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FlinkToMySql两阶段提交
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数据湖（五）：Hudi与Hive集成
Hudi与Hive集成原理是通过代码方式将数据写入到HDFS目录中，那么同时映射Hive表，让Hive表映射的数据对应到此路径上，这时Hudi需要通过JDBC方式连接Hive进行元数据操作，这时需要配置HiveServer2。
第3期：零基础在校大学生应该如何学习大数据？
目前大数据是一个非常有发展前景的岗位，在IT界薪资待遇也很高，很多人想从事这方面的工作，那零基础的在校大学生应该如何学习大数据呢？
「K8s入门指北」还不会安装Docker？建议看这篇就够了
Docker 作为新兴的容器技术，目前在企业中得到了广泛的应用，市场也十分渴望相关技术人才。本文章将详细介绍如何在 Windows、Linux 以及 Mac 系统下安装 Docker。
堆（优先级队列）
目录🥬堆的性质🥬堆的分类🥬堆的向下调整🥬堆的建立🥬堆得向上调整🥬堆的常用操作🍌入队列🍌出队列🍌获取队首元素🥬TopK 问题🥬小结🥬堆的性质堆逻辑上是一棵完全二叉树，堆物理上是保存在数组中 。总结：一颗完全二叉树以层序遍历方式放入数组中存储，这种方式的主要用法就是堆的表示。并且
【算法数据结构系列】哈夫曼树进阶解读
作者：半身风雪简介：移动开发全栈领域工作者哈夫曼树详解一、树1.1、什么是树1.2、树的定义1.3、树的常用基本术语1.4、树与非树二、二叉树2.1、什么是二叉树三、Huffman 编码及实现3.1、编码问题3.2、使用二叉树解决编码问题3.3、哈夫曼树的构造四、哈夫曼树代码实现一、树1.1、什么是
Windows下的Spark环境配置（含IDEA创建工程--《Spark大数据技术与应用》第九章-菜品推荐项目）
文章目录前言一、下载资源二、本地配置步骤1.解压2.引入本地环境3.启动HADOOP文件4.进行Spark测试三、IDEA引入Spark项目1.idea按照scala插件2.新建scala项目3.配置项目4.新建scala类前言本文适用于《Spark大数据技术与应用》第九章-菜品推荐项目环境配置：`
引发C++软件异常的常见原因分析与总结（实战经验分享）
本文根据近几年排查C++软件异常的实践经历与实战经验，详细地总结出引发C++软件异常的常见原因，给大家提供一些借鉴和参考，以帮助大家快速地定位问题。
信息与网络安全复习笔记
文章目录一、对称密码的优缺点1.1 优点1.2 缺点二、AES算法的加密过程三、DES算法的加密过程四、公钥密码体制模型的运行过程五、入侵检测系统的主要功能六、数据加密系统的加密过程七、入侵检测系统IDS信号分析手段及其优缺点八、什么是攻击，常见的攻击方法九、网络安全防范的基本措施十、常见的口令攻击
软件技术更新速度很快，担心自己掌握的技术会过时？
过时的不是基础的技术原理和方法，而是人的思考能力以及没有跟上节奏的对技术的认知。
vue3 之 过渡 && 动画实现
在开发中，如果没有动画的话，整个页面内容的显示和隐藏会非常的生硬！不好看，为了给予一定的用户体验，进入今天的主题React框架本身并没有提供任何动画相关的API，所以如果需要使用的话可以使用一个第三方库react-transition-group Vue中为我们提供了一些内置的组件和对应的API来完
【JavaScript】面向对象——创建多个对象的四种方法（详解）
javascript面向对象创建多个对象的方法，哪个最好用？字面量？工厂模式方法？构造函数方法？原型方法？原型加构造函数方法？进来一看便知
vue全面知识点（面试知识点、面试题）
vue最全面试题
使用 github pages, 部署静态网页
使用 github pages, 部署静态网页，github pages上部署后页面空白与页面404问题
字体图标的下载和引用、问题解决——保姆级教程
字体图标字体图标其实就是显示网页中通用的小图标，它的本质属于字体优点轻量级:-一个图标字体要比一 系列的图像要小。一 旦字体加载了,图标就会马上渲染出来,减少了服务器请求 灵活性:本质其实是文字,可以很随意的改变颜色、产生阴影、透明效果、旋转等 兼容性:几乎支持所有的浏览器请放心使用注意:字体图标不
web前端发展历程
前言目前在IT公司中前端的岗位越来越成为不可或缺的，前端的地位也愈见明显，很多学校已经体系的传授前端课程，众多培训机构也将前端知识作为了主流课程，也有越来越多的同学加入到前端学习的行列中，作为前端工程师或者前端的学习者我们有必要去了解前端的发展史。
html+css+js制作原神官网，web前端大作业（流风眷堇庭+6个页面+链接）
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深度学习中的优化算法之AdaMax
之前在https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/125018001 介绍过深度学习中的优化算法Adam，这里介绍下深度学习的另一种优化算法AdaMax。AdaMax与Adam来自于同一篇论文。论文名字为《ADAM: A METHOD FOR
一文读懂机器学习分类全流程
🏆在本文中，作者将带你了解机器学习分类的全流程，从问题分析>数据预处理>分类器选择>模型构建>精度评价>模型发布为Web应用。从0带读者入门机器学习分类。
【关于递归算法的讲解】
关于递归算法的一些知识