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《旅游行业接口数据落地 Hive ODS 表全流程实战！从采集到分区一站搞定》

🏖️ 旅游行业数据中台实战：接口数据如何高效落地 Hive ODS 表？ ✍️ 作者：大数据狂人｜大数据架构师 十年数仓与实时计算架构经验，擅长旅游、电商、政务数据中台建设。 本文将从 接口采集 → 数据解析 → Hive ODS 落地 → 分区维护，一步步带你完成旅游行业的真实数据落地案例。 一、

大数据 2025年11月30日 91 点赞 0 评论 13580 浏览

【大数据】Hadoop 2.X和1.X升级优化对比

目录1.前言2.hadoop 1.X的缺点和优化方向3.解决NameNode的局限性3.1.Hadoop HA3.2.Haddop federation4.yarn5.周边组件1.前言本文是作者大数据系列中的一文，专栏地址：#前文中我们从大数据的概论入手、分别聊了分布式文件系统的鼻祖GFS、分布式数据库的鼻祖Big Table、hadoop中的分布式文件系统HDFS、计

大数据 2025年11月26日 100 点赞 0 评论 9458 浏览

Hadoop

HDFSHadoop Distributed File System（分布式文件系统）优点：1.高容错性：数据自动保存多个副本，通过增加副本的形式，提高容错性。并且当某个副本丢失的时候，可以自动恢复。2.适合处理大数据：可以存海量数据，GB级别，TB级别甚至P

大数据 2025年11月26日 61 点赞 0 评论 17909 浏览

Spring Boot 集成 RabbitMQ 详细教程：从入门到生产实践

📌 关键词：Spring Boot、RabbitMQ、消息队列、AMQP、消息可靠性、死信队列、延迟消息、生产级配置 适用人群：Java 后端开发者、微服务架构师、系统集成工程师 技术栈：Spring Boot 3.x + RabbitMQ 3.12+ + Java 17 一、为什么选择 RabbitMQ&

大数据 2025年11月26日 44 点赞 0 评论 10843 浏览

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在自然语言处理中的少样本学习与迁移学习融合

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在自然语言处理中的少样本学习与迁移学习融合 引言：从虚拟偶像情感计算到语言智能的 “显微镜” 革命 正文：从理论架构到工业落地的全链条创新 一、NLP 领域的 “数据贫困” 困境与破局逻辑 1.1 少样本场景的核心挑战 1.2 Java 大数据的 “三维穿透” 技术架构

大数据 2025年11月26日 184 点赞 0 评论 8382 浏览

多站点价格监控与数据采集方案：基于 IPIDEA 的全流程实践

文章目录 📑前言 一、跨境电商区域定价的挑战与价值 1.1 行业背景 1.2 问题痛点 1.3 解决思路 二、实战准备：配置网络访问服务与Python环境 2.1 注册与配置 2.2 安装依赖库 2.3 配置Python连接示例 三、多站点区域定价对比系统实践 3.1 API提取代理并使用 3.2 静态页面价格采集（A

大数据 2025年11月26日 116 点赞 0 评论 13072 浏览

【Java 微服务中间件】RabbitMQ 全方位解析：同步异步对比、SpringAMQT基础入门、实战、交换机类型及消息处理详解

文章目录 一、同步异步调用介绍 （1） 同步 （2） 异步 二、RabbitMQ基本介绍 三、快速入门 四、虚拟主机（数据隔离） 五、java客户端实战 （1）名词解释：AMQT （2）快速入门：通过队列直

大数据 2025年11月24日 133 点赞 0 评论 16407 浏览

【深度解析】Apache Kafka：驾驭海量数据流的引擎（附图解与代码）

个人名片 🎓作者简介：java领域优质创作者 🌐个人主页：码农阿豪 📞工作室：新空间代码工作室（提供各种软件服务) 💌个人邮箱：[2435024119@qq.com] 📱个人微信：15279484656 &#x1f310

大数据 2025年11月24日 59 点赞 0 评论 18973 浏览

Kafka选举机制深度解析：分布式系统中的民主与效率

Kafka选举机制深度解析：分布式系统中的民主与效率 🌟 你好，我是 励志成为糕手 ！ 🌌 在代码的宇宙中，我是那个追逐优雅与性能的星际旅人。 ✨ 每一行代码都是我种下的星光，在逻辑的土壤里生长成璀璨的银河； 🛠️ 每一个算法都是我绘制的星图，指引

大数据 2025年11月24日 70 点赞 0 评论 4234 浏览

[Column] 构建十亿/s级DB | 索引DB&RTDB | Kafka 为中心 | Rust 构建引擎

Datadog 如何构建自定义数据库以每秒摄取数十亿指标 构建更可持续的值班体验保持系统可靠性不应以牺牲我们的团队为代价。Datadog 的这份实用指南展示了如何设计可持续的值班流程，以减少倦怠并改善响应。获取分步最佳实践，以便我们可以： 通过基于信号的监控减少警报噪音 通过明确的角色和更智能的升级简化响应 设计支持恢复和长期可持续性的轮换 声明&#x

大数据 2025年11月24日 71 点赞 0 评论 18877 浏览