大数据(Hadoop,Spark,Flink,Storm,Hive,Hbase...) - 专题

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Apache Flink——Pulsar Flink Connector 打造全新批流融合
前言批流一体是数据计算的未来趋势，Pulsar Flink Connector 为基于 Apache Pulsar 在 Apache Flin...

1.1 小波同学 0 6
Label Hierarchies（二）
6段由来过程 1. 数据资产发展的4个阶段数据资产1.0:构建消费者信息库数据侧与业务侧的初次接触激发业务人员使用数据的兴趣实现数据资产...

1.9 冰菓_ 0 4

Label Hierarchies（三）
3点产生必要 1. 数据资产可复用标签类目体系是中台概念的核心落地点前台,中台,后台三者之间的关系后台就像海面以下部分的海岛，有些可以连接...

0.3 冰菓_ 0 1
大数据技术体系分类
一、一、目录系统平台（Hadoop、CDH、HDP）监控管理（CM、Hue、Ambari、Dr.Elephant、Ganglia、Za...

3.8 七_seven 0 19
大数据之流批一体化
1、流批一体的理念随着互联网和移动互联网的不断发展，各行各业都积累海量的业务数据。而企业为了改善用户体验，提升产品在市场上的竞争力，都采取了实...

2.0 冰河winner 0 18
销售数据建设-Hive案例分析
需求：从性别、年龄、职业、城市、居住年限，婚姻状况等维度找到高质量用户，并查看高质量用户人群的占比，为其提供高价值消费品 (定位高价值消费品以...

0.8 Cecilia_Liu 0 8
Kafka 消费者组成员reblance机制
为什么需要reblance 由于消费者组订阅了topic，因topic partition数和消费者组成员个数不同而存在的分配机制。什么情况下...

0.2 尘世的鱼 0 1

flink的背压问题产生原因和解决方法
最近flink job出现了背压的问题, 后果是导致了checkpoint的生成超时, 影响了flink job的运行. 定位问题: 如下图: ...

0.5 feng504x 4 9
Redis-Bitmap
基础概念 “a”ASCll码是97，二进制是0110 0001，每个数“1”，“0”叫做位（bit），每8位叫做一个字节（byte），偏移量从左...

summer_coen 0 0
SpringBoot2.x中使用Redis的bitmap结构（工具类）
一亿个用户，有的用户频繁登录，也有不经常登录的。如何记录用户的登录信息？如何查询活跃用户？[如一周内登录三次的] Redis中文教程[http...

1.1 小胖学编程 0 12