个人技术分享

技术成熟度：当前的AIGC技术已经能够生成高质量的文本、图像和音乐内容，甚至在某些方面超越了人类创作者的能力。市场需求：随着企业和个人对高效内容生产的需求增加，AIGC市场正在迅速扩展。据市场研究报告显示，AIGC市场规模预计在未来几年将保持高速增长。竞争环境：虽然已经有一些领先企业在该领域占据了一定的市场份额，但由于市场规模庞大，新的创业公司依然有很大的发展空间。进入AIGC行业有许多显著的优势。虽然AIGC行业充满了机会，但也存在一些挑战需要克服。如果你决定进入AIGC行业，以下是一些建议策略

主要介绍数据仓库和数据挖掘的基本知识。

hive on spark和spark读取hive metastore配置

数据行业经常会出现数据仓库、数据中台、大数据平台等概念，容易产生疑问，它们中间是相等，还是包含的关系？

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Hadoop+Spark大数据技术 实验7 Spark综合编程

Spark是基于内存的一种快速，统一，可扩展的大数据分析计算引擎；kafka 是分布式的消息传输MR 分布式计算HDFS 分布式存储Spark 分布式计算。

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ClickHouse是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（DBMS），特别适用于在线分析处理（OLAP）场景中的快速数据查询。总的来说，ClickHouse作为一个高性能、可扩展、支持SQL的列式数据库管理系统，在数据仓库领域具有显著的优势和广泛的应用场景。ClickHouse的应用场景主要包括数据仓库、数据分析、报表生成、实时数据处理等需要处理大规模数据的场景。

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Spark是一款分布式内存计算引擎，可以支持海量数据的分布式计算。Spark在大数据体系是明星产品，作为最新一代的综合计算引擎，支持离线计算和实时计算。在大数据邻域广泛应用，是目前世界上使用最多的大数据分布式计算引擎。将基于前面构建的Hadoop集群，部署Spark Standalone集群。

Spark-RDD-持久化详解

Apache Spark是用于大规模数据(large-scala data)处理的统一(unified)分析引擎简单来说，Spark是一款分布式的计算框架，用于调度成百上千的服务器集群，计算TB、PB乃至EB级别的海量数据。

概念模型，物理模型，具体建模、生成表过程

PySpark是Apache Spark的Python API，它允许开发者使用Python语言来操作Spark框架，执行大数据处理和分析任务。PySpark作为Spark生态系统的一部分，继承了Spark的分布式计算能力，能够高效地处理大规模数据集。主要应用场景包括：对大量积累的数据进行批量处理和分析，例如日志数据分析、用户行为分析等。通过Spark Streaming进行实时数据流的处理，适用于实时监控系统、实时推荐系统等。

Hadoop、MapReduce、YARN和Spark都是大数据处理领域中的关键技术和工具，它们共同构建了一个完整的大数据生态系统。Hadoop提供了分布式存储和计算的能力，MapReduce是Hadoop中的核心计算框架，YARN为Hadoop提供了更强大的资源调度和管理能力，而Spark则是一个基于内存计算的快速大数据处理框架。Hadoop、MapReduce、YARN和Spark在大数据处理领域中各自扮演着不同的角色，但它们之间也存在紧密的联系。