SparkSQL 实现,流处理由 Spark Streaming 实现,这也是大部分框架采用的策 略,使用独立的处理器实现批处理和流处理,而 Flink 可以同时实现批处理和 流处理。 Flink经常会和kafka结合使用,能一条条地处理数据 五.Spark Spark和hive结合的比较好,spark和Flink都是分布式流数据流引擎,能对集群资源进行分配使用,确保大计...
Hive是一种建立在Hadoop文件系统上的数据仓库架构,并对存储在HDFS中的数据进行分析与管理。Hive在Hadoop上架了一层SQL接口,可以将SQL翻译成MapReduce去Hadoop上执行,这样就使得数据开发和分析人员很方便的使用SQL来完成海量数据的统计和分析,而不必使用编程语言开发MapReduce,从而降低了数据开发的门槛。 目前业内离线数据...
项目中使用的框架包括:Hadoop、Hive、Spark、Kafka、ClickHouse、DolphinScheduler、Flume、Datax、FineBI等。
Hadoop、Hive、Spark和Flink作为大数据处理领域的核心技术，以其强大的分布式存储和计算能力，能够高效地处理海量数据，为广告推荐系统提供坚实的技术支撑。将这四者结合，可以构建一个既能处理实时数据流又能处理大规模历史数据的广告推荐系统，从而提高系统的整体性能和推荐效果。二、项目目标与内容 项目目标 构建一个高...
从零开始学习和使用 Flink/Spark/Hadoop/HBase/Hive 介绍 欢迎来到本教程!在本教程中,我将教会你如何从零开始学习和使用 Flink、Spark、Hadoop、HBase 和 Hive 这些大数据处理工具。这些工具在当前的大数据领域中非常流行,掌握它们将为你的职业发展带来巨大的好处。
3.分析指标离线可选用Hive,实时可选装PySpark/PyFlink,可三选一也可以只选一种或者三个都选; 4.计算结果使用sqoop工具对接到mysql数据库的指标表; 5.使用flask+echarts制作可视化大屏、layui查询表格; 6.使用卷积神经网络KNN CNN RNN对广告数据进行预测; ...
在Hadoop生态系统中,HDFS、HBase、MapReduce、Spark、Flink和Hive都是关键组件,它们各自有着不同的功能和应用场景,同时也存在一定的联系。 HDFS(Hadoop Distributed File System):这是Hadoop的分布式文件系统,用于存储大规模数据。它具有高容错性,并且设计用来部署在低廉的硬件上。HDFS为上层的数据处理框架(如MapReduce、...
Hadoop生态系统中的关键组件——HDFS、HBase、MapReduce、Spark、Flink和Hive，各自功能与应用场景独特，但紧密相连。这些组件通过构建全面的大数据处理与分析系统相互关联。HDFS提供数据存储服务，支持HBase、Spark和Flink等组件；MapReduce、Spark和Flink则执行数据处理与分析任务，对存储在HDFS或HBase中的数据...
计算机毕业设计Spark+大模型高考推荐系统 知识图谱高考分数线预测 高考数据分析可视化 高考大数据 大数据毕业设计 2024-10-19 00:35 计算机毕业设计Hadoop+Hive+Spark+Flink推荐系统 预测算法 数据分析可视化 2024-10-18 02:49 计算机毕业设计Python深度学习房价预测 房源可视化 房源爬虫 二手房可视化 二手房爬虫 递归决策...
流程: 1.爬取国家地震局开源实时地震数据约100万条,爬完生成.csv文件同时向mysql数据库保存一份(需要MR数据清洗); 2.上传csv到hdfs中,使用hive建表导入CSV数据。 3.一部分分析使用PySpark、PyFlink实时计算完成,一部分分析使用hive_sql完成; 4.计算结果使用sqoop工具对接到mysql数据库的指标表; 5.使用flask+e...