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在数据处理和分析中，CASE WHEN 语句是 SQL 中的一种条件表达式，广泛应用于各种数据库和分析框架中，包括 Spark SQL。本文详细介绍了如何在 Spark SQL 中使用 CASE WHEN 语句来根据不同条件执行数据转化。通过多个实际案例，我们展示了如何使用 CASE WHEN 进行条件判断、结合聚合函数进行条件统计，并探讨了嵌套使用和性能优化注意事项。无论是分类数据、计算销售额区间，还是在复杂的查询中灵活应用，CASE WHEN 都能显著提高你的数据处理效率。掌握它，能够帮助你在实际的数据
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- WoodyBryant
- 昨天
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将消息分布到多个队列中，这在消息量很大或处理速度要求高的情况下非常有用。分片功能通过将消息拆分到多个队列中来平衡负载，从而提升消息处理的吞吐量和可靠性。它能够在多个队列之间分配负载，避免单个队列过载。（注：不能单独消费分片消息。消息分片不利于消息顺序区分）通过rabbitmq management添加策略，用于分片消息匹配转发。RabbitMQ 的分片插件。
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- konglong127
- 昨天
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引入mahout和es导致依赖冲突,es客户端启动失败
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- 转生之后只吃水果麦片
- 15小时前
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随着汽车市场的快速发展和消费者需求的日益多样化，汽车数据已成为汽车行业中不可或缺的重要资源。汽车之家作为国内领先的汽车垂直媒体平台，拥有海量的汽车数据，包括车型信息、用户评价、销量数据、价格走势等。这些数据不仅反映了汽车市场的动态变化，还为汽车制造商、经销商、消费者等提供了宝贵的决策依据。因此，设计并实现一个基于大数据的汽车之家汽车数据分析系统，旨在通过技术手段对汽车之家平台上的汽车数据进行深度挖掘和可视化展示，为汽车行业的相关方提供有力的数据支持。
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- 码界筑梦坊
- 昨天
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DeepSeek回复：以下是主流消息队列（MQ）的对比分析，结合核心特性、适用场景和实际案例说明：架构特点：分布式Commit Log设计，通过分区实现水平扩展优势场景：大数据日志采集（Flink/Spark集成）实时流处理（Kafka Streams）事件溯源（如用户行为追踪）缺陷：单条消息低延迟处理能力较弱需要Zookeeper协调（新版已移除）实战案例：在用户画像系统中，使用Kafka收集埋点数据，峰值处理量达200万条/秒架构特点：基于Erlang的Actor模型，Exchange-Queue-Bi
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- 天天向上杰
- 昨天
数据错误 -
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学习视频路径： 尚硅谷大数据项目【电商数仓6.0】企业数据仓库项目大数据实战_哔哩哔哩_bilibili上传hive到linux的/opt/software解压hive 重命名hive 添加环境变量更新环境变量进入/opt/module/hive/lib，解决日志Jar包冲突Hive元数据配置到MySQL 将MySQL的JDBC驱动拷贝到Hive的lib目录下 新建hive-site.xml文件 启动hive登录MySQL 新建hive元数据
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- 勿嗔661
- 昨天
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综上所述，Kafka和RabbitMQ等消息队列中间件在ERP项目中具有广泛的应用前景，特别是在订单模块中，它们可以实现服务间的解耦、异步通信、流量削峰以及提高系统的可伸缩性和最终一致性等功能。例如，订单服务生成订单后，将消息发送到队列，库存服务和支付服务分别从队列中获取消息并处理。：使用RabbitMQ的广播模式（Fanout），将消息发送到交换机，多个消费者（如库存服务、搜索服务）订阅该交换机，实现消息的“一发多收”。：提升用户响应速度，优化用户体验，同时将非关键流程异步化，避免因慢服务拖累主流程。
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- 天天向上杰
- 昨天
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了解如何使用 Elasticsearch 的 “self-quering” 检索器来通过结构化过滤器提高语义搜索的相关性。在人工智能搜索的世界中，在海量的数据集中高效地找到正确的数据至关重要。传统的基于关键词的搜索在处理涉及自然语言的查询时往往会失效，这时就需要语义搜索了。然而，如果你想将语义搜索的功能与过滤日期和数字值等结构化元数据的能力结合起来，那么自查询检索器（self-querying retrievers）就可以发挥作用了。自查询检索器提供了一种强大的方法来利用元数据进行更精确、更细致
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以下是 Kafka 生产者（Producer）在日常开发中的。消息在缓冲区等待时间（毫秒），增大可提升吞吐量（但增加延迟）。生产者缓冲区满或元数据不可用时的阻塞时间（超时抛异常）。：等待所有 ISR 副本确认（最高可靠性）。生产者等待 Broker 响应的超时时间。单个批次的大小阈值，达到阈值后立即发送。SSL 证书路径（客户端认证时需配置）。：等待 Leader 确认（默认）。Value 的序列化类（同上）。：不等待确认（可能丢失数据）。发送失败后的重试次数（建议设为。接口），用于监控或修改消息。
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- 漫步者TZ
- 昨天
数据错误 -
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教学经历：从教20年，执教12+所全球顶尖商学院课程，包括清华大学、北京大学、中欧国际工商学院、哥伦比亚大学等。唐兴通先生始终致力于将全球领先商业思想大师菲利普·科特勒、EM·罗杰斯、杰弗里·摩尔等最新思想作品翻译引入中国，并深度融合中国本土实践，为中国企业在数字化进程中开辟了一条跨越性发展的创新之路。核心专长： AI商业化应用、数字营销创新、数字新销售能力体系打造、数字化转型、• 国央企：中石化、国家电网、中国移动、中粮、中远海运等；• 科技创新企业：华为、阿里巴巴、腾讯、京东、百度等；
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为什么要在油气行业中应用 IoT？这 8 个应用场景告诉你 IoT 在油气行业中可以做什么...
如今，物联网已经进入了各行各业：汽车、农业、绿色能源。物联网还将征服的领域之一是石油和天然气领域。在这些特殊的行业环境中，公司雇佣专业人员来预测机器何时需要维护和保养。通过物联网监控，以确保员工在工作环境中的安全，并改善生产。 麦肯锡 (McKinsey Global Institute)研究表明，到2025年，物联网有可能吸引$11.1T 的资金。
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京东任命周伯文担任京东云与AI事业部负责人 全面负责AI、云计算、IoT三大技术领域
2019年12月6日，京东集团宣布设立京东云与AI事业部，整合原京东云、人工智能、IoT三大事业部的架构与职责，由京东集团副总裁周伯文博士担任负责人，向京东集团董事局主席兼CEO刘强东先生汇报。周伯文博士将带领京东云、人工智能、IoT团队聚焦战略、技术、产品、创新、场景化顶层设计和商业落地，将京东“干锤百炼”的前沿技术与实体经济相融合，致力于实现学术前沿化、技术商业化的目标。
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2021-11-10
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2021-03-09
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2020-12-16
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