— Hadoop简介及安装配置

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。本文介绍Hadoop及其集群的搭建。

基于梧桐数据库原生访问Hive解决方案

注:业务租户使用集团hive用到两种票据,一种是访问hive数据需要集团分配的keytab文件去认证krb5.conf,认证通过可以访问业务数据,但是要访问hive的metadata,这是另外一种票据,需要再申请,这个票据认证过了之后,hive上的表相当于梧桐db的一张external table,

如何通过IP地址查询地理位置及运营商信息

在数字时代,IP地址(Internet Protocol Address,互联网协议地址)已经成为我们日常网络活动的重要组成部分。每台连接到互联网的设备都被分配了一个唯一的IP地址,它不仅可以识别设备,还可以揭示设备的地理位置和所使用的网络服务提供商(ISP)。本文将深入探讨如何通过IP地址查询地理

RabbitMQ

RabbitMQ是由erlang语言开发,基于AMQP(Advanced Message Queue 高级消息队列协议)协议实现的消息队列。

[附源码]Node.js计算机毕业设计大数据与智能工程系教师档案管理系统Express

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Flink难点和高阶面试题:Flink的状态管理机制如何保证数据处理的准确性和完整性

在Flink中,状态管理的优化是提高数据处理性能的关键环节。为了实现高效的状态管理,Flink提供了一系列优化策略,这些策略从不同角度对状态数据进行了精细化的处理,从而显著提升了状态管理的整体效能。状态压缩是其中一项重要的优化策略。在处理大规模数据流时,状态数据往往会占用大量的内存和存储空间。通过状

布隆过滤器:大数据的高效守门员(在 Spring Boot 项目中实现布隆过滤器)

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【大数据】大数据运维方案浅析总结

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