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Apache Spark vs Flink vs Airflow,谁才是数据湖ETL的终极利器?

第一章:Apache Spark vs Flink vs Airflow,谁才是数据湖ETL的终极利器?在构建现代数据湖架构时,ETL(提取、转换、加载)流程的选择直接决定了系统的实时性、可扩展性和运维复杂度。Apache Spark、Flink 和 Airflow 各自代表了不同的处理范式:Spar

Flink【基础知识 01】简介+核心架构+分层API+集群架构+应用场景+特点优势(一篇即可大概了解Flink)

目前比较流行的大数据混合处理引擎 Spark【基于内存】,基本上已经取代了Hadoop 的 MapReduce 【基于IO】成为当前大数据处理的标准。Spark-Streaming 的流计算本质上还是批(微批)计算,Flink 是近年来在开源社区不断发展的技术中的能够同时支持高吞吐、低延迟、高性能的纯实时的分布式处理框架【Flink的开窗函数

一文读懂RabbitMQ:消息队列界的“超级兔子”

目录一、RabbitMQ 是什么?二、RabbitMQ 的核心特性(一)可靠性保障(二)灵活的路由策略(三)高扩展性与集群支持(四)多语言支持三、RabbitMQ 的典型应用场景(一)异步处理,提升效率(二&#xff0

5个关键指标,教你如何评估大数据的数据质量

5个关键指标,教你像“检查奶茶配方”一样评估大数据质量 关键词:大数据质量、数据准确性、数据完整性、数据一致性、数据时效性、数据唯一性 摘要:你有没有过这样的经历——点了杯“三分糖少冰加珍珠”的奶茶,拿到手却发现是全糖满冰没加珍珠?这其实和“数据质量差”的问题一模一样:不符合预期的“数据”,会让最终

不止于存储,更是智能管道:Apache IoTDB 融合 IoT 与大数据生态

文章目录 一、时代背景:为什么时序数据库是大数据与 IoT 的必选项 二、选型要从场景出发:我们关心什么? 1. 写入吞吐能力 2. 查询与分析效率 3. 数据存储压缩率 4. Schema 灵活性与建模便利度 5. 分布式与高可用能力 6. 与大数据生态的集成度 7. 边缘计算支持 三、Apache IoTDB:为

Kafka - 在微服务架构中的应用:服务解耦与异步通信

👋 大家好,欢迎来到我的技术博客! 💻 作为一名热爱 Java 与软件开发的程序员,我始终相信:清晰的逻辑 + 持续的积累 = 稳健的成长。 📚 在这里,我会分享学习笔记、实战经验与技术思考,力求用简单的方式讲清楚复杂的问题。 🎯

Flink 入门详解(核心概念、数据流模型、部署模式、入门示例、常用命令、学习建议)

🚀 Flink 入门详解 一、Flink 是什么?Apache Flink 是一个分布式、可扩展、高吞吐量、低延迟的流处理框架,支持流处理 (Streaming) 和 批处理 (Batch)。特点: 特性 说明 实时流处理 数据以事件流方式处理,支持事件时间和乱序事件 批处理 基于流处理模型,也可处

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融风险管理体系构建与风险防范能力提升中的应用(435)

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融风险管理体系构建与风险防范能力提升中的应用(435) 引言: 正文: 一、金融风控的技术选型逻辑:为何 Java 是核心基石? 1.1 金融风控的核心技术诉求 1.2 Java 生态在金融场景的不可替代性 1.3 大数

基于大数据的小微企业信贷风险评估研究开题报告​

一、选题背景与研究意义​(一)选题背景​小微企业作为国民经济的重要组成部分,在促进就业、推动创新、稳定经济增长等方面发挥着不可替代的作用。然而,融资难、融资贵一直是制约小微企业发展的核心瓶颈。传统信贷风险评估模式依赖企业财务报表、抵押担保等传统指标,而小微企业普遍存在财务制度不健全、缺乏有效抵押品、经营数据分散等问题&#xff0