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Foreword大数据领域SQL化的风潮方兴未艾(所谓"EverybodyknowsSQL")，Flink自然也不能“免俗”。

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在数字化高速发展的时代，旅游行业也迎来了大数据的浪潮。全国旅游标准化技术委员会近日发布标准《旅游大数据安全与隐私保护要求（征求意见稿）》，并公开征求意见，截止时间为2024年10月8日。

大数据挖掘是一个复杂而系统的过程，它利用计算机科学的方法和技术，对大量、多样化、高速增长的数据进行深入挖掘，以发现有价值的信息和知识。

1.数据仓库1.1定义数据仓库不是数据的简单堆积，而是从大量的事务型数据库中抽取数据，并将其清理、转换为新的存储格式,即为决策目标把数据聚合在一种特殊的格式中。公认的数据仓库之父W.H.Inmon将其定义为：“数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间而变的、持久的数据集合”。1.2体系结构数据仓库的体系结构如下图：数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部

目录负载均衡和故障转移1）案例需求2）需求分析3）实现步骤负载均衡和故障转移1）案例需求使用Flume1监控一个端口，其sink组中的sink分别对接Flume2和Flume3，采用FailoverSinkProcessor，实现故障转移的功能。2）需求分析故障转移案例3）实现步骤准备工作在/opt/module/flume/job目录下创建group2文件夹[lzl@hadoop12job]$c

此篇文章主要跟大家介绍一下大数据在医疗行业内的应用与和落地，给我们的日常生活带和医疗行业带来什么样的变化、适合初入者了解大数据在行业内的应用落地，增加大数据从业人员的业务能力主要内容为大数据在医疗行业中应用价值

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在大数据领域，很多开源框架（Hadoop、Spark、Storm）都是基于JVM运行，但是JVM的内存管理机制往往存在着诸多类似OutOfMemoryError的问题，主要是因为创建大量的实例，超过JVM

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大数据概述大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理大数据四个本质特征大量化

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