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在当今大数据时代，企业和组织面临着海量的数据，如何从这些数据中提取有价值的信息，做出明智的决策成为关键。OLAP 作为一种强大的数据分析技术，能够对大规模数据进行多维分析，帮助用户快速、灵活地查询和分析数据，从而支持数据驱动的决策。本文的目的是全面介绍 OLAP 技术，包括其原理、算法、实际应用等方面，使读者能够深入理解并掌握 OLAP，将其应用到实际的数据分析和决策过程中。范围涵盖了 OLAP 的基本概念、核心算法、项目实战、应用场景以及相关的工具和资源推荐等内容。
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- 大数据洞察
- 14小时前
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容器环境下，进行Hadoop-3.2.2分布式集群环境的配置与安装，完成基于Yarn模式的一个Master节点、两个Slaver（Worker）节点的配置。说明：每个节点上的Hadoop配置基本相同，在master节点操作，然后复制到slave01、slave02两个节点。将authorized_keys文件复制到slave01、slave02节点root用户的根目录，命令（按”i ”键，进入INSERT模式；生成的密钥在用户根目录中的.ssh子目录中，进入.ssh目录，查看目录文件。
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- 蒋星熠
- 13小时前
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根据《2023大数据引擎性能基准报告》，错误选择执行引擎会导致资源浪费300%以上。本文基于某短视频平台3PB日增数据的实战经验，结合广告点击分析、用户推荐计算、实时大屏等6大场景，深度解析执行引擎黄金选择法则，揭秘MapReduce/Tez/Spark核心参数调优公式与千节点集群资源分配策略
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- 一个天蝎座 白勺 程序猿
- 前天
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注：本文章的ubuntu的版本为：ubuntu-20.04.6-live-server-amd64。
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数据湖用于存储海量的结构化和非结构化数据，而实时计算则确保数据能够被迅速处理和分析，以支持业务决策、流式数据分析和机器学习应用。：无服务器（Serverless）计算框架，如 AWS Athena、Google BigQuery。通过 ACID 事务（如 Delta Lake）增强数据一致性。：如 JSON、Parquet、ORC、CSV、Avro 等。：数据不需要预定义模式（Schema-on-Read）。（结构化、半结构化和非结构化数据）的存储架构，支持。：基于数据湖的流数据分析，如用户行为分析。
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- dundunmm
- 昨天
数据错误 -
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注意：elasticsearch.hosts的主机地址，需要保证kibana和elasticsearch两者是同一个docker网络。注意: 当容器创建完成后，需要进入elasticsearch容器配置X-Pack插件密码。注意：nginx这里主要是容器创建完成后的工作。初次执行，获取相关的目录和文件。nginx所需的文件和目录如下。初次执行，获取相关的目录和文件。初次执行，获取相关的目录和文件。kibana所需文件和目录如下。初次执行，获取相关的目录和文件。ES所需的文件和目录如下。方式，集中部署容器。
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- 江湖小道士
- 14小时前
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Stream Processing
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- lianghu666
- 昨天
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Lodash是一个现代JavaScript实用工具库，提供模块化、性能优化和额外功能，使JavaScript编程更加简单高效。该库包含200多个函数，涵盖数组、对象、函数、字符串等多种数据类型的处理。Lodash通过提供丰富的工具函数，极大地简化了JavaScript开发工作。合理使用Lodash可以使代码更加简洁、可读性更强，同时避免重复造轮子，提高开发效率。
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- Dontla
- 昨天
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