spark相對于hadoop的優(yōu)勢 2023-04-10
更強大的數(shù)據(jù)處理能力：Spark 提供了豐富的數(shù)據(jù)處理操作，例如 Map、Reduce、Filter、GroupBy、Join 等，同時支持復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理需求，例如圖...詳情>
mapreduce的優(yōu)缺點 2023-04-10
MapReduce 是一種用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的編程模型和計算框架，由 Google 提出并廣泛用于處理大數(shù)據(jù)集的分布式計算。MapReduce 的優(yōu)點和缺點如下詳情>
kafka如何啟動 2023-04-10
Kafka 是一種高性能、分布式的消息隊列系統(tǒng)，用于處理大規(guī)模的實時數(shù)據(jù)流。下面是 Kafka 的簡單啟動步驟：安裝 Kafka：首先需要在你的操作系統(tǒng)...詳情>
kafka如何避免重復(fù)消費 2023-04-10
Kafka 是一種分布式流式處理平臺，它使用了一些機制來避免消息的重復(fù)消費，包括以下幾種方式：消息偏移量(Offset)管理：Kafka 使用消息偏移量(...詳情>
zookeeper都有哪些作用 2023-04-10
它提供了一些原語(如臨時節(jié)點、持久節(jié)點、序列節(jié)點等)和事件機制，可以用于在分布式環(huán)境下實現(xiàn)分布式協(xié)調(diào)和同步。ZooKeeper 提供了一個高度可...詳情>
flink依賴hadoop嗎 2023-04-10
Apache Flink 是一個開源的流處理和批處理框架，與 Apache Hadoop 不同，它不直接依賴 Hadoop。盡管 Flink 在某些情況下可以與 Hadoop 生態(tài)系...詳情>
數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)有哪些 2023-03-28
非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(NoSQL)：不使用傳統(tǒng)的關(guān)系型模型，而是使用其他的數(shù)據(jù)模型來存儲和管理數(shù)據(jù)，如MongoDB、Cassandra、Redis、HBase等。...詳情>
數(shù)據(jù)分析需要學(xué)哪些? 2023-03-28
機器學(xué)習(xí)：了解機器學(xué)習(xí)的基本概念和方法，能夠使用常用的機器學(xué)習(xí)算法進行數(shù)據(jù)建模和預(yù)測，如回歸、分類、聚類等。商業(yè)分析：了解商業(yè)分析的...詳情>
什么是中臺? 2023-03-28
中臺通過將共性部分進行抽象和通用化，避免了各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的重復(fù)開發(fā)，提高了業(yè)務(wù)系統(tǒng)的復(fù)用性、可維護性和可擴展性，降低了系統(tǒng)的開發(fā)和...詳情>
使用pandas進行數(shù)據(jù)清洗的具體操作? 2023-03-28
數(shù)據(jù)預(yù)處理：根據(jù)實際情況對數(shù)據(jù)進行處理，如數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、去重、缺失值填充、異常值處理、文本清洗等。數(shù)據(jù)可視化：使用pandas庫的plot()函...詳情>
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