一、准备工作：1、环境配置：pip、conda换源：pip临时换源：pipinstall-ihttps://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simplesome-package#这里的“https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple”是所换的源，“some-package”是你需要安装的包设置pip默认源，避免每次下载依赖包都要加上一长串的国内源pipconfigsetglobal.index-urlhttps://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simpleconda换源：镜像站提供了An

大数据NoSQL数据库HBase集群部署简介HBase是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的NoSQL数据库。和Redis一样，HBase是一款KeyValue型存储的数据库。不过和Redis设计方向不同Redis设计为少量数据，超快检索HBase设计为海量数据，快速检索HBase在大数据领域应用十分广泛，现在我们来在node1、node2、node3上部署HBase集群。安装HBase依赖Zookeeper、JDK、Hadoop（HDFS），请确保已经完成前面集群化软件前置准备（JDK）ZookeeperHadoop这些环节的软件安装【node1执行】下载HBase安装包#下载wgetht

我收到来自Xcode的消息Ld/Users/myUsername/Library/Developer/Xcode/DerivedData/myApp-gqsubryokdmrjmczxeqypzcgpths/Build/Intermediates/myApp.build/Debug-iphoneos/myApp.build/Objects-normal/armv7/myAppnormalarmv7cd/Users/myUsername/Documents/_IPAD/myAppsetenvIPHONEOS_DEPLOYMENT_TARGET4.3setenvPATH"/Applicat

文章目录1需求分析2实验过程2.1启动服务程序2.2启动kafka生产3JavaAPI开发3.1依赖3.2代码部分4实验验证STEP1STEP2STEP35时间窗口1需求分析在Javaapi中，使用flink本地模式，消费kafka主题，并直接将数据存入hdfs中。flink版本1.13kafka版本0.8hadoop版本3.1.42实验过程2.1启动服务程序为了完成Flink从Kafka消费数据并实时写入HDFS的需求，通常需要启动以下组件：[root@hadoop10~]#jps3073SecondaryNameNode2851DataNode2708NameNode12854Jps197

    😄伙伴们，好久不见！这里是叶苍ii     ❀ 作为一名大数据博主，我一直致力于分享最新的技术趋势和实战经验。近期，我在参加Flink的顾客营销项目，使用了PyFlink项目进行数据处理和分析。        ❀  在这个文章合集中，我将与大家分享我的实战经验，探索PyFlink项目的魅力。2.1.了解Flink框架    了解集群结构/角色                了解程序结构：Source、Sink、算子、taskManager、Jobmanager、Task等概念    了解编程模型：有界、无界、批处理    了解编码模板    先上图：2.1.1.Flink简介     

这个问题是FlinkTM内存中我们常见的，看到这个问题我们就要想到下面这句话：程序在垃圾回收上花了很多时间，却收集一点点内存，伴随着会出现CPU的升高。是不是大家出现这个问题都会出现上面这种情况呢。那我的问题出现如下：发现JVMHeap堆内存过高。那么堆内存包含2块：framworkheap一般设置是128MB，基本上不会出问题taskheap是我们用户写代码所使用的的堆内存，那我们就要考虑是不是自己业务代码有问题吗？所以我使用以下判断方法发现问题的。1查看某个TM的堆内存占用是否过高，如果过高，通过页面的端口号找到该TM的PID。操作如下：例：akka.tcp://flink@IP:2356

背景问题1.近期在开发flink-sql期间，发现数据在启动后，任务总是进行重试，运行一段时间后，containerheartbeattimeout，内存溢出(GCoverheadlimitexceede)，作业无法进行正常工作023-10-0714:53:30,408|INFO|[flink-akka.actor.default-dispatcher-29]|Stoppingworkercontainer_e03_1678102291469_2749_01_000002(node-group-1jPmk0002.mrs-qrmc.com:8041).|org.apache.flink.run

环境要求操作系统：CentOS7.x64位Kubernetes版本：v1.16.2Docker版本：19.03.13-ceFlink版本：1.14.3使用中国YUM及镜像源 1.安装Kubernetes：1.1创建文件：/etc/yum.repos.d/kubernetes.repo，内容如下：[kubernetes]name=Kubernetesbaseurl=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64/enabled=1gpgcheck=1repo_gpgcheck=1gpgkey=https:

一、前言1.1什么是积分体系？积分体系如今越来越普遍，是很多线上线下商家都会采用的用户消费激励体系，例如：淘宝的金币、京东的京豆等；此外，各大运营商、航空公司、连锁酒店、线下商超等也都有自己的积分玩法。积分的价值是连接用户，增加活跃、保持用户粘性。通过增加用户积分价值感的手段，实现业务内循环。vivo积分体系能力已经非常丰富，主要包括以下能力：积分商城：积分体系主入口，提供丰富的礼品兑换、活动玩法，强化积分价值感知任务中心：重要的积分获取入口，引导用户了解业务、培养用户习惯的重要玩法活动中心：提供丰富的活动玩法，增加积分体系的可玩性和丰富度，更好地提升用户参与度vivo积分贯穿整个vivo生态

很多同学抱怨：自己东做一点，西做一点，没有见过完整的数据分析体系是啥样？实际上早在10年前，很多大型银行就已经建立了很完善的数据分析体系，只是因为行业特殊性，导致外人知道的不多。今天跟大家详细介绍一下。一、建设的出发点满足业务需求，是建设数据分析体系的出发点，也是最终目的和最高要求。要注意的是，“业务需求”并没有统一的标准。不同部门，不同身份的人，需求是不一样的。从大的方面看，可以分作三个层级：1、战略级：能决定公司整体方向的高级管理层2、战术级：决定一个具体职能工作的管理层（销售、运营、产品、售后……）3、战斗级：没有决定权，只有执行权的一线部门（业务员/客服/审核员/仓管员……）这三类人，