大数据的计算机学习与预测分析
1.背景介绍大数据是指由于互联网、社交媒体、移动互联网等新兴技术的兴起，数据量大、增长迅速、多样化、实时性强的数据集。大数据的涌现，为计算机学习和预测分析提供了广阔的舞台。计算机学习是一种通过计算机程序自主地学习、自适应地改进的科学，其核心是学习算法。预测分析是利用数据挖掘、数据分析、统计学、人工智
“深入理解RabbitMQ交换机的原理与应用“
RabbitMQ是一个开源的消息代理软件，它遵循AMQP（高级消息队列协议）标准，用于在分布式系统中存储和转发消息。作为消息中间件，RabbitMQ扮演着消息传递和消息队列的角色，允许应用程序之间进行异步通信。RabbitMQ交换机作为消息中间件的核心组件，其灵活的路由规则和丰富的特性为分布式系统和
Flink实时物联网数据处理
1.背景介绍物联网(Internet of Things, IoT)是一种通过互联网将物体和物体、物体和人、人与人之间进行信息交换和传输的新兴技术。物联网的发展为各行业带来了巨大的变革，特别是在实时数据处理和分析方面，物联网为我们提供了大量的实时数据，这些数据在很多场景下具有极高的价值。实时数据处理
CentOS7部署Kafka
指定了kafka所连接的zookeeper服务地址。指定了连接kafka集群的地址。2.安装zookeeper。：指定了所要创建主题的名称。指定了消费端订阅的主题。配置详解（与部署无关）1.安装jdk1.8。：创建主题的动作指令。
Kafka零拷贝技术与传统数据复制次数比较
Kafka零拷贝技术与传统数据复制次数比较
批量下降法与随机下降法在大数据环境中的应用
1.背景介绍大数据是指数据的规模、速度和复杂性超过传统数据处理技术能够处理的数据集。随着互联网、移动互联网、社交网络等产生和发展，大数据已经成为当今世界各个领域的重要资源。大数据的应用范围广泛，包括金融、医疗、教育、科研、政府、物流等各个领域。在大数据环境中，传统的优化算法往往无法满足实际需求，因为
RabbitMQ
基本消息队列的消息发送流程：建立connection创建channel利用channel声明队列利用channel向队列发送消息基本消息队列的消息接收流程：建立connection创建channel利用channel声明队列定义consumer的消费行为handleDelivery()利用chann
go消息队列RabbitMQ - 直连模式与work模式
本文纯属rabbitmq在集中模式下的操作，对于rabbitmq的八股文介绍就不做过多解释了。首先，使用go get安装amqp代码公共部分，所有需要使用到rabbitmq都需要导入amqp。
Hive基础知识（十六）：Hive-SQL分区表使用与优化
分区表实际上就是对应一个 HDFS 文件系统上的独立的文件夹，该文件夹下是该分区所有的数据文件。，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。在查询时通过 WHERE 子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区，这样的。
【万字长文】带你搞懂Kafka中的所有知识点
本文详细介绍了kafka中的全部知识点。包括：主题、分区、日志、生产者、消费者、集群、事务等详细内容。
如何为Kafka加上账号密码（二）
上篇文章中我们讲解了Kafka认证方式和基础概念，并比较了不同方式的使用场景。我们在《》中集群统一使用PLAINTEXT通信。Kafka通常是在内网使用，但也有特殊的使用场景需要暴漏到公网上，如果未设置认证的Kafka集群允许通过公网访问，或暴漏给全部研发人员是极不安全的方式。本小节我们就为Kafk
数据仓库的多云策略：实现灵活的云计算资源管理
1.背景介绍数据仓库是企业中大量的历史数据存储和分析的重要工具，它需要高效、可靠、安全的存储和计算资源来支持企业的数据分析和决策。随着云计算技术的发展，多云策略逐渐成为企业数据仓库的主流部署方式。多云策略可以让企业在不同的云服务提供商之间分散部署数据仓库，实现资源的灵活分配和高可用性。在这篇文章中，
注册中心与服务发现环境搭建实例--Eureka和Nacos
通过定义IRule实现可以修改负载均衡规则，有两种方式：@Beanuserservice: # 给某个微服务配置负载均衡规则，这里是userservice服务ribbon:NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule
智能化工：如何利用大数据提升产业链效率
1.背景介绍智能化工是一种利用大数据技术来提升产业链效率的新兴领域。在现代化工制造中，数据量大、实时性强、各种源头多，这为智能化工提供了广阔的发展空间。智能化工可以帮助企业更有效地管理资源、优化生产流程、提高产品质量、降低成本、预测市场需求等，从而提升整个产业链的效率。1.1 产业背景随着全球化的深
RabbitMQ-数据持久化
在控制台中，这个delivery_ mode 的值为2时，就表示这个消息是持久化的。手动发消息的时候，可以选择这个值，可以看到他的枚举。SpringAMQP调用时是默认持久化的。
Flink
unboundedandboundedFlink的世界观是数据流，对Flink而言，其所要处理的主要场景就是流数据，批数据只是流数据的一个极限特例而已，所以Flink也是一款真正的流批统一的计算引擎。无界流：有定义流的开始，但没有定义流的结束。它们会无休止的产生数据。无界流的数据必须持续处理，即数据
工业大数据：制造业中的优化策略
1.背景介绍在当今的数字时代，数据已经成为了企业竞争力的重要组成部分。随着互联网、人工智能、大数据等技术的发展，制造业也开始广泛运用这些技术来提高生产效率、降低成本、提高产品质量。在这篇文章中，我们将讨论工业大数据在制造业中的优化策略，包括背景介绍、核心概念与联系、核心算法原理和具体操作步骤、数学模
大数据平台环境搭建---- Hive&MySql数据库组件配置
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。警告：mysql-community-common-5.7.25-1.el7.x86_64.rpm: 头V3 DSA/SHA1 Signature, 密钥
流式计算框架比较：Apache Flink vs. Apache Stor
1.背景介绍流式计算是一种处理大规模数据流的技术，它可以实时处理大量数据，并提供快速的分析和决策。在大数据时代，流式计算已经成为了一种重要的技术手段，它可以帮助企业更快地响应市场变化，提高业务效率。Apache Flink和Apache Storm是两个流行的流式计算框架，它们都是开源的，具有强大的
Spark编程实验五：Spark Structured Streaming编程
通过实验掌握Structured Streaming的基本编程方法；掌握日志分析的常规操作，包括拆分日志方法和分析场景。
