低代码内参：一举拿下4000万美元融资，伙伴云能成为中国版Airtable么？
应用参谋认为前者面临的竞争对手是腾讯文档、石墨文档、钉钉文档、飞书表格这些云表格类产品，行业空间已经不大，后者目前来看完成度和竞争力更高。
Hadoop安装与配置
第一步：装虚拟机1.新建虚拟机2.典型，下一步，选择你的iso镜像文件，给你的虚拟机命名，选择安装文件位置3.选择一下磁盘大小，最后点完成。安装完成之后和跟下面的步骤来当然你也可以选择中文，需要选择中文就在下面搜索栏中搜ch选择简体中文即可。选择自动分区root密码设置123456，尽量设置简单的，
Maven工程中Pom.xml文件总是报依赖找不到
是不是总是在拉取新项目时遇到下面的问题，依赖找不到
五种常见软件架构风格
描述五种软件架构风格
Zookeeper-3.8.0单台、集群环境搭建
zookeeper搭建
大数据项目实战——基于某招聘网站进行数据采集及数据分析（六）
第六章 数据可视化掌握 Sqoop 数据迁移工具的迁移工具的使用熟悉关系型数据库 MySQL掌握 SSM JavaEE 开发框架的整合及应用掌握 ECharts 前端框架的使用本篇将应用 Sqoop 将 Hive 中的表数据导出到关系型数据库 MySQL 中，方便后续进行数据可视化处理，使抽象的数据
ES的基础概念和应用场景
Node 节点 ：存储集群的数据，参与集群的索引和搜索功能。像集群有名字，节点也有自己的名称，默认在启动时会以一个随机的UUID的前七个字符作为节点的名字，你可以为其指定任意的名字。它是一个实时的分布式搜索分析引擎，它能让你以前所未有的速度和规模，去探索你的数据。每个分片本身也是一个功能完善且独立的
Seatunnel超高性能分布式数据集成平台使用体会
有Sqoop和DataX之类数据处理为何还要用Apache SeaTunnel，这就要得益于Apache SeaTunnel依赖Flink和Spark天然分布式处理数据的特性，前两者是单机同步数据不适于海量数据同步，以低代码方式用配置文件就可以启动Flink数据处理应用，本篇从基本概念和原理入手，并
kafka消息的序列化与反序列化
kafka使用
【RabbitMQ教程】springboot整合rabbitmq(topic模式)
为了方便测试，我直接把生产者代码放工程测试类：发送routing key是"topic.sms.email"的消息，那么mq-rabbitmq-consumer下那些监听的（与交换机(topic.exchange)绑定，并且订阅的routingkey中匹配了"topic.sms.email"规则的）
手把手教你5分钟搭建RabbitMq开发环境
快速搭建RabbitMq开发环境
【spark大数据】spark大数据处理技术入门项目--购物信息分析
spark入门实战项目，加深对处理流程的理解。
Hive SQL案例
2.计算学历为本科的人员在调查中的占比，结果写入本地/root/college012/。1.计算较高收入人群占整体数据的比例，结果写入本地/root/college011/。4.计算男性群体中高收入职业排行，结果写入本地/root/college014/。7.统计教育程度对于收入的影响，结果写入本地
基于springboot的ShardingSphere5.2.1的分库分表的解决方案之自动时间段分片算法解决方案(十五)
基于springboot的ShardingSphere5.2.1的分库分表的解决方案之自动时间段分片算法解决方案(十五)
本地数据仓库项目(一) —— 本地数仓搭建详细流程
搭建离线数仓，并实现数据采集到简单数据分析过程
FLINK 基于1.15.2的Java开发-Sink到MYSQL的两种姿势
flink sink到mysql很简单。但实际生产应用时如果遇有大数据量要集中插入mysql我们如果还用的是一条条insert，那么势必会碰到系统网络瓶劲甚至弄垮mySQL。本篇就是以实际生产案例讲述了如何正确的做好flink往mySQL里sink数据得正确手法。
我的CSDN四周年创作纪念日
在自己的研究下，慢慢对数据库非常感兴趣了，从开发到运维，慢慢成了公司同届新人里成长最快的，当然，也是工作方向最跑偏的(Java->Oracle 开发DBA),在后来的工作过程中，自己报考并通过了Oracle专家认证。，是2019年3月15日星期五。
如何将spark程序打jar包并上传至本地集群环境运行
如何将spark程序打jar包，并上传至本地集群环境运行
Flink 1.15本地集群部署Standalone模式(独立集群模式)
flink sql1.15 部署和flink sql命令操作创建job,完成mysql实时流数据同步
Spark大数据处理讲课笔记2.1 初识Spark
1. 了解什么是Spark计算框架；2. 了解Spark计算框架的特点；3. 了解Spark计算框架的应用场景；4. 理解Spark框架与Hadoop框架的对比
