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Flink-StarRocks详解:第二部分(第52天)

Flink与StarRocks深度结合的应用场景在大数据处理与分析的领域中,Flink作为一个流处理框架,其强大的数据处理能力使得它能够处理实时数据流。而StarRocks则是一款高性能的分析型数据库,专为极速查询而生。将Flink与StarRocks结合使用,可以完成更为复杂且高效的数据处理任务

基于Python+大数据爬虫+数据可视化大屏的颈椎健康管理与数据洞察平台设计和实现(源码+LW+部署讲解)

基于Python的大数据爬虫及数据可视化平台设计与实现在当今社会,颈椎健康问题已经成为了一个普遍存在的现象。随着长时间的电脑使用和不良的生活习惯,许多人都面临着颈椎不适的问题。因此,设计一个颈椎健康管理与数据洞察平台,能够帮助人们更好地了解和管理颈椎健康,将显得尤为重要。一、系统架构本平台主要

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大数据-79 Kafka 集群模式 集群监控方案 JavaAPI获取集群指标 可视化监控集群方案: jconsole、Kafka Eagle

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基于Python+数据可视化大屏+大数据爬虫的短视频内容理解与可视化推荐平台设计和实现(源码+LW+部署讲解)

基于Python的大数据爬虫及可视化推荐平台设计与实现在当今数字化时代,短视频内容的海量涌现带来了信息获取的挑战,用户需要高效的推荐系统来帮助其过滤内容并找到感兴趣的视频。本文将设计一个基于Python数据爬虫与可视化大屏技术的短视频内容理解与推荐平台,并提供一些代码示例及部署指导。一、整体架构

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大数据-104 Spark Streaming Kafka Offset Scala实现Redis管理Offset并更新

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大数据-107 Flink 基本概述 适用场景 框架特点 核心组成 生态发展 处理模型 组件架构

大数据:Flink 基本概述概述Apache Flink 是一个开源的流处理框架,能够处理大规模的数据流。它最初由德国柏林工业大学开发,并于2014年成为Apache顶级项目。Flink 最主要的特点是提供了低延迟、高吞吐量的实时数据处理能力,同时也支持批量数据处理。其设计理念是优雅地处理复杂的

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Elasticsearch 是一个开源的、分布式的搜索和数据分析引擎,广泛应用于日志分析、全文搜索等场景。在分布式环境中管理 Elasticsearch 集群是实现高可用性和高性能的关键。本文将探讨如何在分布式环境中管理 Elasticsearch 集群,并给出相关的代码示例。Elasticsea