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

#参数名称#含义--clusterc3prc-hadoop#--masterMASTER_URL#可以是spark://host:port,mesos://host:port,yarn,yarn-cluster

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

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SparkMLlib模型训练—回归算法Randomforestregression随机森林回归(RandomForestRegression)是一种集成学习方法，通过结合多个决策树的预测结果来提升模型的准确性和稳健性

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。

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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。

线性回归一元线性回归hθ(x)=θ0+θ1xhθ(x)=θ0+θ1x——————–1多元线性回归hθ(x)=∑mi=1θixi=θTXhθ(x)=∑i=1mθixi=θTX—————–2损失函数J(θ)=1/2∑mi=1(hθ(xi)−yi)2J(θ)=1/2∑i=1m(hθ(xi)−yi)2—————31/2是为了求导时系数为1，平方里是真实值减去估计值我们的目的就是求其最小值最小二乘法要求较为

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。

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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。

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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。

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大学的时候参加ACM/ICPC一直使用的是C语言，实习的时候做一个算法策略后台用的是php，毕业后做策略算法开发，因为要用spark，所以写了scala，后来用基于storm开发实时策略，用的java。

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

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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

+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

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

归并排序以其稳定性和高效率而著称，尤其适用于大数据集的排序。算法原理归并排序的基本步骤包括：分解：将数组递归地分成两半，直到每个子数组只有一个元素。

作为开源界备受关注的会议之一，今年的ApacheConAsia将持续3天，开设14+分论坛，内容覆盖从大数据到搜索再到消息队列等数十个不同类别。

它构建在ApacheLucene搜索引擎库的基础上，提供了一个RESTfulAPI和易于使用的工具，使得在大数据量情况下进行搜索和分析变得高效和简单。1.2为什么使用Elasticsearch？

大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、

简介：实验基于所学的大数据处理知识，结合阿里云大数据相关产品，分组完成一个大数据分析项目，数据集可以使用开源数据集或自行爬取，最终完成一个完整的实验报告：1、能够使用阿里云大数据相关产品完成数据分析、数据建模与模型优化

SparkStreaming结合kafka将offSet保存在redis中SparkStreaming结合kafka的两种方式1、SparkStreaming的高级APiCreateDStream，容易发生数据多次读取

，并通过第三方存储zookeeper来手动管理offset目录前言offset管理一个完整的整合代码Demo（Java版）导入相关的Maven依赖创建通过ZK管理Offset的工具类测试类Demo前言SparkStreaming

1.回顾Kafka可以看我前面kafka文章核心概念图解Broker：安装Kafka服务的机器就是一个brokerProducer：消息的生产者，负责将数据写入到broker中(push)Consumer：消息的消费者，负责从kafka中拉取数据(pull)，老版本的消费者需要依赖zk，新版本的不需要Topic:主题，相当于是数据的一个分类，不同topic存放不同业务的数据--主题:区分业务Rep

基于Hadoop3.3.6+Spark3.4.3电商用户行为分析一、摘要二、正文2.1需求分析2.2架构设计2.3实施过程2.3.1系统环境说明2.3.2系统开发思路说明2.3.4代码实现及测试2.3.5

文中就高校大数据平台的关键技术和架构进行阐述，结合高校实际情况，设计高校大数据平台架构，通过搭建Hadoop集群环境，以业务系统和平台之间的数据交互验证平台设计的可行性和优势。

一、项目概述Hi，大家好，今天分享的项目是《基于Spark的云南旅游大数据分析平台》。随着旅游业的发展和数字化进程的加速，智慧旅游已成为旅游业的重要发展方向。