- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据质量监控:实时监测异常数据(下)(18/ 30)
青云交
大数据新视界#Hive之道Hive数据质量监控异常数据监测阈值设定统计模型行业案例大规模数据处理误报漏报平衡
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。本博客的精华专栏:大数
- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据质量保障:数据清洗与验证的策略(上)(17/ 30)
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大数据新视界#Hive之道大数据Hive数据质量数据清洗数据验证噪声处理一致性验证缺失值填补
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- 大数据新视界 -- Hive 查询性能优化:索引技术的巧妙运用(下)(6/ 30)
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大数据新视界#Hive之道大数据Hive数据导入多源数据数据整合数据清洗影视娱乐数据电商数据
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:集群资源动态分配的智慧(上)(23 / 30)
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大数据新视界#Impala之道大数据Impala集群资源动态分配性能优化负载感知算法自适应机制应用案例
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:优化数据加载的实战技巧(下)(16/30)
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大数据新视界#Impala之道大数据Impala数据加载优化技巧实战案例并发加载批量加载
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大数据新视界#Impala之道#Python魅力之旅:探索数据与智能的奥秘大数据Impala性能优化海量复杂数据数据分区查询优化经典案例
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂都在用的数据目录管理秘籍大揭秘,附海量代码和案例
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大数据新视界#Python魅力之旅:探索数据与智能的奥秘大数据数据目录管理可访问性可用性安全性挑战策略
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之优化大数据计算框架 Tez 的实践指南
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- 智创 AI 新视界 -- 探秘 AIGC 中的生成对抗网络(GAN)应用
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之大数据与神经形态计算的融合:开启智能新纪元
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大数据新视界大数据神经形态计算智能医疗智能交通智能能源管理技术融合挑战与解决方案
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 AI 驱动的大数据分析:智能决策的新引擎
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大数据新视界AI&人工智能#Transformer之道大数据AI驱动智能决策机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉
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- 大数据新视界 --大数据大厂之大数据在智慧城市建设中的应用:打造智能生活的基石
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大数据新视界大数据智慧城市智能交通智能能源智能公共安全技术挑战未来趋势
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- 诺贝尔物理学奖新视野:机器学习与神经网络的璀璨华章
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大数据新视界#AIAI&人工智能机器学习神经网络人工智能诺贝尔物理学奖应用实例未来展望传统物理学
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- 大数据新视界 --大数据大厂之大数据环境下的零信任安全架构:构建可靠防护体系
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大数据新视界大数据安全零信任架构身份认证网络微分段数据保护安全策略人工智能融合大数据
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- 大数据新视界 --大数据大厂之 从 Druid 和 Kafka 到 Polars:大数据处理工具的传承与创新
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Polars之道大数据新视界Polars大数据处理DruidKafka快速引擎技术突破性能优势数据库
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- 大数据新视界 --大数据大厂之 DataFusion:超越传统的大数据集成与处理创新工具
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DataFusion之道大数据新视界DataFusion大数据处理数据集成查询处理内存管理PowerCenterApacheHive数据库
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- 大数据新视界 --大数据大厂之深度优化 Alluxio 分层架构:提升大数据缓存效率的全方位解析
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- 大数据新视界 --大数据大厂之 Alluxio:解析数据缓存系统的分层架构
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大数据新视界Alluxio之道Alluxio数据缓存系统分层架构大数据可扩展性性能优化元数据管理数据库
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- 大数据新视界 --大数据大厂之 Druid 实时数据分析平台在大数据中的应用
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- 全栈性能优化秘籍--Linux 系统性能调优全攻略:多维度优化技巧大揭秘
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#Java学习工具秘籍#Java性能优化linux性能调优CPU内存磁盘I/O网络稳定性Linux系统Linux系统性能调优全栈性能优化秘籍
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javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
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- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数