Flink 系列文章
1、Flink 部署、概念介绍、source、transformation、sink使用示例、四大基石介绍和示例等系列综合文章链接
13、Flink 的table api与sql的基本概念、通用api介绍及入门示例
14、Flink 的table api与sql之数据类型: 内置数据类型以及它们的属性
15、Flink 的table api与sql之流式概念-详解的介绍了动态
Flink 系列文章
1、Flink 部署、概念介绍、source、transformation、sink使用示例、四大基石介绍和示例等系列综合文章链接
13、Flink 的table api与sql的基本概念、通用api介绍及入门示例
14、Flink 的table api与sql之数据类型: 内置数据类型以及它们的属性
15、Flink 的table api与sql之流式概念-详解的介绍了动态
# 构建Kimball数据仓库工具箱
## 介绍
在构建数据仓库时，Kimball方法是一种常用的方法论。为了更高效地实施Kimball数据仓库，我们可以使用工具箱，这个工具箱提供了一系列的工具和技术，帮助我们管理和维护数据仓库。本文将指导您如何实现Kimball数据仓库工具箱的构建。
## 流程概述
下面是实现Kimball数据仓库工具箱的一般流程概述：
步骤 | 描述
--- | ---
# 使用 Knox 配置 Yarn UI
在大规模的分布式计算环境中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop生态系统中的核心组件之一。它的主要作用是管理和分配资源，以便在集群中运行MapReduce、Spark、Hive等作业。YARN提供了一个基于Web的用户界面（UI），允许用户监视和管理集群上正在运行的作业。
然而，默认情况
# MapReduce vs Hive vs Spark vs Storm: Big Data Processing Frameworks
![classDiagram](mermaid
classDiagram
class MapReduce
class Hive
class Spark
class Storm
MapReduce --> Hive
# Spark DataFrame教程
## 引言
在数据分析和处理中，Spark DataFrame是一个非常强大的工具。它提供了高性能和易用性，可以处理大规模数据集，并提供了丰富的数据操作功能。本篇文章将介绍如何使用Spark DataFrame进行数据分析，帮助刚入行的开发者快速上手。
## 整体流程
以下是使用Spark DataFrame进行数据分析的整体流程：
| 步骤 | 操作
## Spark RDD创建DataFrame报错解决指南
### 1. 简介
在使用Spark进行数据处理和分析时，经常会涉及到将RDD转换为DataFrame的操作。然而，有时候在创建DataFrame的过程中会遇到一些错误。本文将详细介绍如何解决“Spark RDD创建DataFrame报错”的问题。
### 2. 报错流程图
```mermaid
pie
title 报错流程
# Spark SQL 读取 Kudu
## 简介
Kudu 是一个开源的分布式存储系统，适用于需要快速读写大量随机访问的数据。它具有高性能、水平扩展和可靠性等优点，被广泛应用于实时分析和实时报表等场景。
Spark SQL 是 Apache Spark 提供的一种用于结构化数据处理的模块，它提供了一种用于操作结构化数据的统一接口，可以方便地与各种数据源进行交互。
在本文中，我们将介绍如何
# Spark SQL指定分区器实现流程
## 1. 理解分区器的概念
在Spark SQL中，分区器（Partitioner）用于将数据集划分成多个分区，以便在集群中并行处理。通过合理选择和使用分区器，可以优化数据处理的性能和效率。
## 2. 选择合适的分区器
在实现"Spark SQL指定分区器"之前，我们首先需要选择一个合适的分区器。Spark SQL提供了多种默认的分区器，例如哈希分
# 教你如何实现 "spark toDF"
## 一、整体流程
下面是我们实现 "spark toDF" 的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| -- | -- |
| 步骤一 | 创建一个 SparkSession 对象 |
| 步骤二 | 读取数据源 |
| 步骤三 | 将数据转换为 DataFrame |
| 步骤四 | 处理 DataFrame |
| 步骤五 | 将 DataFr
# Spark 读取 resources 配置
## 简介
Apache Spark 是一个开源的大数据处理框架，它提供了强大的分布式计算能力，可以处理大规模数据集。在 Spark 中，我们可以使用 `SparkContext` 来读取和操作数据。通常情况下，我们可以从文件或数据库中读取数据，但有时我们需要读取在项目中的资源配置文件。本文将介绍如何使用 Spark 读取 resources 配
# 在Spark中如何单独启动Worker节点
## 介绍
Apache Spark是一种用于大数据处理的开源分布式计算系统。在Spark中，Worker节点是负责执行计算任务的进程。通常情况下，Spark集群会自动管理Worker节点的启动和停止，但有时候我们需要手动单独启动一个Worker节点。本文将详细介绍如何在Spark中实现这个目标。
## 整体流程
首先，我们来看一下整个流程的
1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：
锁定过程的星座图变化情况：
定时收敛曲线：
载波同步收敛曲线：
2.算法涉及理论知识概要
基于16QAM（Quadrature Amplitude Modulation）调制的音频信号同步接收器是一个复杂但高效的通信系统。该系统主要涉及三个关键部分：Gardner符号同步、载波同步以及CMA（Constant Modulus Algor
? 文章概要：上一篇文章介绍了几种内存分析工具，在工作过程中，使用了这些工具解决很多线上的问题。本篇文章中使用了jstack工具，帮助分析出了spark driver线程死锁导致作业卡住的原因。
1. 背景
spark执行sql时，出现卡住的情况。
2. 分析
对于线程卡住，可以先看看CPU和内存的使用情况，发现正常。
此时需要查看main线程是不是卡住了，因此使用jstack工具查看线程状态，发
? 文章概要：上一篇文章介绍了几种内存分析工具，在工作过程中，使用了这些工具解决很多线上的问题。本篇文章中使用了MAT工具，帮助分析出了resourcemanager泄漏的原因。
1. 背景
2021年线上Hadoop升级到了Hadoop3.3.0版本。运行了6个月，发现resourcemanager监控面板中，堆内存一直缓慢增长，每隔一段时间服务都要重启一次，十分影响服务稳定性，因此需要排查出来
API商品数据接口是一种应用程序接口，用于提供商品数据的服务。它允许开发者通过编写代码来访问和获取商品数据，以便于他们在自己的应用程序中使用。API商品数据接口可以使用各种不同的协议和标准来实现，例如RESTful API、SOAP、XML-RPC等，其中RESTful API是最常用的一种。使用API商品数据接口可以方便地从其他系统获取商品数据，同时也可以将本系统的商品数据提供给其他系统使用。A
点击下载-[13章]Flink 从0到1实战实时风控系统 提取码：vvas Flink 从0到1实战实时风控系统课程下载2023
需要解决的问题
哪些是风险事件，注册、登录、交易、活动等事件，需要业务埋点配合提供实时数据接入
什么样的事件是有风险的，风险分析需要用到统计学，对异常用户的历史数据做统计分析，找出异于正常用户的特征
实时性，风险事件的分析必须毫秒级响应，有些场景下需
点击下载——[13章]Flink 从0到1实战实时风控系统 提取码：4ieb Flink 从0到1实战实时风控系统视频教程2023，Flink是一个分布式流处理框架，提供了高性能、低延迟、可靠性等特性，适合处理大规模数据流。在基于Flink的风控系统中，通常需要使用一些数据处理和机器学习相关的库，例如Flink-ML（机器学习库）、Flink-Kafka（Kafka流数据处理库
本文介绍了vivo在大数据元数据服务横向扩展道路上的探索历程，由实际面临的问题出发，对当前主流的横向扩展方案进行了调研及对比测试，通过多方面对比数据择优选择TiDB方案。其次分享了整个扩展方案流程、实施遇到的问题及解决方案，对于在大数据元数据性能上面临同样困境的开发者本篇文章具有非常高的参考借鉴价值。
作者：尚卓燃（PsiACE）澳门科技大学在读硕士，Databend 研发工程师实习生
Apache OpenDAL(Incubating) Committer
https://github.com/PsiACE
对于 Databend 这样复杂的数据库服务端程序，往往需要支持大量的可配置选项，以帮助运维人员根据实际使用需要管理和调优系统。
Databend 目前支持三种配置方式：命令行、环境
如何查看Yarn是否启动
Yarn是一个快速、可靠的包管理工具，用于管理项目中的依赖关系。在使用Yarn的过程中，有时我们需要确认Yarn是否已正常启动并运行。本文将介绍如何查看Yarn是否启动的方法，并提供相应的代码示例来解决这个具体问题。
一、查看Yarn是否启动的方法
1. 使用命令行检查Yarn版本
Yarn提供了一个快速的命令行方式来检查它的版本。在命令行中运行以下命令来查看Ya
# 在Hive中把数据类型Map的键的值取出来
在Hive中，Map是一种复杂数据类型，它由键值对组成。每个键值对都可以通过键来访问对应的值。在某些情况下，我们可能需要将Map中的键的值取出来并进行处理。本文将介绍如何在Hive中操作Map数据类型，并给出相关的代码示例。
## Map数据类型简介
Map是一种键值对的集合，其中键和值都可以是任意Hive支持的数据类型，包括基本数据类型和复杂
# 如何实现“Jmx_expoter hadoop”
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何实现“Jmx_expoter hadoop”。首先，我将给你提供一个整体的流程图，然后逐步解释每个步骤需要做什么，包括使用的代码以及代码的注释。
## 流程图
以下是实现“Jmx_expoter hadoop”的整体流程图：
```mermaid
pie
title 实现“Jmx_expote
# 实现clickhouse hive的步骤
为了帮助你实现"clickhouse hive"，我将介绍整个过程，并提供相应的代码和注释。下面是实现"clickhouse hive"的步骤以及每个步骤需要做的事情：
## 1. 创建Hive表
首先，我们需要在Hive中创建一个表，用于存储要导入到ClickHouse中的数据。可以使用以下代码创建表：
```sql
CREATE TABLE
## 实现Flink on Yarn乱码的步骤
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(问题) --> B(解决方案)
B --> C(安装字体)
C --> D(配置操作系统)
D --> E(修改flink配置)
E --> F(重新启动flink服务)
```
### 解决方案
1. 安装所需字体
2. 配置操作系统
# Hadoop 查看根文件夹的实现方法
## 1. 概述
在学习Hadoop的过程中，了解如何查看根文件夹是非常重要的。本文将详细介绍Hadoop查看根文件夹的流程和具体操作步骤，帮助初学者顺利掌握这一技能。
## 2. 流程图
下面是查看Hadoop根文件夹的整体流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 配置Hadoop环境
配置Had
# Hadoop集群模式从节点连接ResourceManager失败解决方案
## 1. 问题描述
在Hadoop集群中，从节点（NodeManager）无法连接到资源管理器（ResourceManager），导致任务无法正常分配和执行。本文将介绍解决这个问题的步骤和相应的代码。
## 2. 解决方案流程
以下是解决问题的步骤：
```flowchart
flowchart TD
# Hadoop查目录下的流程和代码解析
## 1. 流程展示
下面是实现Hadoop查目录下的简化流程，包含了每个步骤需要做的事情：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 步骤1 | 创建一个Hadoop配置对象 |
| 步骤2 | 创建一个文件系统对象 |
| 步骤3 | 指定要查找的目录 |
| 步骤4 | 获取目录下的文件列表 |
| 步骤5 | 遍历文
# Hadoop集群启动jps查看教程
## 简介
在Hadoop集群中，我们可以使用jps命令来查看集群中各个节点的运行状态。本文将教会你如何实现在Hadoop集群中启动jps命令来查看节点状态。
## 流程展示
下面是整个流程的步骤展示表格：
```mermaid
flowchart TD
A[安装Hadoop集群] --> B[配置Hadoop环境变量]
B -->
## 实现Hadoop依赖包的步骤
为了实现Hadoop依赖包，你需要按照以下步骤进行操作。下面的表格展示了整个过程的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 下载Hadoop源码 |
| 步骤2 | 构建Hadoop项目 |
| 步骤3 | 生成Hadoop依赖包 |
现在，我将逐步告诉你每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。请注意，以下示例代码是