Spring Boot 整合 RabbitMQ Spring Boot 整合 RabbitMQ 一、概述:RabbitMQ 是什么?你可以把 RabbitMQ 想象成一个「快递中转站」。 比如你在网上买了一本书,卖家(生产者)把包裹(消息)交给快递站(RabbitMQ),快递站根据包裹上的地址࿰ 大数据 2025年08月19日 37 点赞 0 评论 6011 浏览
基于Hadoop的成都市二手房数据分析与房价预测系统的设计与实现 文章目录 ==有需要本项目的代码或文档以及全部资源,或者部署调试可以私信博主== 项目介绍 一、项目背景与研究意义 二、技术架构与系统设计 三、核心功能与应用价值 四、实验与测试成果 结语 每文一语 有需要本项目的代码或文档以及全部资源,或者部署调试可以私信博主 项目介绍随着我国城市化进程不断推进& 大数据 2025年08月19日 79 点赞 0 评论 3588 浏览
Flink学习笔记:整体架构 开一个新坑,系统性的学习下 Flink,计划从整体架构到核心概念再到调优方法,最后是相关源码的阅读。今天就来学习 Flink 整体架构,我们先看官网的架构图图中包含三部分,分别是 Client、JobManager 和 TaskManager。其中 Client 并不属于 Flink 集群,它主要用来把用户编写的程 大数据 2025年08月19日 63 点赞 0 评论 10518 浏览
SpringBoot整合Kafka、Flink实现流式处理 引言在当今大数据处理领域,实时数据流处理变得越来越重要。Apache Kafka作为一个高吞吐量的分布式流处理平台,结合Apache Flink这一强大的流处理框架,可以构建出高效的实时数据处理系统。本文将指导您如何在SpringBoot应用中整合Kafka和Flink,从而实现一个完整的实时数据处理流水线。 1. 技术栈介绍在开始具体实现 大数据 2025年08月19日 141 点赞 0 评论 12193 浏览
Java 大视界 -- Java 大数据在智能教育虚拟学习环境构建与学习体验增强中的应用(399) Java 大视界 -- Java 大数据在智能教育虚拟学习环境构建与学习体验增强中的应用(399) 引言: 正文: 一、传统虚拟学习环境的 “三重困境”:无感知、无差异、无反馈 1.1 内容推送 “大水漫灌” 1.1.1 统一 大数据 2025年08月19日 107 点赞 0 评论 19952 浏览
Hive的窗口函数 Hive的窗口函数(Window Functions)是其SQL功能的核心亮点之一,用于在分组数据上执行计算,同时保留原始表的行数(不压缩分组)。窗口函数特别适用于排名分析、趋势计算、移动统计等复杂场景,是处理时间序列数据和多维分析的利器。 一、窗口函数的核心概念窗口函数的语法结构:fu 大数据 2025年08月19日 61 点赞 0 评论 6810 浏览
AdvancedArchivePasswordRecovery4.5汉化特别版:专业恢复RAR ZIP密码利器 AdvancedArchivePasswordRecovery4.5汉化特别版:专业恢复RAR ZIP密码利器 【下载地址】AdvancedArchivePasswordRecovery4.5汉化特别版恢复RARZIP密码 Advanced Archive Password Recovery 4.5汉化特别版是一款功能强大的压缩文件密码恢复工具,支持ZIP、RAR等 大数据 2025年08月19日 117 点赞 0 评论 18086 浏览
一文搞懂Hive临时表操作秘籍 Hive 临时表:数据处理的得力助手 在大数据处理的广阔领域中,Hive 凭借其强大的数据仓库功能,成为了众多数据分析师和开发者的得力工具。Hive 提供了类似 SQL 的查询语言 HiveQL,让我们能够方便地对存储在 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)上的大规模数据进行查询、分析和处理。而临时表ÿ 大数据 2025年08月16日 60 点赞 0 评论 6464 浏览
Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据实时流处理在智能电网分布式能源接入与电网稳定性保障中的应用(368) Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据实时流处理在智能电网分布式能源接入与电网稳定性保障中的应用(368) 引言: 正文: 一、Java 实时流处理:电网数据的 “神经中枢” 1.1 多源数据实时采集与分层处理 1.2 多能源协同特征计算 二、Java 驱动的分布 大数据 2025年08月16日 118 点赞 0 评论 12764 浏览
Lakehouse架构的演进与企业级实现:Flink + Paimon + StarRocks的协同之道 在当今数据驱动的时代,企业对数据管理和分析的需求日益增长。传统的数据仓库和数据湖架构在面对大规模、多样化数据时,逐渐暴露出各自的局限性。Lakehouse架构应运而生,旨在融合数据湖和数据仓库的优势,提供一种统一、高效的数据管理与分析平台。本文将深入探讨Lakehouse架构的演进历程与核心目标,并以Apache Flink、A 大数据 2025年08月16日 44 点赞 0 评论 11410 浏览