Spring Hadoop 示例项目教程
Spring Hadoop 示例项目教程 spring-hadoop-samples Spring Hadoop Samples 项目地址: ht
Dubbo -Zookeeper注册中心
Dubbo 和 Zookeeper 是在分布式系统中广泛使用的两种技术。Dubbo 是一个高性能的分布式服务框架，提供了远程调用、服务治理等功能；而 Zookeeper 是一个开源的分布式协调服务，提供了强一致性的分布式数据存储、注册与配置管理功能。通过将 Dubbo 与 Zookeeper 结合使
基于Hadoop的CBIR系统实现：Tetra模式在MapReduce中的应用
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：CBIR系统，通过Hadoop的MapReduce框架并采用本地Tetra模式实现，可以处理大规模图像数据集。Tetra模式将图像分割成小块并提取特征以创建图像描述符，通过Map阶段进行特征提取和Reduce阶段的特征比较匹配，实现高效的内容基础图像检索。
大数据新视界 --大数据大厂之 Hudi 数据湖框架性能提升：高效处理大数据变更
本文深入阐述大数据大厂中的 Hudi 框架，包括其定义、特性、优势、关键技术、架构原理、应用案例、性能提升面临的挑战与应对策略，全面展示 Hudi 在高效处理大数据变更方面的重要性，并包含了相关的代码和脚本示例以增强实用性。
Flink有哪些功能组件
Apache Flink是一个开源的流处理框架，专为处理大规模、实时数据流而设计。它提供了丰富的功能组件，这些组件共同构成了Flink的强大功能体系。
Flink 的时间属性及原理解析
因此在判断应该使用还是Event Timecheckpointsavepoint。如果希望结果完全相同，就只能用Event Time；如果接受结果不同，则可以用。的一个常见的用途是，根据现实时间来统计整个系统的吞吐，比如要计算现实时间一个小时处理了多少条数据，这种情况只能使用。
推荐项目：RabbitMQ Simulator——可视化你的消息队列世界
推荐项目：RabbitMQ Simulator——可视化你的消息队列世界 RabbitMQSimulatorRabbitMQ Simulator项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RabbitMQSimulator 在复杂的消息系统架构设计和调试过程中，直观
Hadoop的一些高频面试题 --- hdfs、mapreduce以及yarn的面试题
Hadoop的一些高频面试题 --- hdfs、mapredus以及yarn的面试题
毕业设计项目 大数据招聘数据可视化系统（源码+论文）
🔥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🚩毕业设计 大数据招聘数据可视化系统（源码+论
什么是kafka的重平衡机制？
kafka重平衡的主要发生在消费者端，重平衡的目的，主要是为了均衡消费者消费kafka的消息而设计的，对于动态加入消费者，减少消费者，以及消息分区变化这些场景中，若不设计消费者重平衡，容易出现某个消费者消费消息出现倾斜的情况，如：某个消费者消费的消息特别多，而某些消费者不消费消息，造成资源的浪费。在
【DataSophon】DataSophon1.2.1 整合Zeppelin并配置Hive|Trino|Spark解释器
Zeppelin是Apache基金会下的一个开源框架，它提供了一个数据可视化的框架，是一个基于web的notebook。后台支持接入多种数据引擎，比如jdbc、spark、hive等。同时也支持多种语言进行交互式的数据分析，比如Scala、SQL、Python等等。本文从安装和使用两部分来介绍Zep
大数据毕业设计选题推荐-个性化图书推荐系统-Python数据可视化-Hive-Hadoop-Spark
随着互联网技术的快速发展和数字阅读习惯的普及，图书市场正经历着深刻的变革。根据中国新闻出版研究院发布的《第十九次全国国民阅读调查报告》显示，2021年我国成年国民人均纸质图书阅读量为4.76本，数字化阅读方式的接触率达到79.4%，较上年增长3.4个百分点。与此同时，中国图书零售市场规模持续扩大，2
RabbitMQ的应用问题
单个消费者的吞吐太低了, 当需要多个消费者以提⾼处理速度时, 可以使⽤分区消费. 把⼀个队列分割成多个分区, 每个分区由⼀个消费者处理, 以此来保持每个分区内消息的顺序性（⽐如⽤⼾修改资料后, 发送⼀条⽤⼾资料消息. 消费者在处理时, 需要保证消息发送的先后顺序，但这种场合并不需要保证全局顺序. 只
hive数据仓库基础命令
一。HDFS的shell命令:二. hive保持元数据的方式：三. derby和mysql的区别：四. 数据仓库和数据库区别五.数据仓库的特点六.数据仓库和传统数据库的特点
ZooKeeper面试题答案解析
最终，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给。这样的设计有效的减轻了服务端的压力，不然对于更新非常频繁的节点，服务端会不断的向客户端发送。为什么不是永久的，举个例子，如果服务端变动频繁，而监听的客户端很多情况下，每次变动都要通知。在实际应用中，很多情况下，我们的客户端不需要知道服务端的每一
Flink WebUI解析（待更新）
对于flink webUI的查看，首先还是根据先整体观看一下Task的划分，然后根据Exception去寻找对应的TaskManager相关信息，然后双向确定是什么原因造成的；作为metrics，虽然看起来花里胡哨，本质上对flink底层实现机制的基本逻辑弄懂，应该还是比较容易看的；注：由大佬有这块
大数据获客
企业组织类型（企业\个体户）、企业类型、三级行业代码，二级行业代码，注册资本的范围，注册时间的范围。
探秘The Hive：解锁NixOS的集体智慧宝库
探秘The Hive：解锁NixOS的集体智慧宝库 hive The secretly open NixOS-Society 项目地址: http
nodejs 使用kafka案例，node-red配置kafka案例，从安装配置kafka开始
【代码】nodejs 使用kafka案例，node-red配置kafka案例，从安装配置kafka开始。
Hive(十六)having和排序
有别于order by ，sort by可以指定reducer的个数，然后再对reducer里面的数据再排序，也可以得到全局的排序结果。distribute by 一般是配合sort by 使用的。利用distribute by对数据进行分类，然后再在每一个分类中对数据进行排序.如果distribu
