1. 001-005传统数据处理架构chrome_aZxHk3tTN3.png分析处理chrome_YZw6TQFcwP.png有状态数据处理chrome_PkYdmUH3W4.pngFlink的主要特点-事件驱动流的世界观分层抽象级别的APIFlink其他特点支持事件时间（event-time）和处理时间（processing-time）语义支持精确一次（exactly-once）的状态一致性
文章目录前言1、什么是 SpringMVC（表述层的一个集成框架）2、创建一个基于 maven 的 SpringMVC 项目2.1 开发环境2.2 创建一个基于 maven 的 web 工程2.3 配置 web.xml 文件2.4 配置文件 springMVC.xml2.5 创建请求控制器 Controller2.6 创建 index.html 首页2.7 测试 HelloWord3、常用注解4
大数据以集群方式运行，多个服务器构成一个集群，分为主服务器和从服务器 Flume做数据采集 Zookeeper做数据管理和配置 Kafka做数据传输，同时对数据清洗，去杂质 Hadoop做数据存储 Spark做数据分析计算 拿到数据以后，一个是入库，另一个是通过消息队列把数据用前端技术展现，这是整体的运行结构部署 数据生命周期： 1数据源：由javaEE工程师提供 2数据采集：Flume,Kaf
目录第06章-面向对象P070【070_尚硅谷_Scala_面向对象（一）_包（一）_声明和访问】14:52P071【071_尚硅谷_Scala_面向对象（一）_包（二）_包对象】08:47P072【072_尚硅谷_Scala_面向对象（一）_包（三）_导包说明】07:05P073【073_尚硅谷_Scala_面向对象（二）_类和对象】12:07P074【074_尚硅谷_Scala_面向对象（三）
目录01_尚硅谷大数据技术之SparkCore第01章-Spark概述P001【001.尚硅谷_Spark框架 - 简介】04:54P002【002.尚硅谷_Spark框架 - Vs Hadoop】07:49P003【003.尚硅谷_Spark框架 - 核心模块 - 介绍】02:24第02章-Spark快速上手P004【004.尚硅谷_Spark框架 - 快速上手 - 开发环境准备】05:46P0
经过前期的软件和应用程序的安装，我学习了一下Linux的基本命令，然后开始安装hadoop，我看的是尚硅谷的大数据视频，我有源码，软件的压缩包，笔记等等很多的资料，也是在B站群正常购买的，有想要的，请私聊我呀！！然后就是开始真正的大数据学习，学习大数据，最显要了解Hadoop以及Hadoop的生态圈，当然这里的东西特别多，没有经年累月的学习是学习不完的，经过和队友的商议，和tzp学长的建议，他告诉
上一篇：（7. 进阶-下）学习笔记 文章目录1. 硬件选择2. 分片策略2.1 合理设置分片数2.2 推迟分片分配3 路由选择4 写入速度优化4.1 批量数据提交4.2 优化存储设备4.3 合理使用合并4.4 减少 Refresh 的次数4.5 加大 Flush 设置4.6 减少副本的数量5. 内存设置6 重要配置 1. 硬件选择Elasticsearch 的基础是 Lucene，所有的索引和文档
尚硅谷_大数据技术之Flink(SQL)在大数据领域，流处理以其低延迟的特性，一直受到实时处理项目的关注；而Flink横空出世之后，更是以其低延迟、高吞吐、良好的容错性保证和强大的对乱序数据的处理功能，受到了越来越多项目的青睐，已经成为了当前大数据实时项目的首选。但Flink作为真正的流处理框架，流式的API调用尽管功能强大，但其编程风格和灵活多变的特点，让很多由传统关系型数据库、Spark等批式
本课程是使用Scala语言来讲解数据结构和算法，内容包括: 稀疏数组、单向队列、环形队列、单向链表、双向链表、环形链表、约瑟夫问题、栈、表达式的转换与求值、递归与回溯、迷宫问题、冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、排序速度分析、二分查找、散列、哈希表、二叉树、二叉树与数组转换、二叉排序树(BST)、其它二叉树介绍(AVL 线索二叉树 赫夫曼树)。通过学习，学员能掌握主流数据结构的实现
大数据技术之Kafka一 .概述1.定义1.2 消息队列1.2.1 消息队列的两种模式二.架构三.Kafka 快速入门四 . Kafka 命令行操作4.1 主题命令行操作4.2 生产者命令行操作1）4.3 消费者命令行操作五 .Kafka 生产者5.1 发送原理5.2 生产者重要参数列表5.3 异步发送 API5.4 生产者分区5.5 生产经验——生产者如何提高吞吐量5.6 生产经验——数据可靠
这里写自定义目录标题第 1 章 数据可视化接口1.1 设计思路1.2 需求梳理1.2.1 最终显示效果图1.2.2 分析可视化大屏1.2.3 接口执行过程第 2 章 Sugar 数据大屏2.1 产品介绍2.2 使用入口2.3 创建数据大屏第 3 章 总成交金额接口3.1 Sugar 组件：数字翻牌器3.1.1 添加组件3.1.2 配置组件3.1.3 查询组件需要的数据格式3.1.4 接口访问路径
转载： https://www.bilibili.com/video/BV1PJ411n7xZ 参考： https://gitee.com/moxi159753/LearningNotes/tree/master/JVM, 堆的核心概述一个进程对应一个JVM实列，其中进程包含多个线程，该进程的n个线程是共享同一堆空间的。一个JVM实例只存在一个堆内存，堆也是Java内存管理的核心区域。Java堆区
DWD和DIM1. 需求分析及实现思路1.1 分层需求分析1.2 每层的职能1.3 DWD 层数据准备实现思路2. 环境搭建3. 准备用户行为日志DWD层3.1 主要任务3.1.1 识别新老用户3.1.2 利用侧输出流实现数据拆分3.1.3 将不同流的数据推送下游的 Kafka 的不同 Topic 中3.2 代码实现3.2.1 接收 Kafka 数据，并进行转换3.2.2 识别新老访客3.2.3
热点key限流何为热点？热点即经常访问的数据，很多时候我们希望统计或者限制某个热点数据中访问频次最高的TopN数据，并对其访问进行限流或者其它操作兜底方法分为系统默认和客户自定义，两种之前的case，限流出问题后，都是用sentinel系统默认的提示：Blocked by Sentinel (flow limiting)我们能不能自定?类似hystrix，某个方法出问题了，就找对应的兜底降级方法？
第 1 章 Hadoop 概述1.1 Hadoop 是什么1）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。3）广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。 1.2 Hadoop 发展历史（了解）1）Hadoop创始人Doug Cutting，为 了实 现与Google类似的全文搜索功能
读单词5分钟，8:38回来上课！日测作业讲解回顾正课 (课程是从头开始，预习较多的同学，认为太简单，需要继续往后学习) java开发、大数据开发 需要java基础 5.1 计算机语言 - 第一代：机器语言 - 第二代：汇编语言 - 第三代：高级语言 ★ 5.2 编程语言 C C++ java python php .net … 5.3 常用的DOS命令(操作计算机的Dos系统(通过命令的方式)，操
# 大数据与Hadoop的科普介绍
随着信息技术的快速发展，大数据已成为现代企业关注的焦点。Hadoop作为一种流行的开源框架，为处理和存储大规模数据提供了强大的工具。本文将介绍Hadoop的基本概念，展示一些简单的代码示例，并通过甘特图和饼状图可视化说明Hadoop在大数据处理中的应用和特性。
## 什么是Hadoop？
Hadoop是一个开源的分布式存储和处理框架，它能够处理海量数据。H
p2 volatileVolatile在日常的单线程环境是应用不到的Volatile是Java虚拟机提供的轻量级的同步机制（三大特性）保证可见性 不保证原子性 禁止指令重排p3 jmm 内存模型-可见性p4可见性代码验证package com.moxi.interview.study.thread;
/**
* Volatile Java虚拟机提供的轻量级同步机制
*
* 可见性（及时通知
大数据技术之kettle 第1章 kettle概述1.1 什么是kettlekettle是一款开源的ETL工具，纯java编写，可以在Windows、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。1.2&nb
一、项目简介该项目由阿里云大学和尚硅谷联合打造。阿里云在大数据技术优质，尚硅谷在大数据培训领域属于行业独角兽，被誉为“培训小清华”。本项目教程以国内电商巨头实际业务应用场景为依托，同时以阿里云ECS服务器为技术支持，紧跟大数据主流场景，对接企业实际需求，对电商数仓的常见实战指标进行了详尽讲解，让你迅学习长，获取最前沿的技术经验。二、项目架构版本框架：Flume、DateHub、DataWorks、
