在大数据领域，HiveSQL是一种常用的查询语言，用于在Hadoop上进行数据分析和处理。为了确保代码的可读性、维护性和性能，制定一套规范化的HiveSQL开发规范至关重要。

大数据开发（Hadoop面试真题）1、Hivecount(distinct)有几个reduce，海量数据会有什么问题？

FPGA的应用领域非常的广，尤其再人工智能，大数据，云计算等等方向非常吃香。

主要基于对现阶段一些常用的大数据开源框架技术的整理，只是一些简单的介绍，并不是详细技术梳理。可能会有疏漏，发现再整理。参考的太多，就不一一列出来了。这只是作为一个梳理，对以后选型或者扩展的做个参考。

引入pomorg.apache.kafkakafka_2.133.7.0org.springframework.kafkaspring-kafka增加yml配置spring:kafka:bootstrap-servers

然而，随着科技的进步，大数据的兴起，数据可视化为养殖业提供了全面的数据支持。通过将养殖场内各项数据以图表、地图等形式直观呈现，养殖场主和管理者

博主介绍：博主从事应用安全和大数据领域，有8年研发经验，5年面试官经验，Java技术专家，WEB架构师，阿里云专家博主，华为云云享专家，51CTO专家博主⛪️个人社区：个人社区个人主页：个人主页专栏地址

此外，随着大数据

参考视频：尚硅谷大数据Azkaban3.x教程（全新发布）_哔哩哔哩_bilibili目录Azkaban：是一个定时、批量工作流任务调度器(工作流程调度，定时调度)常见的开源调度系统：比较：特点：三个关键组件

僵尸进程，孤儿进程f.如何产生一个守护进程g.如何避免僵尸进程或者孤儿进程redisa.持久化方式有哪些，区别是什么b.redis集群有了解么c.rediszset()—底层如何实现（哈希表+跳跃表）和大数据相关的操作

大数据真的很神奇，或许这就是吸引力法则吧。和一群人一起坚持了21天。因为喜欢，所以坚持。在另一个地方记录了碎碎念，没有想到有新的收获。尤其是教学反思这块。

作者语：一个致力于用一不本正经的方式讲解一些一本正经的事物，从业多年见过太多一上来就满口专业术语后面做事情渣得不行的真实事件，后来发现原来能用浅显易懂的方式讲解一些高深内容的人都是真正的牛人。作者也致力于网这个方向发展

本文主要讲述通过MyBatis、JDBC等做大数据量数据插入的案例和结果。

一、相关组件介绍1、pom：org.apache.kafkakafka-clients3.0.02、kafkaProducerproduce的发送主要流程概述如下：拦截器对发送的消息拦截处理；获取元数据信息

InterceptorsProducerInterceptorhttps://www.cnblogs.com/huxi2b/p/7072447.htmlProducer拦截器(interceptor)是个相当新的功能，它和consumer端interceptor是在Kafka0.10

听说有的公司为了抓取训练数据，已经把抖音、快手这些短视频平台上的视频扒了个遍，然后将其中的音频提取成文本，用作大数据模型的训练语料

但于此同时，做公众号编辑器的（如135编辑器），做公众号大数据的

=="判断基本类型是否相等.首先基本数据类型指的是Java中的八大数据类型:byte,short,int,long,float,double,char,boolean这八大基本数据类型有个共同的特点是它们在内存中是有具体值的

目录前言幂等性设计幂等性设计处理流程HTTP幂等性消息队列幂等性基于kafka前言幂等性设计，就是说，一次和多次请求某一个资源应该具有同样的副作用。为什么我们要有幂等性操作？

restartalways-eZOO_MY_ID=1-eALLOW_ANONYMOUS_LOGIN=yes-eTZ=Asia/Shanghai-v/etc/localtime:/etc/localtimezookeeper:3.7kafka

习惯养成：背诵100个考研英语单词督促雅淇练习汉字专注读书30分钟学习·信息·阅读今天全世界最看好的三种技术：AI，大数据，云计算。这其实是谷歌提出的技术哲学，还存在其他的演进路径。

NTP网络校时服务器（GPS北斗卫星校时系统）应用场景NTP网络校时服务器（GPS北斗卫星校时系统）应用场景随着大数据、云计算时代的到来,各行业信息化建设的不断提升,信息化下的各个系统不再单独处理各自业务

不久前，2018中国结婚大数据曝光，全国结婚率再创新低。南开大学教授原新表示，2015年全国30～34岁女性不结婚比例在6%左右，比1990年提高了10倍左右。

加强业务与数据融合，利用大数据、机器学习、深度学习等技术进行精准营销、信用风险控制等。第四个阶段：运营优化。开始建设数据中台，快速生产定制化数据服务。企业数据应用能力成熟度可以从

随着大数据、云计算、人工智能等技术的飞速发展，数据已经成为企业和组织的核心资产，数据服务安全也面临着前所未有的挑战。本文将从数据服务安全的重要性、常见威胁、防护策略以及未来发展趋势等方面进行探讨。

kafka_exporter下载地址：https://github.com/danielqsj/kafka_exporter/releases/download/v1.2.0/kafka_exporter

是不是最简单的！60行AC！解题思路首先：每日的风险地区是实时更新，所以直接将该region放到Today~Today+7之内；然后：咱采取的思路就是将每条message给他存到每天去。比如这条message是第0天发来的，那么它被存到0~6天的Msg中。比如是第7天来的，那么存到7~(5+7-1)天之中。虽然这样会增加计算判断的message量，但反正这个题也不在乎性能（）代码#includeu

《FlinkSQL语法篇》系列，共包含以下10篇文章：FlinkSQL语法篇（一）：CREATEFlinkSQL语法篇（二）：WITH、SELECT&WHERE、SELECTDISTINCTFlinkSQL语法篇（三）：窗口聚合（TUMBLE、HOP、SESSION、CUMULATE）FlinkSQL语法篇（四）：Group聚合、Over聚合FlinkSQL语法篇（五）：RegularJoin、I

C语言是面向过程的，而C＋＋是面向对象的这些是C/C++能做的服务器开发工程师、人工智能、云计算工程师、信息安全（黑客反黑客）、大数据、数据平台、嵌入式工程师、流媒体服务器、数据控解、图像处理、音频视频开发工程师

4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价5.3模型参数调优5.4将调参过后的模型重新进行训练并与原模型比较6总结1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器学习与大数据的糖尿病预测该项目较为新颖

基于全网大数据，根据品牌评价和销量，评选出2022年面膜十大品牌。

kafka和redis的区别数据类型和用途：Kafka：Kafka是一个分布式消息队列系统，主要用于高吞吐量的消息发布和订阅。它可以用于构建实时流处理应用、日志收集和传输、事件驱动架构等场景。

无论是多任务处理还是大数据计算，这些平板电脑都能保持流畅和高效的运行。此外

文章目录0前言1课题背景2物流大数据平台的架构与设计3智能车货匹配推荐算法的实现**1\.问题陈述****2\.算法模型**3\.模型构建总览**4司机标签体系的搭建及算法****1\.冷启动**2\.

best-practices-import-data-spark-nebula-graph本文由合合信息大数据团队柳佳浩撰写1.前言图谱业务随着时间的推移愈发的复杂化，逐渐体现出了性能上的瓶颈：单机不足以支持更大的图谱

2.解决思路你在生产者端发送一条消息进入到kafka消息队列，

介绍Kafka是一个分布式系统，由服务器和客户端组成，通过高性能TCP网络协议进行通信。它可以部署在本地和云中的裸机硬件、虚拟机和容器上环境。

据大数据显示，2019全国婚姻登记机关共办理离婚登记415.4万

七、保障措施(一)加强组织领导福州市大数据产业发展工作领导小组直接领导本行动计划的实施,由市大数据办负责具体推进。

3、安装kafkahttps://blog.csdn.net/m0_64210833/article/details/134199061kafka依赖Zookeeper,当然也可以用内置的kraft。

文章目录0前言1课题背景2实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3软件架构4工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器学习股票大数据量化分析与预测系统该项目较为新颖

随着大数据的爆发，中国IT业内环境也将面临新一轮的洗牌，不仅是企业，更是从业人员转型可遇而不可求的机遇。如果将IT人士统一比作一条船上的海员，大数据就是最大的浪潮，借浪潮之势而为之。

一apachebigtop项目地址：https://bigtop.apache.orgApacheBigtop是一个开源项目，旨在提供一套完整的开源软件栈，用于构建、测试和部署大数据应用程序。

云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展，对承载数据流量的数据中心网络提出了更高的要求，高吞吐量、高可靠性、低时延、适应服务器虚拟化等都是业务对数据中心网络提出的要求。

传统数据仓库在大数据时代处于劣势，用户需要自己搭建软硬件，运维维护的成本非常大，投入高周期长，而且如果数据量大，扩容的工作非常难以实现。业务数据上云，在公有云上托管成为必然趋势。

kafka选择了

而智能系统通过运用大数据分析和人工智能算法，能够实

在Kafka中，消费者通过订阅主题来消费数据。每个消费者都属于一个消费者组，消费者组中的多个消费者可以共同消费一个主题，实现分布式消费。每个消费者都会维护自己的偏移量，用于记录已经读取到的消息位置。

对于业务中存在一些功能需求，业务逻辑复杂且数据量大，过程处理也就比较繁琐，如果直接在单线程同步执行，效率就比较低了，所以我们需要利用多线程，开启多个线程去把任务分线程异步执行，这些效率就有显著提升多线程+countDownLatchCountDownLatch概念CountDownLatch是一个同步工具类，用来协调多个线程之间的同步，或者说起到线程之间的通信（而不是用作互斥的作用）。CountD

在之前的文章《2024年，一个大数据从业者决定……》《存储技术背后的那些事儿》中，我们粗略地回顾了大数据领域的存储技术。在解决了「数据怎么存」之后，下一步就是解决「数据怎么用」的问题。