目 录摘要1绪论1.1选题背景1.2选题目的及意义1.3springboot框架介绍2 基于移动端的团购网站系统分析2.1可行性分析2.2系统流程分析2.2.1数据流程3.3.2业务流程2.3系统功能分析2.3.1功能性分析2.3.2非功能性分析2.4系统用例分析2.5本章小结3基于移动端的团购网站总体设计3.1系统架构设计3.2系统功能模块设计3.2.1整体功能模块设计3.2.2用户模块设计3.2.3评论管理模块设计3.2.4商城管理模块设计3.2.5订单管理模块设计3.3数据库设计3.3.1数据库概念结构设计3.3.2数据库逻辑结构设计3.4本章小结4 基于移动端的团购网站详细设计与实现4
手把手+零基础带你玩转大数据流式处理引擎Flink（特点和优势分析+事件与时间维度分析）总体介绍状态容错精确的一次性处理模式简单场景的精确一次容错方法分布式状态容错容错恢复分散式快照（DistributedSnapshots）方法Checkpointbarrier状态维护Flink目前支持两种状态后端事件与时间维度分析不同时间种类Event-Time处理Event-Time处理案例分析Watermarks水印Watermarks水印的作用状态保存与迁移保存点(Savepoint)总结内容不同时间种类Event-Time处理Watermarks水印状态保存与迁移总体介绍本文介绍了ApacheFl
华为云耀云服务器L实例--Hive的部署-2产品官网：云耀云服务器L实例_【最新】_轻量云服务器_轻量服务器_轻量应用服务器-华为云今天我们采用可靠更安全、智能不卡顿、价优随心用、上手更简单、管理特省心的华为云耀云服务器L实例为例，继续Hive的部署Hive 是建立在 Hadoop 上的一个数据仓库和查询系统。它提供了类似 SQL 的查询语言（称为 HiveQL）来查询和分析存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中的大规模数据。Hive 的设计目标是使非技术用户能够通过类似于 SQL 的语言来查询和分析大规模数据集，而无需深入了解复杂的编程模型。以下是 Hive 的一些主要特点和概念
文章目录前言一、Flume基础架构1、Agent2、Source3、Sink4、Channel5、Event二、Flume安装三、案例1、监控端口数据2、实时监控单个追加文件3、实时监控目录下多个新文件4、实时监控目录下的多个追加文件5、ChannelSelector6、SinkProcessor7、聚合前言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。Flume最主要的作用就是，实时读取服务器本地磁盘的数据，将数据写入到HDFS。一、Flume基础架构1、AgentAgent是一个JVM进程，它以事件的形式
文章目录MapReduce实现SQL的原理Hive的架构Hive如何实现join操作小结MapReduce的出现大大简化了大数据编程的难度，使得大数据计算不再是高不可攀的技术圣殿，普通工程师也能使用MapReduce开发大数据程序。但是对于经常需要进行大数据计算的人，比如从事研究商业智能（BI）的数据分析师来说，他们通常使用SQL进行大数据分析和统计，MapReduce编程还是有一定的门槛。而且如果每次统计和分析都开发相应的MapReduce程序，成本也确实太高了。那么有没有更简单的办法，可以直接将SQL运行在大数据平台上呢？一项技术如果不能普及大多数人就不能真正地投入使用，这业务Hive出现
NiFi的基本使用1.NiFi的安装与使用1.1NiFi的安装1.2各目录及主要文件2.NiFi的页面使用2.1主页面介绍2.2面板介绍3.NiFi的工作方式3.1基本方式3.2选择处理器3.3组件状态3.4组件的配置3.4.1SETTINGS（通用配置）3.4.2SCHEDULING（处理器调度）3.4.3COMMENTS（备注区）3.4.4PROPERITIES（属性区）3.5队列管道操作3.5.1管道的来源3.5.2手动清空管道3.5.3查看数据3.5.4设置超时清空3.5.5删除3.6NiFi的迁移3.6.1局部备份迁移3.6.2整体备份迁移1.NiFi的安装与使用1.1NiFi的安装
第1章：Hive基本概念1.1Hive1.1.1Hive产生背景HDFS来存储海量的数据、MapReduce来对海量数据进行分布式并行计算、Yarn来实现资源管理和作业调度。但是面对海量的数据和负责的业务逻辑，开发人员要编写MR对数据进行统计分析难度极大，所以就产生了Hive这个数仓工具。Hive可以帮助开发人员将SQL语句转化为MapReduce在yarn上跑。1.1.2hive简介Hive是基于hadoop的一个数据仓库工具，将结构化的数据文件映射成一张表，并提供类SQL（HQL）查询功能。1.1.3Hive本质：将HQL（hiveSQL）转化成MapReduce程序1、Hive处理的数据
📋博主简介💖作者简介：大家好，我是wux_labs。😜热衷于各种主流技术，热爱数据科学、机器学习、云计算、人工智能。通过了TiDB数据库专员（PCTA）、TiDB数据库专家（PCTP）、TiDB数据库认证SQL开发专家（PCSD）认证。通过了微软Azure开发人员、Azure数据工程师、Azure解决方案架构师专家认证。对大数据技术栈Hadoop、Hive、Spark、Kafka等有深入研究，对Databricks的使用有丰富的经验。📝个人主页：wux_labs，如果您对我还算满意，请关注一下吧~🔥📝个人社区：数据科学社区，如果您是数据科学爱好者，一起来交流吧~🔥🎉请支持我：欢迎大家点赞👍+收
一、海豚调度介绍ApacheDolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。适用于企业级场景，提供了一个可视化操作任务、工作流和全生命周期数据处理过程的解决方案。ApacheDolphinScheduler旨在解决复杂的大数据任务依赖关系，并为应用程序提供数据和各种OPS编排中的关系。解决数据研发ETL依赖错综复杂，无法监控任务健康状态的问题。DolphinScheduler以DAG（DirectedAcyclicGraph，DAG）流式方式组装任务，可以及时监控任务的执行状态，支持重试、指定节点恢复失败、暂停、恢复、终止任务等操作。二、海豚调度特性简单
目录01、PGC02、UGC03、CTR04、CVR05、留存率06、UV07、PV08、DAU09、ROI10、KPI11、RFM12、SLA13、DQC14、IMEI15、GAID16、GUID17、openid18、unionID19、DMP20、LLM01、PGCPGC是ProfessionallyGeneratedContent的缩写，意为专业生产的内容。PGC的内容通常由专业的内容创作者、媒体机构或者公司进行创作和生产，具有较高的质量和专业性。PGC的内容形式多样，包括文章、视频、音频、图片等，通常需要经过严格的审核和筛选，符合一定的标准和要求。PGC的受众面相对较广，适合于传播各
