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最新推荐文章于 2025-06-26 13:07:08 发布
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分类专栏： 大数据毕业设计 文章标签： hadoop 大数据 课程设计 python hive spark 分布式
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基于Hadoop+Spark招聘推荐可视化系统 大数据项目 毕业设计（源码下载）
10-21
基于Hadoop+Spark招聘推荐可视化系统 大数据项目 毕业设计（源码下载） 基于Hadoop+Spark的招聘推荐可视化系统是一种利用Hadoop和Spark等大数据处理技术，实现招聘推荐和可视化展示的应用系统。以下是该系统的主要...
毕业设计-基于Hadoop+Spark的大数据金融信贷风险控系统源码.zip
10-16
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项目源码：基于Hadoop+Spark招聘推荐可视化系统 大数据项目 计算机毕业设计
04-12
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毕业设计-基于Hadoop+Spark的大数据金融信贷风险控系统源码（高分项目）
04-19
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Hadoop之HDFS
m0_73520938的博客
06-25 884
Hadoop与HDFS概述 本文介绍了Hadoop的核心概念、发展历程及主要组成部分。Hadoop作为Apache开源项目，起源于2002年的Nutch搜索引擎项目，受谷歌三篇论文(GFS、MapReduce、BigTable)启发，逐步发展成分布式存储与计算平台。文章详细阐述了Hadoop产生的背景（解决大数据存储与处理问题）、版本演变（包括社区版和商业版本）以及生态系统（包含HBase、Hive、Spark等20多个相关项目）。其中HDFS作为Hadoop分布式文件系统，解决了大数据存储和高效读取问题，
HDFS（Hadoop分布式文件系统）总结
最新发布
Cachel Wood的博客
06-26 425
HDFS核心架构与特性摘要 HDFS是Hadoop生态的分布式文件系统，采用主从架构：NameNode管理元数据，DataNode存储数据块（默认128MB），Client提供交互接口。其核心特点包括高容错性（3副本机制）、流式数据访问和硬件容错。写入采用流水线复制，读取并行获取数据块。通过NameNode HA（主备+QJM）解决单点故障，支持联邦架构提升扩展性。高级特性涵盖纠删码（降低存储开销）、分层存储（按热冷数据分级）和快照备份。优化策略包括小文件合并、调整块大小及机架感知配置，适用于PB级离线数据
ZooKeeper 3.9.2 集群安装指南
longxibo的博客
06-21 428
《ZooKeeper 3.9.2集群安装指南》摘要：本文详细介绍了ZooKeeper 3.9.2集群部署流程。准备工作包括3台及以上服务器、Java 8+环境及网络互通。安装步骤涵盖软件下载解压、创建数据目录、配置zoo.cfg文件（需设置服务器列表及端口）、创建myid文件等核心操作。启动集群后需验证状态及数据同步，并提供日志配置、JVM调优、防火墙设置等可选优化方案。文中还列举了选举失败、数据不同步等常见问题的解决方法。通过本指南可快速搭建可用的ZooKeeper集群环境。
Java-55 深入浅出 分布式服务 分布式一致性 强一致、弱一致、单调读一致、最终一致
永远好奇，无限进步！
06-25 891
分布式一致性是指多副本系统中各节点对同一数据保持状态一致的能力，是分布式系统的核心难题。为提升可用性与容错性，系统常复制数据至多个节点，但网络延迟、并发冲突、节点故障等因素使得副本同步复杂。为权衡性能与一致性，系统采用不同一致性模型：强一致性确保所有读写严格同步，适用于金融、库存等关键场景；最终一致性牺牲实时性换取高可用性，常用于社交网络、CDN 等；此外还有单调读、因果一致性等变体。实现一致性常借助协议如 Paxos、Raft、Zab。
同步阻塞与缺乏异步处理：高并发系统的性能瓶颈与解决方案
编程实战派-李工，专注编程领域
06-22 1066
本文深入探讨了Java Web开发中同步阻塞操作对系统性能的影响及其解决方案。提供了从问题诊断、技术选型到实施优化的完整方法论，并配有丰富的代码示例和性能对比数据，为开发者构建高性能异步系统提供了实用指南。
创客匠人老蒋:创始人自己做服务,才有市场敏感度
ckjrxx的博客
06-24 325
创客匠人CEO老蒋在对话华雨婚姻课堂创始人大雨时强调，创始人必须深度接触市场与客户，亲自参与服务，才能构建对市场的敏锐感知，这是创业型企业产品迭代的基础与战略布局的认知源头。
Java-56 深入浅出 分布式服务 分布式一致性 CAP 理论 AP CP 3选2 设计取舍
永远好奇，无限进步！
06-26 1079
在分布式系统中，不可能同时满足一致性（C）、可用性（A）和分区容错性（P）三者，只能三选二。由于网络分区是不可避免的现实，现代系统往往需在一致性与可用性之间权衡。比如金融系统优先保证一致性（CP），而社交、电商等偏向高可用性（AP）。一致性强调所有副本数据一致，可用性强调服务始终响应，而分区容错则确保系统在通信中断时继续运行。工程实践中常采用“最终一致性+高可用”的方案来兼顾用户体验与系统弹性，同时也衍生出 BASE 和 PACELC 等扩展理论，帮助更精细地平衡性能与一致性需求。
Paimon在各大公司生产实践和优化总结
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
06-24 748
因为Spark和Paimon集成度很高，通过Spark或Flink进行一些ETL操作，将数据写入Paimon中，基于Paimon进行z-order排序、聚簇，甚至构建文件级索引，然后通过Doris或StarRocks进行OLAP查询，这样就可以达到全链路OLAP的效果。此外，Paimon社区也提供了一套工具，可以帮助大家进行schema evolution，将MySQL甚至Kafka的数据同步到Paimon中，上游增加列，Paimon表也会跟着增加列。成本较高，Flink周边技术栈众多，管理和运维成本高；
商品中心—11.商品B端搜索系统的实现文档二
mjunz的博客
06-23 986
ES的性能是特别棒的，在合理的机器配置下，其实是不怎么需要做优化的。代码⾥没有写任何固定的根据某个字段做term query，或者根据某个字段的范围区间过滤、或者根据某个字段排序的逻辑，⽽是通过传递⼀个queryDSL脚本作为参数，解析这个queryDSL脚本来执⾏查询操作，这样接⼝更加抽象可以满⾜不同场景的搜索，只要前端拼接参数。对于商品id来说，正好是⽂档中所说的情况。因为需要做多次不同的测试，有的测试是使⽤不同的索引，⽽且在实现接⼝时并没有把接⼝写死，可以指定操作那个索引，所以索引后⾯加了⼀个序号。
Spark基于Bloom Filter算法的Runtime Filter Join优化机制
涤生大数据
06-23 903
Apache Spark 3.3.0 引入了一个显著的特性——行级运行时过滤（Row-Level Runtime Filtering），该特性旨在提高查询性能，优化数据处理效率。在这一特性中，一种重要的实现方式是布隆过滤器（Bloom Filter）。 布隆过滤器是一种空间效率极高的数据结构，能够快速判断一个元素是否在一个集合中。通过利用布隆过滤器，Spark 可以在执行连接操作时，动态地过滤掉不必要的数据行，从而减少数据传输和计算的开销。具体来说，布隆过滤器可以在子查询或大表连接的过程中，快速排除掉那些
RabbitMQ从入门到实践：消息队列核心原理与典型应用场景
neweastsun的专栏
06-23 791
在现代应用开发中，系统各部分之间的通信至关重要。这就是像RabbitMQ这样的消息代理发挥作用的地方。无论您是在构建微服务架构、实现任务队列，还是开发实时聊天应用程序，RabbitMQ都可能成为改变游戏规则的工具。本文将深入探讨RabbitMQ是什么、它的工作原理以及您为何要考虑使用它。
Kafka Streams入门与实战：从概念解析到程序开发
qq_42773076的博客
06-22 809
Kafka Streams实时流处理技术解析 本文对比分析了主流流处理引擎（Flink、Spark Streaming、Storm、Kafka Streams）在架构设计、编程模型、容错机制等方面的差异。其中，Kafka Streams作为轻量级客户端类库，深度集成Kafka生态，提供低门槛开发体验和毫秒级延迟处理能力。文章详解了Kafka Streams的核心特点，包括极简依赖、状态管理、精准语义保障等，并阐述了其独特的流处理拓扑模型。最后通过实际案例展示了Kafka Streams应用开发流程。该技术特
【无标题】
商城 / Java 商城 -首选 商城 开源 电商 商城 源码 商城
06-21 325
java商城系统架构
Apache SeaTunnel Spark引擎执行流程源码分析
道可道非常道
06-23 830
本文解析SeaTunnel 2.3.x Spark引擎的执行流程。从SparkTaskExecuteCommand启动任务，到创建SparkExecution实例并初始化三大处理器（Source、Transform、Sink）。核心流程包括：配置解析、插件加载（通过SPI机制）、DAG构建（表驱动设计）、类型系统转换（TypeConverterUtils处理）和数据转换执行（mapPartitions实现）。重点突出了插件化架构、表注册机制和分布式转换处理等关键设计，通过SparkRuntimeEnviro
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