记一次flink的job manager overuse情况
以前一直没出现过jm overuse的情况，今天刚好遇到，记录一下。18：21：36就已经失败shutting down了，而1。作业频繁重启又自行恢复，陷入循环。目前设置的是2G，需要。任务在18：21出现。
flink-1.17.2的单节点部署
Apache Flink 是一个开源的流处理和批处理框架，用于大数据处理和分析。它旨在以实时和批处理模式高效处理大量数据。Flink 支持事件时间处理、精确一次语义、有状态计算等关键功能。总体而言，Apache Flink 是构建实时和批处理数据处理应用程序的强大而灵活的框架，适用于大数据领域的各种
python毕设选题 - 大数据全国疫情数据分析与3D可视化 - python 大数据
🔥 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🚩大数据全国疫情数据分析与3D可视化🥇学长
详述FlinkSql Join操作
Full Join：流任务中，左流或者右流的数据到达之后，如果没有 Join 到另外一条流的数据，就会等待（左流放在左流对应的 State 中等，右流放在右流对应的 State 中等），如果之后另一条流数据到达之后，发现能和刚刚那条数据 Join 到，则会输出。Full Join：和Left原理一样
使用 Hadoop 进行大数据处理
1.背景介绍Hadoop 是一个开源的分布式大数据处理框架，由 Apache 基金会支持和维护。它由 Google 的 MapReduce 算法和 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)组成。Hadoop 可以处理大量数据，并在多个节点上并行处理数据，提高处理速度和效率。Hadoop 的核心组件包
大数据Flume--入门
Flume 是 Cloudera 提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。
rabbitMQ的学习
RabbitMQ 是一个消息中间件：它接受并转发消息。你可以把它当做一个快递站点，当你要发送一个包裹时，你把你的包裹放到快递站，快递员最终会把你的快递送到收件人那里，按照这种逻辑 RabbitMQ 是一个快递站，一个快递员帮你传递快件。RabbitMQ 与快递站的主要区别在于，它不处理快件而是接收，
解析：Eureka的工作原理
每个服务提供者都需要在启动时，配置一个Eureka Client，通过与Eureka Server建立长连接，将自身的服务元数据信息发送给Eureka Server。当一个服务提供者启动时，Eureka Client会向Eureka Server发送注册请求，并将该服务提供者的元数据信息一并发送过去
FlinkSql通用调优策略
使用DataGenerator 提前进行压测，了解数据的处理瓶颈、性能测试和消费能力开启minibatch："table.exec.mini-batch.enabled", "true"开启Local+Global 两阶段聚合："table.exec.mini-batch.enabled", "tr
毕业设计 基于大数据人才岗位数据分析
这里是毕设分享系列，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩基于大数据人才岗位数据分析毕业设计 基于大数据人才岗位数据分析。
在Python中读写Kafka队列
在Python中读写Kafka队列通常使用库，这是一个非常流行的库，可以让你方便地与Kafka集群进行交互。以下是安装这个库以及基本使用方法的介绍。
HIVE核心优化方案
目录1.数据采样2.join优化3.Hive索引4.数据倾斜。
Flink 1.17教程：并行度设置&优先级
在Flink中，可以用不同的方法来设置并行度，它们的有效范围和优先级别也是不同的。
软件工程毕设分享(算法) 基于大数据的b站数据分析
本文主要运用Python的第三方库SnowNLP对弹幕内容进行情感分析，使用方法很简单，计算出的情感score表示语义积极的概率，越接近0情感表现越消极，越接近1情感表现越积极。从数据可视化中可以看到，播放量排名前三的分别是生活类、动画类、鬼畜类，让人诧异的是以动漫起家的B站，播放量最多的视频分类竟
SparkMLlib与数据处理实践
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Spark是一个快速、通用的大规模数据处理引擎，它可以处理批量数据和流式数据，支持SQL查询和数据挖掘算法。Spark MLlib是Spark的一个子项目，专门为大规模机器学习任务提供了一套高性能的库。MLlib包含了许多常用的机器学习算法，如梯度下降、随机梯
python安装apache-flink报错
flink安装和报错解答
【rabbitmq】发布确认（五）
单个确认发布方式非常慢，与单个等待确认消息相比，先发布一批消息，然后一起确认可以极大地提高吞吐量，此方式缺点：当发生故障导致发布出现问题时，不知道是哪个消息出现了问题，必须将整个批处理保存在内存中，以记录重要的信息。后续的消息才能继续发布，waitForConfirms这个方法只有在消息被确认的时候
扩展学习|大数据，新的认识论和范式转变
本文探讨了大数据的可用性，再加上新的数据分析，如何挑战科学、社会科学和人文学科的既有认识论，并评估了它们在多大程度上引发了多学科的范式转变。特别是，它批判性地探索了宣称“理论终结”的新形式的经验主义，数据驱动而不是知识驱动科学的创造，以及数字人文科学和计算社会科学的发展，这些科学提出了截然不同的方式
Flink中的容错机制
如果出现故障，我们恢复到之前保存的状态，故障时正在处理的所有数据都需要重新处理；我们只需要让源（source）任务向数据源重新提交偏移量、请求重放数据就可以了(即重新将故障时的数据读入Flink)。当然这需要源任务可以把偏移量作为算子状态保存下来，而且外部数据源能够重置偏移量；
spark3使用hive zstd压缩格式总结
ZSTD（全称为Zstandard）是一种开源的无损数据压缩算法，其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式，本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC，RCFile，TextFile，JsonFile，Parquet，Squen
