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MQ基础：RabbitMQ真面目
介绍了RabbitMQ的基础知识，快来看看吧~
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Hadoop资源全解压缩包
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，专为处理和存储大数据设计。本资源包“hadoop.zip”提供了一系列Hadoop核心组件和相关资源，包括HDFS和MapReduce，以及源代码、构建脚本、配置文件、文档和测试用例等。通过掌握这些内容，用户可以深入
Hadoop之mapreduce -- WrodCount案例以及各种概念
mapreduce的介绍以及Java代码实现mapreduce的word count案例
尚硅谷大数据全套技术链接
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分布式框架 - ZooKeeper
是一个分布式程序的协调服务，是Hadoop和Hbase的重要组件。提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
Zookeeper与Docker集成与应用
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Flink 窗口最全汇总
将要计算的数据限制一个范围，统计一个范围内的数据。将无界的数据切割成有届的数据。
Hive之任务优化
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，提供了 SQL-like 的查询语言来分析存储在 HDFS（Hadoop Distributed File System）上的大规模数据集。为了提高查询性能，Hive 提供了多种优化方法，涵盖不同层次的改进，从 SQL 查询层到执行层。
运维学习————kafka(1)
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【RabbitMQ】RabbitMQ 的概念以及使用RabbitMQ编写生产者消费者代码
本文介绍了 RabbitMQ 的核心概念，包括生产者、消费者、Connection 和 Channel、Virtual host、Queue、Exchange 等，还讲解了 AMQP 协议及 RabbitMQ 快速入门，包括引入依赖、编写生产者和消费者代码及示例。
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陌陌聊天数据案例分析
陌陌是一个聊天平台，每天都会产生大量大聊天数据，通过对聊天数据的统计分析，可以更好的构建用户画像，为用户提供更好的服务以及实现高ROI的平台运营推广，给公司的决策提供精准的数据支撑。基于Hadoop和hive实现聊天数据统计分析，构建聊天数据分析报表。统计今日总消息量、每小时消息量、发送和接受用户数
大数据实时数仓Hologres（四）：基于Flink+Hologres搭建实时数仓
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大数据新视界 --大数据大厂之TeZ 大数据计算框架实战：高效处理大规模数据
本文聚焦 TeZ 大数据计算框架，阐述其采用 DAG 执行模式提升 MapReduce 性能，基于内存传递数据对比传统框架优势明显。介绍性能提升（如电商数据处理）和灵活性优势，给出 TeZ 实战中的环境搭建、WordCount 示例，还有大规模数据处理优化策略。最后展示金融、医疗行业应用案例，如银行
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DataBricks官网：https://databricks.com/spark/aboutspark的诞生其实是因为MR计算引擎太慢了。MR计算是基于磁盘的，Spark计算是基于内存的。spark的发展历程：2009年，Spark诞生于伯克利AMPLab，伯克利大学的研究性项目。2014年2月成
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【Earth‘s Future】遥感大数据在水环境监测中的应用现状、挑战与未来展望
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