目录引言：互联网的新纪元Web3.0：去中心化的乌托邦愿景1.去中心化架构的崛起2.智能合约与自治组织的兴起3.用户体验与创新的飞跃大数据：驱动未来的智慧引擎1.数据海洋的挖掘与利用2.数据安全与隐私保护

Pyecharts可视化数据大屏分析文章引言随着大数据时代的到来，数据可视化成为企业决策、业务分析不可或缺的一部分。

4.大数据表明：

日常生活中，我们买衣服的选择往往是别人穿的好看，我们会到网上买同款；之后根据你买的次数，大数据会推相类似的款式给到你。这会让你以为，自己就是适合这种的？事实真的是这样吗？

某企业是一家运用大数据、物联网、云计算、人工智能等新技术推动安全领域信息化、智能化的科技企业，500人以下规模，其中算法团队占了十分之一。

创新点：1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价7.Python爬虫采集链家数据8.AI短信识别9.百度地图API10.lstm情感分析11.spark大屏可视化开发技术：springbootvue.jspythonechartssparkmys

阿里云大数据专业认证（AlibabaCloudCertifiedProfessional,ACP）是面向使用阿里云大数据产品的架构、开发、运维类人员的专业技术认证“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组

/gfedcba文章的内容/灵感都从下方内容中借鉴【持续维护/更新500+前端面试题/笔记】https://github.com/noxussj/Interview-Questions/issues【大数据可视化图表插件

目录自定义Interceptor1）案例需求2）需求分析3）实现步骤创建一个Maven项目，并引入以下依赖。定义CustomInterceptor类并实现Interceptor接口。编辑flume配置文件分别在hadoop12，hadoop13，hadoop14上启动flume进程，注意先后顺序。在hadoop12使用netcat向localhost:44444发送字母和数字。观察hadoop13

Flume简介Flume用于将多种来源的日志以流的方式传输至Hadoop或者其他目的地 -一种可靠、可用的高效分布式数据收集服务Flume拥有基于数据流上的简单灵活架构，支持容错、故障转移与恢复由Cloudera2009年捐赠给Apache，现为Apache顶级项目Flume架构Client：客户端，数据产生的地方，如Web服务器Event：事件，指通过Agent传输的单个数据包，如日志数据通常对

Sqlite小型数据库.Sqlite特点:可以实现大数据量的管理读写速度慢最常见的数据库类型是关系型数据库管理系统（RDBMS）：RDRMS中的数据存储在被称为表（tables）的数据库对象中。

简单来说，MapReduce是一个编程模型，用以进行大数据量的计算。

目录使用场景HBase与Hive集成使用1）案例一2）案例二使用场景如果大量的数据已经存放在HBase上面，并且需要对已经存在的数据进行数据分析处理，那么Phoenix并不适合做特别复杂的SQL处理。此时，可以使用Hive映射HBase的表格，之后通过编写HQL进行分析处理。HBase与Hive集成使用Hive安装https://blog.csdn.net/qq_45115959/article/

目录Flume数据流监控Ganglia的安装与部署Ganglia组件介绍1）安装Ganglia2）在hadoop12修改配置文件/etc/httpd/conf.d/ganglia.conf3）在hadoop12修改配置文件/etc/ganglia/gmetad.conf4）在hadoop12,hadoop13,hadoop14修改配置文件/etc/ganglia/gmond.conf5）在hado

HDFS—故障排除NameNode故障处理需求NameNode进程崩溃且存储的数据丢失，如何恢复NameNode？故障模拟终止NameNode进程[lzl@hadoop12current]$kill-919886删除NameNode存储的数据[[email protected]]$rm-rf/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/name/*问题解决从Se

第1章Flume概述1.1Flume定义Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。1.2Flume基础架构Flume组成架构如下图所示。1.2.1AgentAgent是一个JVM进程，它以事件的形式将数据从源头送至目的。Agent主要有3个部分组成，Source、Channel、Sink。1.2.2Sourc

主要功能特性多种监控手段，可以通过语言探针和servicemesh获得监控的数据支持多种语言自动探针，包括Java，.NETCore和Node.JS;轻量高效，无需大数据平台和大量的服务器资源4、模块化

unity做一个加载大数据的软件，大数据是用html5开发的，里面有很多带blob的流视频，但是unity换了几个插件都不能播放，最终用Electron做了一个网页框架放到unity上方，unity通过

为推进医疗数字化转型，我们提出构建数据中台架构方案：通过集成医院内外多个数据源，利用大数据、人工智能等技术对数据进行清洗、整合、标准化处理，形成高质量的数据资产；再基于云原生技术构建湖仓一体化大数据平台

礼尚往来总是要有的：①2000多本Python电子书（主流和经典的书籍应该都有了）②Python标准库资料（最全中文版）③项目源码（四五十个有趣且经典的练手项目及源码）④Python基础入门、爬虫、web开发、大数据分析方面的视频

目录树状数组简介基本原理特点核心操作算法实现单点更新区间求和应用场景树状数组的主要操作C/C++实现1.单点更新2.区间求和树状数组简介树状数组，也称为二叉索引树或Fenwick树，是一种用于处理数据序列的高效数据结构

目录HBaseAPI环境准备创建连接单线程创建连接多线程创建连接DDLDMLHBaseAPI环境准备新建项目后，在pom.xml中添加如下依赖：org.apache.hbasehbase-server2.4.11org.glassfishjavax.elorg.glassfishjavax.el3.0.1-b06注意：javax.el包虽然会报错不存在，但这仅是一个测试用的依赖，不会影响实际使用。

目录HBase整合PhoenixPhoenix简介Phoenix定义为什么使用PhoenixPhoenix快速入门安装1）官网地址2）Phoenix部署PhoenixShell操作Table表的映射数字类型说明PhoenixJDBC操作Phoenix二级索引二级索引配置文件全局索引（globalindex）包含索引（coveredindex）本地索引（localindex）HBase整合Phoen

目录Zookeeper入门概述Zookeeper的主要特点包括：Zookeeper的应用场景：Zookeeper的基本概念：架构：Zookeeper工作机制Zookeeper数据结构Znode（ZookeeperNode）Znode的类型Znode路径Znode属性Watcher监听器使用示例总结Zookeeper入门概述Zookeeper是一个分布式的、开放源码的协调服务，用于大型应用中管理和协

高可用在HBase中Hmaster负责监控RegionServer的生命周期，均衡RegionServer的负载，如果Hmaster挂掉了，那么整个HBase集群将陷入不健康的状态，并且此时的工作状态并不会维持太久。所以HBase支持对Hmaster的高可用配置。关闭HBase集群（如果没有开启则跳过此步）[atguigu@hadoop102hbase]$bin/stop-hbase.sh在con

谁也不会想到，21世纪的今天，能有被禁足3年，不能随性旅游、随性就餐、随性交往的漫长的3年，一个初中、高中阶段，也就3年，大学才4年，3年的网课，剩一年实习、找工作……大数据分析结论：疫情后抑郁、焦虑的人

Java具有跨平台性、面向对象、健壮性、安全性、可移植性等特点，被广泛应用于企业级应用开发、移动应用开发、大数据处理、云计算等领域。

我们结合大数据算法，根据你的兴趣和习惯，智能推送文章。

《贵阳市大数据安全管理条例》将实施：明确数据安全第一责任人《条例》明确，大数据发展应用中，数据的所有者、管理者、使用者和服务提供者等安全责任单位的法定代表人或主要负责人，是本单位大数据安全的第一责任人。

科技的发展迎来了人工智能与大数据时代,也是企业财务管理在新时期发展过程中所面临的机遇与挑战。

SparkMLlib模型训练—回归算法GLR(GeneralizedLinearRegression)在大数据分析中，线性回归虽然常用，但在许多实际场景中，目标变量和特征之间的关系并非线性，这时广义线性回归

在高并发和大数据量的数据库环境中，主从复制延迟是一个常见的问题。特别是当多个数据库共享同一个实例时，资源竞争会更加激烈，从而导致复制延迟。

在处理非结构化/半结构化的大数据时；在水平方向上进行扩展时；随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。

综合治税的发展前景较为广阔，主要体现在以下几个方面：-技术应用持续深化：-大数据与人工智能助力精准治税：随着大数据技术的不断发展，税务部门能够整合来自多部门、多渠道的海量数据，包括企业的财务数据、交易数据

协会由从事计算机信息系统集成、运行维护、互联网、信息安全、云计算、物联网、人工智能、共享经济和大数据等业务的企业、投资机构及应用信息化的单位组成。协会成立至今共产生5届理事会，目前为第五届。

现在根据传染病流调以及大数据分析，得到了每个人之间在时间、空间上是否存在轨迹的交叉。

目录一、孤立森林算法概述二、孤立森林算法优缺点和改进2.1孤立森林算法优点2.2孤立森林算法缺点2.3孤立森林算法改进三、孤立森林算法代码实现3.1孤立森林算法python实现3.2孤立森林算法JAVA实现3.3孤立森林算法C++实现四、孤立森林算法应用一、孤立森林算法概述孤立森林算法是一种用于异常检测的机器学习算法。它基于这样的直觉：异常点是数据中的少数派，它们在特征空间中的分布与正常数据点不同

自从2014年京东开始涉猎云服务开始，“云”这块蛋糕也一直被京东所重视，从2014年6月开始的第一款京东云服务APP，到现在的各种企业云、大数据、AI，可以预见到京东对于云业务将会越来越重视。

自主学习——助力终身发展的核心奠基“智慧作业”基于大数据收集、分析，借助各种先进设备，凭借先进技术，动态采集学生作业情况，帮助教师更好地掌握学生学习状况，提供靶向式教学方案，从而提高教学效率，减轻学生学习与教师工作负担

游卡，三七互娱，得物，顺丰，快手，oppo，莉莉丝，康冠科技，途游游戏，埃科光电25秋招内推①顺丰【招聘岗位】研发、算法、大数据、产品、项管、设计、人资等【官方内推码】4FOLXH【一键内推】https

游卡，三七互娱，得物，顺丰，快手，oppo，莉莉丝，康冠科技，途游游戏，埃科光电25秋招内推①顺丰【招聘岗位】研发、算法、大数据、产品、项管、设计、人资等【官方内推码】4FOLXH【一键内推】https

因此收集整理了一份《2024年最新大数据全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

纯手打，编辑工具用的不熟练，格式不会整，见谅，严禁抄袭！数据库版本19c，数据量>5亿1.查询强行指定索引在查询时，oracle会对sql进行优化，但有时，优化后，会不走索引造成查询速度过慢，比如使用模糊匹配，或者查询使用到了联合索引，却未使用联合索引的第一个字段作为查询条件。造成索引失效的方式很多，不再赘述。写法：select/*+index(表名索引名)*/字段1,字段2from表2.如果为分

说明：表里有406243206多数据，每天需要捞出100万的数据进行处理。条件有day_id,sub,…等相关条件，表中已经建立了联合索引，但还是会出现慢sql，sql运行时常10多s的都有。优化方案：1、先根据条件查询出最大的ID，和最小的IDselectIDfromxxxwheredata_day_id=#{dayId}andsub_biz_type=#{subBizType}andflow_

表现示例mov将数据从一个位置复制到另一个位置直接数据传输传输数据，不改变数据内容传输数据，不改变数据内容moveax,ebxmovsx将源操作数符号扩展到目标操作数有符号扩展数据将较小数据类型符号扩展到较大数据类型将较小数据类型符号扩展到较大数据类型

游卡，三七互娱，得物，顺丰，快手，oppo，莉莉丝，康冠科技，途游游戏，埃科光电25秋招内推①顺丰【招聘岗位】研发、算法、大数据、产品、项管、设计、人资等【官方内推码】4FOLXH【一键内推】https

一.hive内外表操作1.建表语法create[external]table[ifnotexists]表名(字段名字段类型,字段名字段类型,...)[partitionedby(分区字段名分区字段类型)]#分区表固定格式[clusteredby(分桶字段名)into桶个数buckets]#分桶表固定格式[sortedby(排序字段名asc|desc)][rowformatdelimitedfiel

（一）Selenium自动化Python爬虫工具采集新浪微博评论、热搜、文章等约10万条存入.csv文件作为数据集；（二）使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗，生成最终的.csv文件并上传到hdfs；（三）使用hive数仓技术建表建库，导入.csv数据集；（四）离线分析采用hive_sql完成，实时分析利用Spark之Scala完成;（五）统计指标使用sqoop导入m

S2023132基于hadoop+spark的旅游大数据分析平台使用BeautifulSoup爬取数据，爬取成功以后使用spark分析数据，将分析的结果保存到mysql，flask读取mysql数据，结合

|—||一、选题的目的和意义用户往往因为不能及时查看游戏信息而造成许多烦恼。另一方面，游戏商城平台没能进行系统的管理与维护使游戏信息没能及时的更新。而传统的游戏信息管理，采用的还是手工备案、人工查询的方式。但是随之游戏信息的增多这种管理方式的工作量不断加大，这种做法就存在费时费力、缺乏时效性、不利于调动人员的积极性等缺点。一旦网站建立好之后，一方面，用户可以在第一时间在系统里查询所需的信息，另一方