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Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融市场情绪分析与投资策略制定中的应用(278)

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大数据计算资源基础知识,以及5个核心技术讲解(hadoop、mapreduce、hive、spark、flink)

大数据计算资源基础知识 大数据处理基本背景大数据处理面临的主要挑战是数据量太大,无法在单台机器上高效处理。因此,需要分布式系统将数据和计算任务分散到多台机器上协同完成。根据处理方式和应用场景的不同,发展出了不同类型的计算资源。 批处理计算资源背景:最早的大数据处理方式,主要处理已经存储好的大量历史数据。 MapReduce&

Hive的分区分桶和数据抽样

文章目录 分区 概念 分区表的操作 创建分区表 新建分区 导入数据到指定分区 写入数据到指定分区 删除分区 删除多个分区 查看分区 查看分区表结构 动态分区 1. 开启动态分区参数设置 2. 设置为非严格模式 3. 设置所有节点可创建的最大分区数 4. 设置单个节点可创建的最大分区数 5.设置整个MRJob可创建的最大文件数 6. 设置当有空分区产生时是否报错&#x

Spark的shuffle史上最详细解析 , 应用场景等多维度

以下内容将对 Spark 中 Shuffle 的原理、流程、配置项、实际应用场景、常见问题及解决方案等进行全面、详细、细致的分析和阐述,并在必要处辅以示例和配置展示。最后会进行总结,同时给出项目中可能出现的场景、问题、优化方式,力求内容完善、翔实且具有可操作性。 一、Shuffle 的背景与概念 什么是 Shuffle? 在分布式计算框架&

Flink-sql-整理-窗口函数

1 窗口表值函数(Windowing TVFs)1.滚动窗口 2.滑动窗口 3.累积窗口 4.会话窗口 (目前仅支持流模式)**简述:**逻辑上,每个元素可以应用于一个或多个窗口,这取决于所使用的 窗口表值函数。例如:滑动窗口可以把单个元素分配给多个窗口。是 分组窗口函数 (已经过时)

基于大数据爬虫+Python+SpringBoot+Hive的网络电视剧收视率分析与可视化平台系统(源码+论文+PPT+部署文档教程等)

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大数据新视界 -- Hive 数据湖集成与数据治理(下)(26 / 30)

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【大数据】LSM树,专为海量数据读写而生的数据结构

目录1.什么是LSM树?2.LSM树的落地实现1.什么是LSM树?LSM树(Log-Structured Merge Tree)是一种专门针对大量写操作做了优化的数据存储结构,尤其适用于现代大规模数据处理系统,如NoSQL数据库(如Cassandra、HBase、RocksDB等)和键值

Java 大视界 -- Java 大数据在智能教育自适应学习路径动态调整中的应用与实践(247)

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