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星辰@Sea
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在处理大数据集时,经常需要找到数据集中最大的K个元素,这样的需求在很多领域都有广泛应用,例如推荐系统中寻找评分最高的K个商品、数据分析中找出最重要的K个特征、搜索引擎中找到排名前K的结果等等。面对海量数据,传统的排序方法可能不再适用,因为它们通常具有较高的时间复杂度。因此,选择合适的数据结构和算法对于提高效率至关重要。本文将详细介绍如何在海量数据集中查找最大的K个值,探讨不同的数据结构与算法选择,
- Hadoop windows intelij 跑 MR WordCount
piziyang12138
一、软件环境我使用的软件版本如下:IntellijIdea2017.1Maven3.3.9Hadoop分布式环境二、创建maven工程打开Idea,file->new->Project,左侧面板选择maven工程。(如果只跑MapReduce创建java工程即可,不用勾选Creatfromarchetype,如果想创建web工程或者使用骨架可以勾选)image.png设置GroupId和Artif
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数据存储层ColossusColossus作为Google下一代GFS(GoogleFileSystem)。GFS本身存在一些不足单主瓶颈GFS依赖单个主节点进行元数据管理,随着数据量和访问请求的增长,出现了可扩展性瓶颈。想象一下,只有一位图书管理员管理着一个庞大的图书馆——最终,事情变得难以承受。元数据可扩展性有限主节点上的集中元数据存储无法有效扩展,影响了性能并妨碍了PB和EB级数据的管理。实
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盛世宏博智慧档案
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【智慧档案馆整体效果图】智慧档案库房一体化平台通过智慧档案管理,实现智慧档案感知协同处置功能;实现对档案实体的智能化识别、定位、跟踪监控;实现对档案至智能密集架、空气恒湿净化一体设备、安防设备,门禁设备等智能化巡检与即时处理。智慧档案平台基于物联网、云计算、大数据、档案人健康防护、档案安全防护等新技术,实现了对档案的收、管、存、用全业务流程管理;实现了对档案实体资源与数字资源的集中建设与管理;实现
- 大数据时代,我们都是透明人
随心追梦人
随着科技的飞速发展,现在的吃穿住行变得愈发的便捷,各种新兴产业也顺应着时代的发展营运而生,许多跟不上时代的产业,技术也随之被淘汰,中国真正进入了新时代!新时代有几个特点,其中之一便是信息技术的发展让我们生活更便捷,与此同时,各行业获取客户的信息也更方便和完整,收集到的数据再加以运用又会助力其他产业的更新和进步,这就是大数据的作用。前两天,一个同事说他买的房今年10月接房,前两天就有好几个装修公司给
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武汉唯众智创
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随着科技的飞速发展,智能家居已成为现代生活的重要组成部分,它不仅极大地提升了居住的便捷性与舒适度,还推动了物联网、大数据、人工智能等前沿技术的融合应用。为了满足市场对智能家居专业人才日益增长的需求,虚拟现实智能家居实训系统实训解决方案旨在通过高度仿真的虚拟环境,为职业院校学生提供全面、高效、安全的智能家居系统学习与实践平台。一、解决方案概述该方案是一款深度融合教学理论、实践操作与效果评估的全方位解
- 命令行工具部署达梦数据库 DMDPC(BP 多副本架构)
百代繁华一朝都-绮罗生
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解达梦数据库DPC集群的主要使用场景:DMDPC关注和解决的是大数据、计算与存储分离、高可用、支持全部的SQL标准、拥有完整的事务处理能力和集群规模能够动态伸缩的业务场景:大量的复杂查询操作要求优化器能够生成优良的执行计划,并且执行引擎能够充分利用多机器、多核的硬件资源某些行业对数据一致性和多副本备份容灾有较高要求,同时希望维护成本足够低和故障恢复时间足够短;用户的业务规模有峰值,要求所需的机器资
- Hadoop学习第三课(HDFS架构--读、写流程)
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数据库hadoop架构bigdata
1.块概念举例1:一桶水1000ml,瓶子的规格100ml=>需要10个瓶子装完一桶水1010ml,瓶子的规格100ml=>需要11个瓶子装完一桶水1010ml,瓶子的规格200ml=>需要6个瓶子装完块的大小规格,只要是需要存储,哪怕一点点,也是要占用一个块的块大小的参数:dfs.blocksize官方默认的大小为128M官网:https://hadoop.apache.org/docs/r3.
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m0_67401228
java搜索引擎linux后端
启动命令:/hadoop/sbin/start-dfs.sh停止命令:/hadoop/sbin/stop-dfs.sh
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移动互联时代,什么对企业最重要?是人才?是技术?在勒索病毒“WannaCry”肆虐全球之后企业更加意识到安全才是关键所在跃至2.0时代国家等级保护范围扩展到新领域在信息安全领域,国家提出了最为深远的保障制度——信息安全等级保护制度。在2017年5月等保制度顺应时代要求一跃升级到2.0,不仅安全等级的评定条件更加严格,保护要求也扩展到移动互联、云计算、大数据、物联网和工业控制等新技术和新应用领域。在
- 计算机毕业设计选题推荐-基于Python框架项目推荐(中)
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博主介绍:✌十余年IT大项目实战经验、在某机构培训学员上千名、专注于本行业领域✌技术范围:Java实战项目、Python实战项目、微信小程序/安卓实战项目、爬虫+大数据实战项目、Nodejs实战项目、PHP实战项目、.NET实战项目、Golang实战项目。主要内容:系统功能设计、开题报告、任务书、系统功能实现、功能代码讲解、答辩PPT、文档编写、文档修改、文档降重、一对一辅导答辩。获取源码可以联系
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博主介绍:✌全平台粉丝5W+,高级大厂开发程序员,博客之星、掘金/知乎/华为云/阿里云等平台优质作者。【源码获取】关注并且私信我【联系方式】最下边感兴趣的可以先收藏起来,同学门有不懂的毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以和学长沟通,希望帮助更多同学解决问题前言随着电子商务行业的迅猛发展,电商平台积累了海量的数据资源,这些数据不仅包括用户的基本信息、购物记录,还包括用户的浏览行为、评价反馈等多
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- spark启动命令
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hadoop启动:cd/root/toolssstart-dfs.sh,只需在hadoop01上启动stop-dfs.sh日志查看:cat/root/toolss/hadoop/logs/hadoop-root-datanode-hadoop03.outzookeeper启动:cd/root/toolss/zookeeperbin/zkServer.shstart,三台都要启动bin/zkServ
- 【大数据】如何读取多个Excel文件并计算列数据的最大求和值
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导语:在数据分析和处理中,我们经常需要从多个Excel文件中提取数据并进行计算。本文将带您通过一个实用的Python教程,学习如何读取D盘目录下特定文件夹内的多个Excel文件,并计算特定列数据的最大求和值。文章目录一、准备工作二、教程步骤1.导入必要的库2.设置文件路径3.获取Excel文件列表4.选择文件5.初始化最大求和值6.指定求和的列索引7.读取Excel文件并计算列求和8.输出结果三、
- 大数据领域的深度分析——AI是在帮助开发者还是取代他们?
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在大数据领域,生成式人工智能(AIGC)的应用正在迅速扩展,改变了数据科学家和开发者的工作方式。本文将从大数据的专业视角,探讨AI工具在这一领域的作用,以及它们是如何帮助开发者而非取代他们的。1.大数据领域的AI工具现状在大数据领域,AI工具已经取得了显著进展,以下是几款主要的AI工具及其功能和实际应用:ApacheSpark+MLlib:ApacheSpark是一个开源的分布式计算系统,广泛用于
- python实现模糊逻辑_基于Python的大数据集模糊逻辑
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我的团队一直致力于在两个大数据集上运行模糊逻辑算法。第一个(子集)大约是180K行,包含我们需要在第二个(超集)中匹配的人的姓名、地址和电子邮件。超集包含250万条记录。两者都具有相同的结构,并且数据已经被清理,即地址解析、名称规范化等ContactIDint,FullNamevarchar(150),Addressvarchar(100),Emailvarchar(100)目标是将一行子集中的值
- 大数据新视界 --大数据大厂之 Spark 性能优化秘籍:从配置到代码实践
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- 大数据新视界--大数据大厂之MySQL数据库课程设计:MySQL集群架构负载均衡方法选择全攻略(2-2)
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- 大数据新视界 --大数据大厂之Flink强势崛起:大数据新视界的璀璨明珠
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- 【深入剖析】Kylin架构全景及其组件详解
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标题:【深入剖析】Kylin架构全景及其组件详解ApacheKylin是一个开源的分布式分析引擎,提供大数据集上的即时分析能力。它通过预计算技术,将数据以多维立方体的形式存储,从而加快查询速度。本文将详细探讨Kylin的架构及其组件,包括数据源、元数据存储、Cube构建、协调节点、查询引擎等关键部分。1.Kylin架构概述Kylin的架构设计为分层结构,每一层负责不同的功能和任务。2.数据源层Ky
- 编程常用命令总结
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- 从底层原理上理解ClickHouse 中的稀疏索引
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稀疏索引(SparseIndexes)是ClickHouse中一个重要的加速查询机制。与传统数据库使用的B-Tree或哈希索引不同,ClickHouse的稀疏索引并不是为每一行数据构建索引,而是为数据存储的块或部分数据生成索引。这种索引的核心思想是通过减少需要扫描的数据范围来加速查询,特别适用于大数据量场景。1.基本概念:数据存储与索引在理解稀疏索引之前,首先需要理解ClickHouse的列式存储
- ECharts地图-自定义26(大数据量散点图、地图飞线效果)
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- Python爬虫入门实战:抓取CSDN博客文章
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一、前言在大数据时代,网络上充斥着海量的信息,而爬虫技术就是解锁这些信息宝库的钥匙。Python,以其简洁易读的语法和强大的库支持,成为编写爬虫的首选语言。本篇博客将从零开始,带你一步步构建一个简单的Python爬虫,抓取CSDN博客的文章标题和链接。二、环境准备在开始之前,确保你的环境中安装了Python和以下必要的库:1.requests:用于发送HTTP请求2.BeautifulSoup:用
- Hadoop常见面试题整理及解答
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Hadoop常见面试题整理及解答一、基础知识篇:1.把数据仓库从传统关系型数据库转到hadoop有什么优势?答:(1)关系型数据库成本高,且存储空间有限。而Hadoop使用较为廉价的机器存储数据,且Hadoop可以将大量机器构建成一个集群,并在集群中使用HDFS文件系统统一管理数据,极大的提高了数据的存储及处理能力。(2)关系型数据库仅支持标准结构化数据格式,Hadoop不仅支持标准结构化数据格式
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟