MIPS指令集处理器设计(支持64条汇编指令)
MIPScpu_core_type1是支持56条基本汇编指令的MIPS处理器，基于Quartus (Quartus Prime 17.1) Standard Edition版本开发设计
基于FPGA的OFDM基带发射机的设计与实现
本系统是参照了《基于Xilinx FPGA的OFDM通信系统基带设计》，结合了自己的理解，在Xilinx的zynq 7000系列FPGA芯片上实现了一个基于IEEE 802.11a协议的OFDM基带处理发射机的功能。包含了整个发射机的所有功能，序列训练符号、Siganl符号和Data符号等的实现过程
FPGA（基于xilinx）中PCIe介绍以及IP核XDMA的使用
Xilinx中PCIe简介以及IP核XDMA的使用,以及基于xdma的最小系统的建立
【zookeeper经典应用实战】
setData(path, data, version):如果给定 path 上的 znode 的版本和给定的 version 匹配，设置 znode 数据。getChildren(path, watch):返回给定 path 上的 znode 的孩子 znode 名字，并在 znode 设置一个
大数据毕设分享 基于情感分析的网络舆情热点分析系统
🔥 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🚩基于情感分析的网络舆情热点分析系统🥇学长
Python之PySpark常用函数示例
创建 SparkSession# 读取文本文件作为 DataFrame# 对每一行数据进行转换和处理# 将结果按照词频排序# 取出前 10 个结果# 打印结果print(f"
【大数据】Flink 架构（五）：检查点 Checkpoint（看完即懂）
本篇博客我们将介绍 Flink 的检查点（checkpoint）及故障恢复机制，看一下它们如何提供精确一次的状态一致性保障。而在下一篇博客中，我们还会讨论 Flink 所独有的保存点（savepoint）机制，它就像一把 “瑞士军刀”，解决了运行流式应用过程中的诸多难题。
(01)Hive的相关概念——架构、数据存储、读写文件机制
Hive的相关概念——架构、数据存储、读写文件机制
Spark 大数据实战：基于 RDD 的大数据处理分析
Spark集群是基于的分布式计算环境，用于处理大规模数据集的计算任务。是一个开源的、快速而通用的集群计算系统，提供了高级的数据处理接口，包括Spark SQLMLlib（机器学习库）和GraphX（图计算库）。Spark的一个主要特点是能够在内存中进行数据处理，从而大大加速计算速度。Scala编程语
RabbitMQ的基本用法
路由模式的消息队列可以给队列绑定不同的key，生产者发送消息时，给消息设置不同的key，这样交换机在分发消息时，可以让消息路由到key匹配的队列中。上面案例中有一个问题：消费者处理消息的速度是不一样的，消费者1处理后睡眠10毫秒（Thread.sleep(10)），消费者2是1000毫秒，速度相差1
Kafka 生产调优
100 万日活，每人每天 100 条日志，每天总共的日志条数是 100 万 * 100 条 = 1 亿条。1 亿 / 24 小时 / 60 分 / 60 秒 = 1150 条/每秒钟。每条日志大小：0.5k ~ 2k（约1k）。1150 条/每秒钟 * 1k ≈ 1m/s。高峰期每秒钟：1150 条
Hive SQL 的 DQL操作
3. Hive 支持分桶查询, cluster by + 分桶排序字段 (分桶排序必须是同一字段,且排序只能是升序),如果只分桶用 distribute by + 分桶字段 ,如果分桶和排序不是同一字段就用 distribute by + 分桶字段 sort by + 排序字段 asc | desc
Flink编程——风险欺诈检测
Apache Flink 提供了 DataStream API 来实现稳定可靠的、有状态的流处理应用程序。Flink 支持对状态和时间的细粒度控制，以此来实现复杂的事件驱动数据处理系统。这个入门指导手册讲述了如何通过 Flink DataStream API 来实现一个有状态流处理程序。
（三）hadoop之hive的搭建1
5.1上传mysql驱动mysql-connector-java-8.0.21.jar并移动到/usr/local/apache-hive-3.1.3/lib/5.2在/usr/local/apache-hive-3.1.3/conf下新增hive-site.xml文件。点击https://dlcd
Flink的检查点与容错机制实战
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Flink 是一个流处理框架，用于实时数据处理和分析。在大规模数据处理中，容错性和高可用性是非常重要的。Flink 提供了一套强大的检查点(Checkpoint)和容错机制，以确保流处理作业的可靠性和持久性。本文将深入探讨 Flink 的检查点与容错机制，揭示
大数据基础复习题整理
大数据基础这门课的一些选择题复习题整理，希望对大家有所帮助~！
什么是研发项目管理软件？生命奇点 PowerProject 项目管理平台正式启动，打造大数据领域新标杆
奥博思软件将基于 PowerProject 项目管理系统助力生命奇点实现研发项目的全生命周期管理，提效企业管理效率！
hive2
注意：(‘EXTERNAL’=‘TRUE’)和(‘EXTERNAL’=‘FALSE’)为固定写法，区分大小写！map keys terminated by ‘:’ – MAP 中的 key 与 value 的分隔符。要为表指定列，用户在指定表的列的同时也会指定自定义的 SerDe，Hive 通过 S
(05) Hive的相关概念——函数介绍
HiveSQL的基础知识点
【云原生进阶之PaaS中间件】第三章Kafka-4.3.1-broker 工作流程
这一部分大体了解下kafka Broker的工作流程，看一下zookeeper在kafka broker工作中发挥的作用，那些重要数据在zookeeper中存储。
