Flink 寫入數(shù)據(jù)到Kafka 前言 通過Flink官網(wǎng)可以看到Flink里面就默認(rèn)支持了不少sink，比如也支持Kafka sink connector（FlinkKaf...
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Flink 寫入數(shù)據(jù)到 Kafka -
Mac 在IDEA 部署flink 并編寫第一個(gè)流式WordCount程序1、環(huán)境配置 Java 環(huán)境配置：https://www.runoob.com/java/java-environment-setup.html[https://link.z...
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082-BigData-10HDFS上傳與下載機(jī)制上一篇：081-BigData-09HDFS上傳與下載 一、HDFS的數(shù)據(jù)流 1、HDFS寫數(shù)據(jù)流程 1）客戶端向namenode請(qǐng)求上傳文件，namenode檢查目標(biāo)文件是...
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Hive 調(diào)優(yōu)總結(jié)，讓 Hive 調(diào)優(yōu)想法不再碎片化通過閱讀比較多的 Hive 調(diào)優(yōu)材料，并根據(jù)自己的實(shí)踐，總結(jié) Hive 調(diào)優(yōu)如下，讓 Hive 調(diào)優(yōu)想法不再凌亂、碎片化，而是形成結(jié)構(gòu)。 部分參考鏈接說明 本文參考的部分鏈接...
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hive 優(yōu)化方案
目前越來越多的公司開始基于Hive搭建數(shù)據(jù)倉庫，所以本文主要針對(duì)Hive介紹幾種優(yōu)化方式。盡管Hive已經(jīng)做了很多原生的優(yōu)化工作，但是仍然有優(yōu)化的空間，系統(tǒng)的調(diào)優(yōu)后，有利于H...
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@jiangdaxia886 有的，這個(gè)就是讀取excle的
python基于聚類的離群點(diǎn)檢測(cè)方法
首先讓我們了解一下理論知識(shí)： 聚類分析常常用于發(fā)現(xiàn)局部強(qiáng)相關(guān)的對(duì)象組，而異常檢測(cè)是發(fā)現(xiàn)局部不與其他對(duì)象強(qiáng)相關(guān)的對(duì)象，因此，聚類分析經(jīng)常用于離群點(diǎn)檢測(cè)，而常用的檢測(cè)方法主要有：...
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數(shù)據(jù)倉庫值事實(shí)表基礎(chǔ)
事實(shí)表基本結(jié)構(gòu) 操作性事件中產(chǎn)生的可度量數(shù)值，存儲(chǔ)在事實(shí)表中，事實(shí)表肯定會(huì)包含外鍵，用來與維度表進(jìn)行關(guān)聯(lián)，也包含可選的退化維度鍵和日期/時(shí)間戳。查詢請(qǐng)求的主要目標(biāo)是基于事實(shí)表...
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Druid官方文檔翻譯-集群部署
Druid具有高可用、高容錯(cuò)的特性。 本文將搭建一個(gè)簡單的Druid集群，并且將會(huì)討論如何進(jìn)一步配置以滿足您的需求。這個(gè)簡單的集群只有Historical和MiddleMan...
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數(shù)據(jù)倉庫之高級(jí)事實(shí)表
事實(shí)表代理鍵 代理鍵可用作所有維度表的主鍵。不與任何維度關(guān)聯(lián)的事實(shí)表代理鍵，是在ETL加載過程中順次分配的，可用于作為事實(shí)表的唯一主鍵列；在ETL中，用作事實(shí)表行的直接標(biāo)識(shí)符...
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無監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型-自編碼器
自編碼器（簡稱AE）是一種無監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，最初的AE是一個(gè)三層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，由輸入層、隱藏層和輸出層構(gòu)成，其核心的作用是能夠?qū)W習(xí)到輸入數(shù)據(jù)的深層表示。自編碼器最初...
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緩慢變化維的類型以及處理方式
類型0:原樣保留 對(duì)維度屬性值不會(huì)發(fā)生變化的，事實(shí)表以原始值分組。例如持久型標(biāo)識(shí)符和日期維度的大多數(shù)屬性 類型1：重寫 維度行中原來的屬性值被新值覆蓋。類型1屬性總是反映最近...
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深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化和訓(xùn)練的難點(diǎn)
反向傳播算法仍然是當(dāng)前深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最受歡迎的模型最優(yōu)化方法。 反向傳播 反向傳播有前向和后向兩個(gè)操作構(gòu)成，前向操作利用當(dāng)前的權(quán)重參數(shù)和輸入數(shù)據(jù)，從下往上（即從輸入層到輸出層）...
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深度學(xué)習(xí)之時(shí)間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）分別是時(shí)間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和結(jié)構(gòu)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本文主要介紹時(shí)間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 Elman遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將信息從輸入層，經(jīng)過多個(gè)隱藏層處理最后到達(dá)...
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深度學(xué)習(xí)之前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)起源于生物神經(jīng)元，學(xué)過生物的應(yīng)該都知道生物神經(jīng)元主要由細(xì)胞體、樹突、軸突和突觸4個(gè)部分構(gòu)成。受生物神經(jīng)元的啟發(fā)，有了人工神經(jīng)元模型，稱之為M-P模型。 AN是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
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實(shí)時(shí)數(shù)倉模型設(shè)計(jì)本文參考了部分互聯(lián)網(wǎng)公司的實(shí)時(shí)數(shù)倉模型，結(jié)合目前所掌握的數(shù)倉建設(shè)的知識(shí)，簡單介紹一下如何建設(shè)一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)倉。 一、實(shí)時(shí)數(shù)倉建設(shè)的背景 隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，越來越多的業(yè)務(wù)指標(biāo)需要實(shí)...
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如何在SSIS Package 中使用變量指定EXCLE 的文件名需求： 建立一個(gè)ssis package每天抽取放在文件夾下的EXCLE表，EXCLE的命名為當(dāng)前的日期yyyymmdd 1,建立一個(gè)基本的數(shù)據(jù)流 2，創(chuàng)建一個(gè)全局變量，類型...