大数据分析的Python实战指南：数据处理、可视化与机器学习【上进小菜猪大数据】
结论： 本文介绍了使用Python进行大数据分析的实战技术，包括数据清洗、数据探索、数据可视化和机器学习模型训练等方面。通过掌握这些技术，您可以更好地处理和分析大数据，并从中获取有价值的信息。使用Python的丰富生态系统和易用性，您可以更高效地进行大数据分析和实践。通过有效地处理和分析大量的数据，
kafka消费组查看和删除
生产环境监控发现kafka存在大量消费组 查看消费组信息：./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server ip:port --list查看特定消费组信息：./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server ip:po
hive array[bigint]转string
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云原生系列之管理docker容器中的数据管理实战
docker容器中数据管理实战
rabbitmq管理页面发送消息
rabbitmq
【Jeepay】02-Kafka实现延迟消息与广播模式详细设计
在专题的上一章中，重点讲解了项目的改造背景、难点分析。之所以会如此的追本溯源的去记录，第一是因为：一个可以落地的解决方案的敲定，是综合项目各方面的原因得到的。没有完美的架构，只有刚好的架构；没有满足一切的架构，只有满足目标的架构。第二是因为想要通过这样的记录，让后面的同学能快速的理解：实践中并不需要
zookeeper中节点信息的查看方式
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深入理解Dockerfile：构建镜像的详细解释与常用命令
云原生 docker
绿色经济：WIPO 绿色专利分类数据
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hive向上取整、向下取整、保留小数位的函数
hive向上取整向下取整和保留小数位数的函数
hiveSql冷门但好用函数 --持续更新
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kafka如何在运行中增加分区并重新分配副本
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Hive limit 和 offset 的用法
如果数据量大需要限制数量，只看部分数据，那么 LIMIT 和 OFFSET 子句就非常用有。LIMIT 可以减少要返回的行数，而 OFFSET 将指定从何处开始计算行数。本文例子中使用的数据是筛选指定字段中的数据内容。
Rabbit health check failed
说明：项目并未配置rabbitmq，但是每次项目启动的时候总是会报错，rabbitmq连接异常，健康检查失败，但是不影响项目运行。具体报错信息如下：具体查看报错内容后发现：原来是项目配置了spring健康检查：解决：在配置文件中添加rabbitmq的健康检查忽略再次启动项目，报错没有了~~~
Spark心得体会
spark心得体会！！
Python旅游景点数据大屏 爬虫+实时监控系统 旅游数据可视化 大数据 毕业设计
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启动yarn时，resourcemanager启动失败
使用启动yarn后，再使用jps查看进程，发现只有Notemanager启动了，而resourcemanager没有启动。
windows上Hadoop的安装和使用
Hadoop的安装和使用（windows）
安装rabbitmq图文详解步骤
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Spark Streaming + Kafka构建实时数据流
因为在这个例子中，数据是实时流式处理的，而不是一次处理一个批次的静态数据。流式数据的实时特性意味着数据不断更新，因此很难保持缓存的数据与最新的数据的一致性。所以在流处理中，更有效的性能优化方法是使用更高效的算法，并通过对流数据的精细控制来调整计算中的批大小和触发机制，而不是简单地使用缓存方法。这个是
