【Kafka】集成案例：与Spark大数据组件的协同应用
🐇明明跟你说过：个人主页🏅个人专栏：《大数据前沿：技术与应用并进》🏅🔖行路有良友，便是天堂🔖目录一、引言1、什么是kafka2、Kafka 的主要特性3、Kafka 的典型应用场景4、Kafka在大数据处理中的作用二、Kafka与Spark的集成应用案例 1、Sp
大数据
Kafka Exporter —— 桥接Kafka与Prometheus的数据监控利器
Kafka Exporter —— 桥接Kafka与Prometheus的数据监控利器 【免费下载链接】kafka_exporter Kafka exporter for Prometheus 项目地址: 在大数据处理和实时流数据的世界里，Apache Kafka 已经成为
新手小白也能学会的Dify本地部署教程(超详细)
1、安装Docker
首先打开Docker官网，点击按钮，选择Windows版本的Docker安装包，点击下载。下载完成后，打开安装包，一路点击下一步即可，该过程中Docker会自动拉取所需的内容。完成后打开cmd（cmd打开方法请看图），输入docker，
Spring Boot、Redis、RabbitMQ 在项目中的核心作用详解
文章目录
一、Spring Boot：快速开发的利器
1.1 Spring Boot 的核心作用
1.2 Spring Boot 项目结构
1.3 Spring Boot 自动配置原理
1.4 Spring Boot 在项目中的架构位置
二、Redis：高性能缓存与数据存储
2.1 Redis 的核心作用
2.2 Redis 在 Spring
《旅游行业接口数据落地 Hive ODS 表全流程实战！从采集到分区一站搞定》
🏖️ 旅游行业数据中台实战：接口数据如何高效落地 Hive ODS 表？
✍️ 作者：大数据狂人｜大数据架构师
十年数仓与实时计算架构经验，擅长旅游、电商、政务数据中台建设。
本文将从 接口采集 → 数据解析 → Hive ODS 落地 → 分区维护，一步步带你完成旅游行业的真实数据落地案例。
一、
【大数据】Hadoop 2.X和1.X升级优化对比
目录1.前言2.hadoop 1.X的缺点和优化方向3.解决NameNode的局限性3.1.Hadoop HA3.2.Haddop federation4.yarn5.周边组件1.前言本文是作者大数据系列中的一文，专栏地址：#前文中我们从大数据的概论入手、分别聊了分布式文件系统的鼻祖GFS、分布式数据库的鼻祖Big Table、hadoop中的分布式文件系统HDFS、计
Spring Boot 集成 RabbitMQ 详细教程：从入门到生产实践
📌 关键词：Spring Boot、RabbitMQ、消息队列、AMQP、消息可靠性、死信队列、延迟消息、生产级配置 适用人群：Java 后端开发者、微服务架构师、系统集成工程师 技术栈：Spring Boot 3.x + RabbitMQ 3.12+ + Java 17
一、为什么选择 RabbitMQ&
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在自然语言处理中的少样本学习与迁移学习融合
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在自然语言处理中的少样本学习与迁移学习融合
引言：从虚拟偶像情感计算到语言智能的 “显微镜” 革命
正文：从理论架构到工业落地的全链条创新
一、NLP 领域的 “数据贫困” 困境与破局逻辑
1.1 少样本场景的核心挑战
1.2 Java 大数据的 “三维穿透” 技术架构
多站点价格监控与数据采集方案：基于 IPIDEA 的全流程实践
文章目录
📑前言
一、跨境电商区域定价的挑战与价值
1.1 行业背景
1.2 问题痛点
1.3 解决思路
二、实战准备：配置网络访问服务与Python环境
2.1 注册与配置
2.2 安装依赖库
2.3 配置Python连接示例
三、多站点区域定价对比系统实践
3.1 API提取代理并使用
3.2 静态页面价格采集（A
