這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了湖倉一體電商項目（三）：從頭搭建12個大數(shù)據(jù)項目基礎組件。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。
文章目錄
一、搭建Zookeeper
1、上傳zookeeper并解壓,配置環(huán)境變量文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-413658.html
2、在node3節(jié)點配置zookeeper文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-413658.html
到了這里，關于湖倉一體電商項目（三）：從頭搭建12個大數(shù)據(jù)項目基礎組件的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿，該文觀點僅代表作者本人，不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務，不擁有所有權，不承擔相關法律責任。如若轉(zhuǎn)載，請注明出處： 如若內(nèi)容造成侵權/違法違規(guī)/事實不符，請點擊違法舉報進行投訴反饋，一經(jīng)查實，立即刪除！
文章目錄 業(yè)務實現(xiàn)之編寫寫入ODS層業(yè)務代碼 一、代碼邏輯和架構(gòu)圖
這個項目實在數(shù)據(jù)采集基礎使用的,需要提前復習之前學的東西,否則的話就是很難繼續(xù)學習.詳見博客數(shù)據(jù)項目一 ---數(shù)據(jù)采集項目. 大數(shù)據(jù)項目 --- 數(shù)據(jù)采集項目_YllasdW的博客-CSDN博客 大數(shù)據(jù)第一個項目筆記整理 https://blog.csdn.net/m0_47489229/article/details/127477626 目錄 一. 采集項目架
大數(shù)據(jù)學習基礎 基礎shell編程：大數(shù)據(jù)之基礎shell 集群快速安裝教程：大數(shù)據(jù)集群快速安裝教程 注：如果您已經(jīng)有大數(shù)據(jù)學習基礎，可以通過上面教程快速搭建學習環(huán)境，如果您沒有基礎，最好自己手動安裝一遍，可以加深印象。 大數(shù)據(jù)框架之Hive筆記目錄 一、用戶行為采集
比別人更快接收好文章 隨著近幾年數(shù)據(jù)湖概念的興起，業(yè)界對于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的對比甚至爭論就一直不斷。有人說數(shù)據(jù)湖是下一代大數(shù)據(jù)平臺，各大云廠商也在紛紛的提出自己的數(shù)據(jù)湖解決方案，一些云數(shù)倉產(chǎn)品也增加了和數(shù)據(jù)湖聯(lián)動的特性。 但是數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的
文章首發(fā)地址 湖倉一體是將數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫相結(jié)合的一種數(shù)據(jù)架構(gòu)，它可以同時滿足大數(shù)據(jù)存儲和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的需求。具體來說，湖倉一體可以實現(xiàn)以下幾個方面的功能： 數(shù)據(jù)集成： 湖倉一體可以集成多個數(shù)據(jù)源，包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫、
摘要：本文整理自阿里云高級開發(fā)工程師曾慶棟（曦樂）在 Streaming Lakehouse Meetup 的分享。內(nèi)容主要分為四個部分： 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫分析實現(xiàn)方案簡介 Paimon+StarRocks 構(gòu)建湖倉一體數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)方案 StarRocks 與 Paimon 結(jié)合的使用方式與實現(xiàn)原理 StarRocks 社區(qū)湖倉分析未來規(guī)劃 點擊查
爬了兩天大大小小的一堆坑，今天把一個簡單的單機環(huán)境的流程走通了，記錄一筆。 先來個完工環(huán)境照： mysql+hadoop+hive+flink+iceberg+trino 得益于IBM OPENJ9的優(yōu)化，完全啟動后的內(nèi)存占用： 1）執(zhí)行聯(lián)合查詢后的 2）其中trino由于必須使用ORACLE或OPENJDK，只能再安裝多一個JDK21的環(huán)境
隨著云計算、大數(shù)據(jù)、AI的發(fā)展和普及，各行各業(yè)的業(yè)務場景日益復雜，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出大規(guī)模、多樣性的特點，企業(yè)對數(shù)據(jù)倉庫的需求也進一步拓展至對多元化數(shù)據(jù)實時處理的場景。 數(shù)據(jù)湖是多元數(shù)據(jù)存儲與使用的便捷選擇，而云原生具有數(shù)據(jù)資產(chǎn)統(tǒng)一、基礎資源成本低、高性
動手點關注 干貨不迷路 火山引擎湖倉一體分析服務 LAS（Lakehouse Analytics Service），是面向湖倉一體架構(gòu)的 Serverless 數(shù)據(jù)處理分析服務，提供字節(jié)跳動最佳實踐的一站式 EB 級海量數(shù)據(jù)存儲計算和交互分析能力，兼容 Spark、Presto 生態(tài)，幫助企業(yè)輕松構(gòu)建智能實時湖倉。 LAS 服務是
