自定义srv文件调试时出现Invoking “make cmake_check_build

大数据技术实战---项目中遇到的问题及项目经验一个“不专业”的阿凡大数据
问题导读：1、项目中遇到过哪些问题？2、Kafka消息数据积压，Kafka消费能力不足怎么处理？3、Sqoop数据导出一致性问题？4、整体项目框架如何设计？项目中遇到过哪些问题7.1Hadoop宕机（1）如果MR造成系统宕机。此时要控制Yarn同时运行的任务数，和每个任务申请的最大内存。调整参数：yarn.scheduler.maximum-allocation-mb（单个任务可申请的最多物理内存
Apache大数据旭哥优选大数据选题 Apache大数据旭大数据定制选题 java hadoop spark 开发语言 idea hive 数据库架构
定制旭哥服务，一对一，无中介包安装+答疑+售后态度和技术都很重要定制按需求做要求不高就实惠一点定制需提前沟通好怎么做，这样才能避免不必要的麻烦python、flask、Django、mapreduce、mysqljava、springboot、vue、echarts、hadoop、spark、hive、hbase、flink、SparkStreaming、kafka、flume、sqoop分析+推
Java后端开发技术详解小二爱编程· java 开发语言
Java作为一门成熟的编程语言，已广泛应用于后端开发领域。其强大的生态系统和广泛的支持库使得Java成为许多企业和开发者的首选后端开发语言。随着云计算、微服务架构和大数据技术的兴起，Java后端开发的技术栈也不断演进。本文将详细介绍Java后端开发的核心技术，包括Java基础、常见框架、数据库操作、缓存技术、异步编程等。1.Java基础：理解面向对象的编程Java是一种面向对象的编程语言，面向对象
IDC权威认证！永洪科技入选 IDC「GBI图谱」，点亮生成式 BI 价值灯塔永洪科技科技人工智能 BI 大数据数据分析
大数据市场正在稳步前进，生成式AI已成为厂商服务的重点方向，其发展离不开数据底座建设和数据工程管理，反过来AI也会帮助开发运维人员、业务人员和管理层更好地使用、查询数据。IDC调研数据显示，在生成式AI的驱动下，未来5年企业在数据管理和数据分析基础设施建设的投资增长率将分别达到8.7%和9.2%。近日，国际咨询机构IDC发布了《中国数据智能市场生态图谱V5.0》，在这一领域，永洪科技以其创新前沿的
打造金融数据新引擎，看永洪科技助力头部农信社搭建一站式分析平台永洪科技金融数据可视化 BI 数据分析大数据
在数字化转型的浪潮中，金融行业作为经济发展的核心引擎，正加速探索数字化、智能化的新路径。永洪科技，近日成功助力某省农村信用社联合社（简称：Z企业）完成了其数字化转型的重要一步，通过部署先进的商业智能解决方案，为Z企业的业务升级与效能提升注入了强劲动力。随着智能金融时代的来临，以大数据、人工智能、移动互联等新兴技术为核心的金融科技持续赋能银行金融业务数字化、智能化、开放化的发展，为金融机构营销体系的
读书笔记五 ---大数据之路--数仓分层 qq_38215991 big data 大数据
数据分层在流式数据模型中,数据模型整体上分为五层。ODS层跟离线系统的定义一样,ODS层属于操作数据层,是直接从业务系统采集过来的最原始数据（进行了数据清洗）,包含了所有业务的变更过程,数据粒度也是最细的。在这一层,实时和离线在源头上是统一的,这样的好处是用同一份数据加工出来的指标,口径基本是统一的,可以更方便进行实时和离线问数据比对。例如:原始的订单变更记录数据、服务器引擎的访同日志。（原始数据
使用LangGraph迁移MapReduceDocumentsChain进行长文档的摘要 dgay_hua python
在大数据处理和文本分析领域，MapReduce是一种非常重要的策略，用于处理和分析大型数据集。具体到文本处理方面，MapReduceDocumentsChain구현了一种map-reduce策略，可以有效地处理长文本。本文将介绍如何从MapReduceDocumentsChain迁移到LangGraph，并探讨LangGraph在流处理、检查点恢复等方面的优势。技术背景介绍MapReduceDoc
Python用Bokeh处理大规模数据可视化的最佳实践一键难忘 Bokeh python 开发语言
用Bokeh处理大规模数据可视化的最佳实践在大规模数据处理和分析中，数据可视化是一个至关重要的环节。Bokeh是一个在Python生态中广泛使用的交互式数据可视化库，它具有强大的可扩展性和灵活性。本文将介绍如何使用Bokeh处理大规模数据可视化，并提供一些最佳实践和代码实例，帮助你高效地展示大数据集中的重要信息。1.为什么选择Bokeh？Bokeh是一个专为浏览器呈现而设计的可视化库，它支持高效渲
分页优化之——游标分页 PhilipJ0303 Java面试 java 数据库优化游标分页分页查询
游标分页（Cursor-basedPagination）是一种高效的分页方式，特别适用于大数据集和无限滚动的场景。与传统的基于页码的分页（如page=1&size=10）不同，游标分页通过一个唯一的游标（通常是时间戳或唯一ID）来标记分页的位置，避免了传统分页在数据变动时的重复或遗漏问题。以下是游标分页在前后端的实现方式：1.游标分页的核心概念游标（Cursor）：游标是一个唯一标识符，通常是数据
轻松入门Apache SeaTunnel：数据集成利器窝窝和牛牛 SeaTunnel ETL 数据集成
文章目录轻松入门ApacheSeaTunnel：数据集成利器什么是SeaTunnel基本原理运行流程SeaTunnelvsDataX：两大数据集成工具对比实战场景：MySQL数据同步至ElasticsearchSeaTunnel实现方案DataX实现方案实现原理对比底层依赖环境方案优缺点分析快速上手环境准备简单示例总结轻松入门ApacheSeaTunnel：数据集成利器什么是SeaTunnelAp
探索数据安全新境界：Apache Spark SQL Ranger Security插件深度揭秘乌昱有Melanie
探索数据安全新境界：ApacheSparkSQLRangerSecurity插件深度揭秘项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-ranger随着大数据的爆炸性增长，数据安全性成为了企业不可忽视的核心议题。在这一背景下，【ApacheSparkSQLRangerSecurityPlugin】以其强大的数据访问控制能力脱颖而出，成为数据处理领域的明星级
Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗远程会诊与专家协作中的技术支持（146）青云交大数据新视界 Java 大视界 java 大数据智能医疗远程会诊专家协作数据安全病例诊断
亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视
Flink相关面试题努力的搬砖人. 面试 java 后端 flink
以下是150道ApacheFlink面试题及其详细回答，涵盖了Flink的基础知识、核心架构、API使用、性能调优等多个方面，每道题目都尽量详细且简单易懂：Flink基础概念类1.什么是ApacheFlink？ApacheFlink是一个开源的流处理和批处理框架，能够实现快速、可靠、可扩展的大数据处理。它既可以处理无界的数据流，也可以处理有界的数据批，提供了低延迟和高吞吐量的实时数据处理能力。Fl
2017安全之势：云、大数据、IoT、人工智能 weixin_34392906 人工智能大数据嵌入式
“新技术让信息系统变成了孙悟空，开始无所不能，但安全仍是它的‘紧箍咒’！怎样解开这个‘紧箍咒’？各路安全厂商各显其能，但似乎路漫漫兮离目标还很遥远。”三未信安董事长张岳公在ZD至顶网《百位意见领袖寄语2017》中说出了这样一句话，我觉着很有道理。安全是一个永恒的话题，如果说它与新的信息技术相生相克也不过分。即便如此，我们更要尽可能的减少安全带来的束缚。2017已经到来，不妨来看看至顶网与业界大咖总
直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎万事可爱^ 大数据机器学习深度学习直方图梯度提升 GBDT 算法
一、为什么需要直方图梯度提升？在Kaggle竞赛的冠军解决方案中，超过70%的获奖方案都使用了梯度提升算法。但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树（GBDT）作为集成学习的代表算法，通过迭代构建决策树实现预测能力
从原理到实践：Go 语言内存优化策略深度解析叶间清风1998 服务器 linux 网络
目录一、引言二、Go语言内存管理基础原理2.1栈与堆内存分配2.2垃圾回收机制剖析三、内存优化策略与实践3.1合理使用指针传递3.2避免不必要的内存分配3.3优化切片与映射的使用3.4控制变量作用域3.5减少闭包导致的变量逃逸四、内存优化工具与性能分析4.1pprof工具的使用4.2其他性能分析辅助手段五、不同场景下的内存优化案例分析5.1高并发Web服务场景5.2大数据处理与分析场景六、总结与展
硅谷企业的大数据平台架构什么样？看看Twitter、Airbnb、Uber的实践大数据v 分布式数据库大数据编程语言 hadoop
导读：本文分析一下典型硅谷互联网企业的大数据平台架构。作者：彭锋宋文欣孙浩峰来源：大数据DT（ID：hzdashuju）01Twitter的大数据平台架构Twitter是最早一批推进数字化运营的硅谷企业之一，其公司运营和产品迭代的很多功能是由其底层的大数据平台提供的。图7-2所示为Twitter大数据平台的基本示意图。▲图7-2Twitter大数据平台架构Twitter的大数据平台开发比较早，很多
【图像预处理】瞬间记忆深度学习 python
(4条消息)图像预处理方法总结_AI强仔的博客-CSDN博客对图像进行预处理的一些常见方法包括：调整图像大小和分辨率，以便适应模型的输入要求。对图像进行裁剪或填充，以使其大小和比例符合要求。调整图像的亮度、对比度和饱和度等图像属性。进行图像平滑或锐化操作，以去除噪声或增强图像特征。进行图像归一化或标准化，以确保各个特征在相同的尺度上。应用数据增强技术，如旋转、平移、缩放、翻转等，以扩大数据集，提高
大数据学习（75）-大数据组件总结 viperrrrrrr 大数据 impala yarn hdfs hive CDH mapreduce
大数据学习系列专栏：哲学语录:用力所能及，改变世界。如果觉得博主的文章还不错的话，请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦一、CDHCDH（ClouderaDistributionIncludingApacheHadoop)是由Cloudera公司提供的一个集成了ApacheHadoop以及相关生态系统的发行版本。CDH是一个大数据平台，简化和加速了大数据处理分析的部署和管理。CDH提供Hadoop的
大数据点燃智能制造变革之火——从数据到价值的跃迁 Echo_Wish 大数据高阶实战秘籍大数据制造
大数据点燃智能制造变革之火——从数据到价值的跃迁在全球制造业向智能化转型的浪潮中，大数据已然成为点燃变革的关键火种。从车间到供应链，从设备到产品生命周期，制造业正通过大数据分析找到隐形的效率优化机会，打破传统生产模式的桎梏。作为Echo_Wish，今天我将和大家探讨大数据如何融入智能制造，助力实现生产效率和业务价值的双重飞跃。一、智能制造的核心诉求：数据驱动的决策与执行智能制造的目标是通过数据驱动
Sqoop安装部署愿与狸花过一生大数据 sqoop hadoop hive
ApacheSqoop简介Sqoop（SQL-to-Hadoop）是Apache开源项目，主要用于：将关系型数据库中的数据导入Hadoop分布式文件系统（HDFS）或相关组件（如Hive、HBase）。将Hadoop处理后的数据导出回关系型数据库。核心特性批量数据传输支持从数据库表到HDFS/Hive的全量或增量数据迁移。并行化处理基于MapReduce实现并行导入导出，提升大数据量场景的效率。自
AI预测体彩排3新模型百十个定位预测+胆码预测+杀和尾+杀和值2025年3月21日第25弹 GIS小天体彩排3 人工智能机器学习彩票算法
前面由于工作原因停更了很长时间，停更期间很多彩友一直私信我何时恢复发布每日预测，目前手头上的项目已经基本收尾，接下来恢复发布。当然，也有很多朋友一直咨询3D超级助手开发的进度，在这里统一回复下。由于本人既精通编程+大数据分析，也热衷于彩票研究，所以很多彩友通过一些渠道找到了我。目前，加我的已有不少彩友，分成了3类人群：第一类：平时不懂数据分析，买彩全靠瞎猜乱蒙，这些朋友希望借助我的技术和方法来给他
Zynq PL端IP核之AXI DMA Mazy.v fpga开发嵌入式硬件 arm开发单片机
1.AXIDMA简介Zynq提供了两种DMA，一种是PS中的DMA控制器，通过GP口与PL端连接，另一种是PL中的AXIDMAIP核（软核），通过HP口与PS端连接。Zynq有4个HP接口，每一个HP接口都包含控制和数据FIFO，这些FIFO为大数据量突发传输提供缓冲，让HP接口成为理想的高速数据传输接口。AXIDMAIP内核在AXI4内存映射和AXI4StreamIP接口之间提供高带宽直接储存访
揭秘时空大数据：详细介绍、真实应用场景和数据示例解析陈书予 GIS开发（时空大数据）前端大数据 python 时序数据库
时空大数据(SpatialBigData)是指利用空间环境和时间环境信息，以及数字技术，从多种来源获取的海量、动态的、多维的数据，对空间环境和时间环境进行实时监测，并基于复杂的数据分析和挖掘，获取有价值的信息。时空大数据示例：1）社会网络数据：Twitter、Facebook、Instagram等社交媒体上的海量数据，可以通过时间、空间、主题等来提取有价值的信息。2）遥感图像数据：通过遥感技术从卫
python基于Django的旅游景点数据分析及可视化的设计与实现 7blk7 qq2295116502 python django 数据分析
目录项目介绍技术栈具体实现截图Scrapy爬虫框架关键技术和使用的工具环境等的说明解决的思路开发流程爬虫核心代码展示系统设计论文书写大纲详细视频演示源码获取项目介绍大数据分析是现下比较热门的词汇，通过分析之后可以得到更多深入且有价值的信息。现实的科技手段中，越来越多的应用都会涉及到大数据随着大数据时代的到来，数据挖掘、分析与应用成为多个行业的关键,本课题首先介绍了网络爬虫的基本概念以及技术实现方法
存算一体与存算分离：架构设计的深度解析与实现方案克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗大数据数据库
随着数据量的不断增大和对计算能力的需求日益提高，存算一体作为一种新型架构设计理念，在大数据处理、云计算和人工智能等领域正逐步引起广泛关注。在深入探讨存算一体之前，我们需要先了解存储和计算的基本概念，以及存算分离和存算一体之间的区别。什么是存算一体？存算一体，顾名思义，是将数据存储与计算资源紧密结合，形成一个统一的架构。在这种架构下，存储和计算不仅在物理层面上结合，更在架构设计上深度融合。具体来说，
LakeHouse湖仓一体成为下一站灯塔，数仓、数据湖架构即将退出群聊科杰科技大数据数据仓库
摘要：当前的大数据技术应用趋势表明，客户对单一的数据湖和数仓架构并不满意。近年来几乎所有的数据仓库都增加了对Parquet和ORC格式的外部表支持，这使数仓用户可以从相同的SQL引擎查询数据湖表，但它不会使数据湖表更易于管理，也不会消除仓库中数据的ETL复杂性、陈旧性和高级分析挑战。KeenDataLakeHouse（湖仓一体）作为新一代大数据技术架构，将逐渐取代单一数据湖和数仓架构，成为大数据架
数据让农业更聪明——用大数据激活田间地头 Echo_Wish 大数据大数据
数据让农业更聪明——用大数据激活田间地头在农业领域，随着人口增长和气候变化的影响，如何提升生产力始终是个关键话题。大数据，这个曾经只属于科技领域的概念，如今已悄然进入田间地头。今天，我以Echo_Wish的视角，和大家聊聊大数据如何赋能农业生产力，帮农民在阳光下也能掌握“科技的钥匙”。认识农业中的大数据什么是农业中的“大数据”？简单来说，就是收集和分析有关土地、气候、作物、病虫害以及市场需求等方面
GraphCube、Spark和深度学习技术赋能快消行业关键运营环节 weixin_30777913 开发语言大数据深度学习人工智能 spark
在快消品（FMCG）行业，需求计划（DemandPlanning）、库存管理（InventoryManagement）和需求供应管理（DemandSupplyManagement）是影响企业整体效率和利润水平的关键运营环节。GraphCube图多维数据集技术、Spark大数据分析处理技术和深度学习技术的结合，为这些环节提供了智能化、动态化和实时化的解决方案，显著提升业务运营效率和企业利润。一、技术
从 0 到 1 构建 Python 分布式爬虫，实现搜索引擎全攻略七七知享 Python python 分布式爬虫搜索引擎算法程序人生网络爬虫
从0到1构建Python分布式爬虫，实现搜索引擎全攻略在大数据与信息爆炸的时代，搜索引擎已然成为人们获取信息的关键入口。你是否好奇，像百度、谷歌这般强大的搜索引擎，背后是如何精准且高效地抓取海量网页数据的？本文将带你一探究竟，以Python为工具，打造属于自己的分布式爬虫，进而搭建一个简易搜索引擎，完整呈现从底层代码编写到系统搭建的全过程。通过本文的实践，我们成功打造了Python分布式爬虫，并以
Nginx负载均衡 510888780 nginx 应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识: nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配 1)、轮询（默认）每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。 2)、weight 指定轮询几率，weight和访问比率成正比
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在 linux 下安装软件就是折腾，首先是测试机不能上外网要找运维开通，开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源，最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功机器版本： [root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
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通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区，此处是按日分区酷的飞上天空 mysql
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如何搭建数据湖架构？听听专家的意见蓝儿唯美架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题：公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销，但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据 “我们要花费27小时来处理每日的数据量，”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道：“所以在2013年，我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统，使用了Hadoop集群作为公司的数
spring学习——控制反转与依赖注入 a-john spring
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用spool+unixshell生成文本文件的方法 aijuans xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下: 　　set pages 50000; 　　set lines 200; 　　set trims on; 　　set heading off; 　　spool /oracle_backup/log/test/dept.lst; 　　select deptno||','||dname||','||loc
1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP) asia007 学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis（面向对象分析方法）是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后，按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上，针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理，而不是对管理业务现状和方法的分析。　　OOA（面向对象的分析）模型由5个层次（主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层）
浅谈java转成json编码格式技术百合不是茶 json编码 java转成json编码
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web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis) bijian1013 java web.xml SSI spring配置
指定Spring配置文件位置 <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value> /WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml, /WEB-INF/
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【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查 bit1129 mongodb
一、创建复本集假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上，启动三个命令行窗口，分别执行如下命令： mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0 mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0 mongod --port 27019 -
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昨天在为了把laravel升级到最新的版本，突然之间就出现了如下错误： ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
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闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个：（1）其正常工作不但需要利用撤销数据，还需要事先启用最小补充日志。（2）返回的结果不是以前的“旧”数据，而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL（Undo SQL）语句。（3）集中地在名为flashback_transaction_query表上查询，而不是在各个表上通过“as of”或“vers
Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件游其是你 FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子，实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
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