RDD及其特点1）RDD（Resillient Distributed Dataset）弹性分布式数据集，是spark提供的核心抽象。它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合2）RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作（分布式数据集）3）RDD通常通过hadoop上的文件，即hdfs文
1.项目地址：开发者：201631062515 201631062415码云地址：https://gitee.com/heshuxiang/WordCount/tree/master2.项目需求对程序设计语言源文件统计字符数、单词数、行数，统计结果以指定格式输出到默认文件中，以及其他扩展功能，并能够快速地处理多个文件。(1)基本功能：wc.exe -c file.c &nbs
DAGScheduler概述：是一个面向Stage层面的调度器；主要入参有：dagScheduler.runJob(rdd, cleanedFunc, partitions, callSite, allowLocal,resultHandler, localProperties.get)rdd： final RDD；cleanedFunc： 计算每个分区的函数；resultHander：
多表查询概念： 所谓多表查询，又称表联合查询，即一条语句涉及到的表有多张，数据通过特定的连接进行联合显示。 基本语法：select column_name,....from table1,table2条件。。。。 select dept_id,namefrom s_emp,s_dept s_emp s_deptlast_name &
1、实例演示1.11.1.1 流数据说明在实例演示中模拟实际情况，需要源源不断地接入流数据，为了在演示过程中更接近真实环境将定义流数据模拟器。该模拟器主要功能：通过Socket方式监听指定的端口号，当外部程序通过该端口连接并请求数据时，模拟器将定时将指定的文件数据随机获取发送给外部程序。1.1.2 模拟器代码import java.io.{PrintWriter}
import
本文为系列文章第二篇，详细剖析了数据仓库分层下的技术架构，并附以以示例，希望能够为相关从业者提供数据湖仓设计与实践的系统指引。
如何将千万计的数据集成作业（比如 DataX 等）迁移到 Apache SeaTunnel 是一个比较繁琐的任务。
为了解决这一难题，X2SeaTunnel 应运而生。它是一个通用配置转换工具，用于将多种数据集成工具（如 DataX、Sqoop 等）的配置文件转换为 SeaTunnel 格式，帮助用户平滑迁移到 SeaTunnel 平台。
本文将介绍如何使用 Apache SeaTunnel ，一个高性能、分布式的大规模数据集成工具，通过兼容 Iceberg rest catalog 的实现对接 S3 Tables 实现实时和批量数据集成。
鸿蒙原生（HarmonyOS）开发现在的势头非常猛，鸿蒙原生应用也是大势所趋。现在我们来实现一个纯血鸿蒙版的聊天Demo，这个Demo可以与我之前实现的聊天Demo的Windows端、安卓端、iOS端、Linux端互通信息的。 ...
本文围绕基于 Java 的大数据隐私保护在金融客户信息管理中的应用展开，剖析行业现状与挑战，阐释技术原理，介绍其在数据管理各环节的应用，并结合实际案例展示实施效果。
近日，第十届“创客中国”北京市中小企业创新创业大赛暨“创客北京2025”创新创业大赛结果揭晓，北京白鲸开源科技有限公司凭借“白鲸开源-Agentic AI 时代下的数据基础设施平台”，荣登企业组 TOP150，并获得大赛组委会颁发的获奖证书。
本文聚焦某大数据团队的实战优化经验，系统阐述该团队的核心实践：针对任务依赖机制的源码级改造（新增节点级别判断逻辑）、与Open-Falcon的告警对接升级（实现信息精简、优先级分级与分群推送），以及组件监控体系的构建（含节点存活检测与自愈能力）等。
今年的 GSoC 已近尾声，在这场代码开发盛宴中，Apache DolphinScheduler 的开发者们积极参与，取得了一项对用户意义重大的成果——引入通用 OIDC 认证，实现无缝安全访问。
系统剖析 Java 大数据时间序列预测算法在金融市场的应用，结合实操代码与真实案例，给出全方位算法优化方案，为金融领域技术应用提供专业指导。
1. 在GA上，每个页面每次加载将被记为一次PV。举例来说，一次用户访问页面顺序为：页面A->页面B->页面A，然后离开了你的站点，那这次用户访问（Visits）的PV总计为3次。 2. 一次用户访问（Visits）（或会话（Session））是一系列浏览器和网站的相互作用。关闭浏览器或者在网站停留30分钟而无任何操作将结束这次用户访问（Visits）。举例来说：一个用户访问
文章摘要： 本文探讨了基于Java的大数据实时流处理技术在工业物联网（IIoT）设备状态监测中的应用与挑战。工业物联网通过传感器网络实现设备数据实时采集，而Java生态（如Apache Flink、Kafka）为数据流处理提供了高效架构，支持故障预测和预防性维护。文章详细解析了技术架构（采集-传输-处理-存储）、Flink的事件时间语义和状态管理机制，并附代码示例展示温度阈值监测。某钢铁企业案例验证了该技术能提前预警高炉异常，显著降低故障率。全文揭示了Java大数据技术在工业智能化转型中的核心价值。
Java 大数据赋能智能教育个性化学习 本文探讨了Java大数据技术在智能教育领域的应用，重点分析其在个性化学习资源推荐和课程设计中的重要作用。当前教育面临传统"一刀切"教学模式与海量学习资源精准匹配的挑战，Java大数据技术通过构建学生画像和实现协同过滤算法，为个性化教育提供了有效解决方案。 在技术实现层面，文章详细介绍了使用Apache Hive进行学生行为数据存储和处理的方法，包括数据表创建、数据加载和数据清洗等关键步骤。同时，提供了基于用户的协同过滤算法的完整Java代码实现，通
1. 排名函数与PARTITION BY --所有数据
SELECT * FROM dbo.student AS a INNER JOIN dbo.ScoreTB AS b ON a.Id = b.stuid
WHERE scorename = '语文'
-------------------------------------------
--ROW_NUMBER() 的使用 生成列从1
文章深入剖析 Java 大数据流处理中的状态管理与故障恢复技术。详细介绍流处理概念，全面阐述基于内存和分布式存储的状态管理技术细节，深入解析故障类型及检查点、备份恢复等关键技术，并结合丰富实际案例与完整代码进行说明，为大数据流处理系统的构建与优化提供专业指导。
摘要： 本文探讨了Java大数据技术在多方数据协作中的数据隐私保护应用。医疗与金融行业通过跨机构数据共享提升效率（如药企联合医院加速药物研发、银行整合征信数据优化风控），但数据隐私安全风险随之凸显。Java技术栈提供AES加密算法实现敏感数据保护（附完整代码示例），结合匿名化技术（泛化、置换）确保数据可用性与隐私性平衡。案例显示，加密与匿名化技术能有效支持合规数据协作，如医疗研究中的匿名数据分析既保护患者隐私又助力医学发现。多方数据协作需以隐私保护为前提，Java大数据技术为此提供了关键解决方案。
目录一、Spark SQL概述二、SparkSQL版本1）SparkSQL的演变之路2）shark与SparkSQL对比3）SparkSession三、RDD、DataFrames和DataSet1）三者关联关系1）RDD1、核心概念2、RDD简单操作3、RDD API1）Transformation2）Action4、实战操作2）DataFrames1、DSL风格语法操作1）DataFrame创
一类集合计数问题，形如 给定一个数列 $A$ ，设一个集合 $S=$ ${$ $a_{b_1},a_{b_2},a_{b_3},\dots ,a_{b_k}$ $}$ ，其权值为 $val(S)$ ，求所有满足集合内所有元素进行⊕运算后值为 $x$ 的集合的权值和。 其中 ⊕ 运算是任意位运算， $ ...
Java大数据助力智慧农业精准灌溉与施肥 本文探讨了Java大数据技术在智慧农业中的应用，重点分析其在精准灌溉与施肥决策中的价值。文章从智慧农业与大数据融合趋势入手，指出全球智慧农业市场正以11.5%的年增长率快速发展。通过对比发达国家案例，展示了精准农业技术可提高产量20-30%，节水30-50%，减少化肥使用15-25%。 文章详细介绍了Java大数据技术在智慧农业中的三层架构：数据采集层通过各类传感器实时收集农田数据；数据存储层采用MySQL、HBase等数据库安全存储海量数据；数据处理层则运用大数据
本文将介绍 Apache DolphinScheduler 的 Worker 负载均衡，含加权随机、平滑轮询、线性负载（默认）三种算法，及配置修改、Worker 权重与预热机制，并细述各算法原理。详情可参考文末源文档地址。
本文将介绍 Apache DolphinScheduler 的 Worker 负载均衡，含加权随机、平滑轮询、线性负载（默认）三种算法，及配置修改、Worker 权重与预热机制，并细述各算法原理。详情可参考文末源文档地址。
数据仓库通过分层结构，使得每层数据都有特定的应用范围和职能，从而保证数据结构层次更清晰，结构更明确。使用时，数据表的层级划分能帮助用户快速理解和定位相关数据，减少查询复杂性。
当企业数据集成作业规模突破千万级，从 DataX、Sqoop 迁移到 Apache SeaTunnel 的过程往往布满荆棘——配置格式不兼容、字段映射易出错、批量转换效率低，每一步都可能成为项目推进的 “拦路虎”。
今天和大家分享一个 简单但常见的 MySQL 到 MySQL 数据同步与合并场景案例，这个案例也是我在实际工作中遇到的问题，希望能抛砖引玉，欢迎有更丰富经验的大佬一起分享交流。
Java大数据在智能家居中的应用 摘要：随着智能家居市场快速增长，预计2026年设备出货量将达20亿台，Java大数据技术正成为解决设备联动和场景自动化问题的关键。本文探讨了智能家居与大数据的融合趋势，详细介绍了Java在智能家居中的两大核心应用：设备数据采集与传输（通过HTTP协议实现传感器数据云端上传），以及设备联动逻辑实现（如入侵检测触发安防联动）。通过Java强大的网络编程能力与大数据分析技术，智能家居系统能够实现个性化、精准化的自动控制，如根据用户睡眠习惯自动调节环境参数，显著提升家居生活的便捷性