大数据问答200问（有问必答）（二）
pymysql是Python的一个第三方模块，用于链接MySQL数据库，提供了强大的接口，可以在Python程序中执行各种数据库操作。
RabbitMQ 监控与调试
RabbitMQ 的监控与调试是保障消息队列系统稳定运行的关键。通过监控队列深度、消息吞吐量、内存使用等关键指标，可以及时发现性能瓶颈或异常情况。结合 RabbitMQ 提供的管理插件和日志分析工具，能够快速定位问题并进行调试。同时，在生产环境中合理配置死信队列、消息确认机制和连接池，可以有效提升
深入理解分布式一致性：从PAXOS到ZOOKEEPER
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：本书深入探讨了分布式系统中的一致性问题，介绍了PAXOS算法和ZooKeeper在实现强一致性方面的原理和实践。PAXOS算法解决分布式环境下的共识问题，通过多个角色和多轮投票确保数据视图同步。ZooKeeper则是基于PAXOS的开源协调服务，简化了PA
Flink 命令行提交、展示和取消作业
Apache Flink 是一个流处理和批处理的开源框架，用于在分布式环境中执行无边界和有边界的数据流。你可以使用 Flink 的命令行界面（CLI）来提交、展示和取消作业。
Flink CDC实时同步MySQL到Doris
Apache Flink CDC（Change Data Capture）是一个用于捕获和跟踪数据库更改的技术，它能够实时地从数据库中获取数据变更，并将这些变更流式传输到其他系统进行处理和分析。Flink CDC 提供了对多种数据库的支持，包括 MySQL、Doris、MongoDB 等，Flink
基于大数据的城市交通流量分析与预测
本文旨在通过大数据技术手段，对城市交通流量进行深入分析与预测。随着城市化进程的加速和交通需求的日益增长，城市交通拥堵已成为制约城市发展的重要因素之一。本文首先介绍了大数据技术在交通流量分析中的应用背景与意义，随后详细阐述了数据采集、预处理、特征提取及模型构建等关键环节。通过集成多种数据源（包括交通监
RabbitMQ（每秒处理几万到几十万的消息）
当消费者处理完这些消息后，它会发送一个确认信号给 RabbitMQ，告诉 RabbitMQ 可以再次发送消息给它。可以将不同顺序的消息分别发送到不同的队列中，并创建多个消费者，每个消费者只消费其中一个队列中的消息。在消费消息时，消费者必须先确认之前的消息才能继续处理后续的消息。使用该插件后，可以在创
毕设成品 基于大数据情感分析的网络舆情分析系统(源码+论文)
Python下有多款不同的 Web 框架，Django是最有代表性的一种。许多成功的网站和APP都基于Django。Django是一个开源的Web应用框架，由Python写成。Django采用了MVC的软件设计模式，即模型M，视图V和控制器C。
DataX--Web：图形化界面简化大数据任务管理
DataX Web作为一个图形化工具，极大地简化了DataX数据同步任务的管理。它通过提供一个用户友好的界面，使得即使是非技术用户也能够轻松地配置和管理复杂的数据同步任务。随着大数据技术的不断发展，DataX Web有望成为大数据任务管理的重要工具。
全面解析数据仓库：发展历程、核心作用与未来趋势
数据湖与数据仓库相结合，可以实现数据的全生命周期管理，既满足数据仓库对高质量数据的需求，又具备数据湖对原始数据的灵活存储和处理能力。在当今信息化社会，数据已经成为企业最重要的资产之一，而数据仓库作为一种能够有效存储、管理和分析大量数据的技术，已经成为各行各业的重要支撑。本文将深入探讨数据仓库的发展历
【MADRL】反事实多智能体策略梯度（COMA）算法
反事实多智能体策略梯度法COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradient) 是一种面向多智能体协作问题的强化学习算法，旨在通过减少策略梯度的方差，来提升去中心化智能体的学习效果。COMA 算法最早由 DeepMind 团队提出，论文标题为 "Count
大数据：实时大数据和离线大数据
实时大数据适合对速度要求高、需即时反馈的场景，使用流处理框架和内存型数据库来快速处理数据。离线大数据适合对历史数据的深度挖掘和批量处理，使用分布式存储和批处理框架来处理海量数据。
【已解决】【Hadoop】【./bin的使用】bash: ./bin/hdfs: 没有那个文件或目录
使用./bin当你在 Hadoop 安装目录下工作时。不需要./bin当你已经在PATH中设置了 Hadoop 的bin目录，或者你使用完整路径执行命令。通常是指用户的家目录，而是 Hadoop 的安装目录。
Spark 的 Skew Join 详解
数据倾斜指的是当某些key关联了异常大量的数据，而其他key关联的数据量较少时，数据分布的不均衡会导致计算瓶颈。例如，在JOIN操作中，如果表 A 中某个key具有大量的数据，而表 B 中同样的key也有大量数据，当这两个表基于这个key进行JOIN时，由于该key被分配到一个或少数几个分区，相关的
springboot kafka多数据源，通过配置动态加载发送者和消费者
如果消费者或者发送者逻辑需要写在当前kafka网关应用，那么只能通过自定义扫描方式支持配置不同，所有配置的生成者和消费者必须代码实现逻辑，通过配置加载方式，自定义扫描注入bean即可。以消费者为例，生产者不涉及注解发送方式相对简单。});写了一个初始化的bean，用于通过配置加载bean。消费者是注
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
基于Spark 的零售交易数据挖掘分析与可视化
我们使用了 PySpark 来处理一个电商数据集，数据存储在 HDFS 上。通过 SQL 和 RDD 操作实现了多个业务需求分析，并最终将结果保存为 JSON 文件，用于前端展示。后端 Web 服务采用 Bottle 框架，提供静态文件服务和页面展示。
消息中间件常见面试题（RabbitMQ）
消息中间件常见面试题（RabbitMQ）
【投稿优惠|稳定检索】2024年医疗健康与健康大数据国际会议（ICHHBD 2024）
该会议旨在汇聚全球医疗健康与大数据领域的专家学者，共同探讨前沿技术、创新应用与未来趋势。会议将在中国多个城市举行，包括西安、重庆和上海等地，涵盖了大数据处理、物联网技术、智能医疗等多个热点议题。本次会议将邀请国内外知名专家进行主题演讲和专题报告，分享最新的科研成果与实践经验。会议内容广泛，包括但不限
Hadoop分布式集群配置
在server101上执行启动工作，由于配置了集群，此启动过程会以SSH方式登录其他两台主机，并分别启动DataNode和NodeManager。特别说明，ZooKeeper集群安装，HBase的集群安装与此集群主机配置表相同，都采用表中所示的三台主机，具体配置内容详见各实验的具体描述。最后，建议执
