大数据——云原生第5页

嵌入式SDIO 总线面试题及参考答案

SDIO总线支持的最大数据传输位宽是多少？如何配置？解释SDIO总线中的主从模式架构及通信流程。SDIO卡的功能类型有哪些（如Wi-Fi、蓝牙、GPS）？

大模型大数据攻城狮·2025-03-17 10:56

大模型和数据要素赋能实体零售行业数字化转型建设和实施方案

优享智库引言项目背景与意义数字化转型目标与期望实施方案概述零售行业现状及挑战实体零售行业现状数字化转型面临的挑战市场需求与趋势分析大模型与数据要素赋能策略大模型技术及应用场景数据要素采集、整合与治理赋能策略制定与实施路径数字化转型关键技术与解决方案人工智能技术及应用大数据分析与挖掘技术云计算

优享智库·2025-03-17 09:50

如何减少跨团队交付摩擦？——基于 DevOps 与敏捷的最佳实践

在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO

网罗开发·2025-03-17 07:39

京准电钟分享：医院网络内NTP时间同步服务器作用是什么？

时间同步技术必定将是整个大数据处理系统的重要支撑和保障。

北京华人开创公司·2025-03-17 05:45

[特殊字符] 用Rust重塑Web开发速度极限：Hyperlane框架——开启高性能服务的「光年时代」[特殊字符]

Rust内核级优化：基于tokio异步运行时的极致封装，QPS突破5万+，内存占用极低，完美适配边缘计算与云原生场景。️「开发者狂喜」：5分钟极速上

LTPP·2025-03-17 05:45

204页数字化转型：集团企业信息化规划方案

建立统一共享的信息平台，集团总部能实时监控下属单位的库存、产量、成本、资金流等关键信息，有效利用大数据技术平台为管理层提供全面、及时、准确的决策信息支持。

公众号：智慧方案文库·2025-03-17 03:01

Java 大视界 -- Java 大数据在智慧交通自动驾驶仿真与测试数据处理中的应用（136）

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

青云交·2025-03-16 22:25

大数据手册(Spark)--Spark安装配置

本文默认在zsh终端安装配置，若使用bash终端，环境变量的配置文件相应变化。若安装包下载缓慢，可复制链接到迅雷下载，亲测极速～准备工作Spark的安装过程较为简单，在已安装好Hadoop的前提下，经过简单配置即可使用。假设已经安装好了hadoop（伪分布式）和hive，环境变量如下JAVA_HOME=/usr/opt/jdkHADOOP_HOME=/usr/local/hadoopHIVE_HO

WilenWu·2025-03-16 20:09

《java性能调优》2.Stream如何提高遍历集合效率

在Java8之前，我们通常是通过for循环或者Iterator迭代来重新排序合并数据，又或者通过重新定义Collections.sorts的Comparator方法来实现，这两种方式对于大数据量系统来说

just_one_wk·2025-03-16 17:19

uni-app App 端分段导出 JSON 数据为文件

在开发过程中，我们经常需要将大量数据导出为JSON文件，尤其是在处理长列表或大数据集时。然而，直接将所有数据写入一个文件可能会导致性能问题，尤其是在移动设备上。

_虾仁不眨眼_·2025-03-16 15:30

【云原生之kubernetes实战】在k8s环境中高效部署minio对象存储（详细教程）

【云原生之kubernetes实战】在k8s环境中高效部署minio对象存储（详细教程）前言一、minio介绍1.1MinIO简介1.2主要特点1.3主要使用场景二、相关知识介绍2.1本次实践存储介绍2.2k8s

江湖有缘·2025-03-16 14:57

智慧运维与物联网技术在地铁车辆段的应用项目

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：随着物联网技术的广泛应用，智慧运维系统通过传感器、大数据分析、云计算等技术集成，提升了地铁车辆段的运维效率和安全性。

罗博深·2025-03-16 12:11

Java多线程与并发编程实战——从基础到进阶

大数据和云计算带来的分布式系统架构，让单台计算机不仅能够执行单个任务，而且可以横向扩展处理大量任务。

AI天才研究院·2025-03-16 12:40

深入解析LTE-A到5G的系统消息架构与功能演进

5G系统消息还通过机器学习和大数据分析实现智能化分发，增强了网络灵活性、智能

罗博深·2025-03-16 11:35

【云原生技术】如何在一次远程连接里依次执行多条命令，并在每条命令执行后立即将“成功/失败”及对应的输出反馈回来

一次远程连接里依次执行多条命令，并在每条命令执行后立即将“成功/失败”及对应的输出反馈回来1.**为每条命令分别重定向输出**到不同日志文件：2.**检查上一条命令的退出码**（`$?`）：3.**根据执行结果**分别打印对应的日志文件：要点说明如果需要在一次远程连接里依次执行多条命令，并在每条命令执行后立即将“成功/失败”及对应的输出反馈回来，可以使用以下思路：1.为每条命令分别重定向输出到不同

阿寻寻·2025-03-16 11:34

机器学习算法实战——天气数据分析（主页有源码）

随着大数据技术的发展，气象数据的采集、存储和分析能力得到了显著提升。机器学习算法在天气数据分析中的应用，不仅能够提高天气预报的准确性，还能为气候研究、灾害预警等提供有力支持。

喵了个AI·2025-03-16 10:27

多线程到底重不重要？

原因是，你想拿到一个更高的薪水，在面试的时候呈现出了两个方向的现象：第一个是上天项目经验高并发缓存大流量大数据量的架构设计第二个是入地各种基础算法，各种基础的数据结构JVMOS线程IO等内容多线程和高并发

Vic2334·2025-03-16 08:13

Assembly语言的自然语言处理

随着计算能力的提升以及大数据的蓬勃发展，NLP在各个领域的应用如火如荼。从语音识别、机器翻译到情感分析等，NLP正在改变我们与信息之间的互动方式。

花韵婷·2025-03-16 05:57

【云原生】动态资源分配（DRA）深度洞察报告

1.DRA的发展与设计灵感Kubernetes早期通过DevicePlugin（设备插件）机制支持GPU、NIC等特殊硬件，将节点上可用设备数量上报给kubelet和调度器。但设备插件模式存在局限：调度器只能根据节点标签等属性粗粒度筛选，无法精准指定某型号/属性的设备；此外调度器与设备插件缺乏联动，可能把Pod调度到尚未准备好相应设备的节点上。结果就是难以满足复杂场景下对特定硬件的精细化需求。为解

碣石潇湘无限路·2025-03-16 04:49

提出机器人自主学习新范式，深大团队最新顶会论文，刷新6大复杂任务SOTA

深圳大学大数据系统计算技术国家工程实验室李坚强教授团队联合鹏城国家实验室、北京理工莫斯科大学，提出了奖励函数与策略协同进化框架ROSKA。

·2025-03-16 04:50

基于Asp.net的汽车租赁管理系统

计算机学姐·2025-03-16 03:12

【云原生】深入浅出 K8s 设备插件技术（Device Plugin）

摘要：Kubernetes提供了DevicePlugin机制，用于向kubelet上报硬件信息并配置容器资源。本文以NVIDIAGPUPlugin为例，通俗易懂并深入浅出地剖析注册、ListAndWatch、Allocate及kubelet管理流程，介绍常见问题和配置要点。先用一张原理概览图把DevicePlugin和kubelet之间的交互勾勒出来，让大家感受下插件技术的整体架构（示例以NVID

碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

TDengine 使用教程：从入门到实践

TDengine是一款专为物联网（IoT）和大数据实时分析设计的时序数据库。它能够高效地处理海量的时序数据，并提供低延迟、高吞吐量的性能表现。

遇见伯灵说·2025-03-15 21:55

Java：AI 浪潮中的隐形支柱 —— 探秘 Java 在人工智能领域的独特地位

本文将揭示Java如何在大数据、机器学习、企业级AI系统等领域持续创造价值。一、Java的AI基因解码跨平台优势的现代意义"一次编

琢磨先生David·2025-03-15 19:15

掌握大数据时代的心跳：实时数据处理的崛起

掌握大数据时代的心跳：实时数据处理的崛起在大数据时代，我们每天都在生成海量的数据——从社交媒体上的点赞到物联网设备上传的传感器数据，数据无处不在。

Echo_Wish·2025-03-15 19:40

【Kubernetes】Kubernetes 容器集群管理系统概述

目录前言什么是云原生？容器编排介绍云原生容器云容器编排云平台SRE一、Kubernetes概述1.1K8S是什么？1.1.1作用1.2为什么要用K8S?

码农鑫哥的日常·2025-03-15 16:50

软件2.0的无服务器计算架构

《软件2.0的无服务器计算架构》关键词无服务器计算软件架构软件2.0事件驱动函数编程微服务云原生摘要本文深入探讨了软件2.0时代的无服务器计算架构。

AI天才研究院·2025-03-15 15:13

老板既要又要还要......我用Doris+Hudi把不可能变成了日常

老板既要又要还要......我用Doris+Hudi把不可能变成了日常探索Doris与Hudi的完美融合智能查询优化华丽转身-不止于快的进化Doris+Hudi湖仓一体的"艺术之美"大数据江湖中流传着这样一个传说

一臻数据·2025-03-15 15:42

六月份阶段性大总结之Doris/Clickhouse/Hudi一网打尽

点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复"面试"获取更多惊喜全网最全大数据面试提升手册！这是个阶段性小总结，后面会持续更新。

王知无(import_bigdata)·2025-03-15 15:11

使用 Doris 和 Iceberg

作为一种全新的开放式的数据管理架构，湖仓一体（DataLakehouse）融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势，帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求，在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用

向阳1218·2025-03-15 15:10

使用 Doris 和 LakeSoul

作为一种全新的开放式的数据管理架构，湖仓一体（DataLakehouse）融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势，帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求，在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用

向阳1218·2025-03-15 15:10

AI大模型时代，2025大龄程序员如何轻松转型赢未来？

随着新兴技术的不断涌现，如云计算、大数据、人工智能等，传统的编程技能逐渐显得“过时”。同时，年轻一代的程序员以更加低廉的薪酬和旺盛的精力涌入市场，加剧了职场的竞争。

AI大模型学习不迷路·2025-03-15 15:35

数字孪生对于新基建的价值浅析，算是抛砖引玉。

模拟预测与优化利用AI和大数据分析

大牛工控设计师·2025-03-15 14:04

大数据学习（67）- Flume、Sqoop、Kafka、DataX对比

大数据学习系列专栏：哲学语录:用力所能及，改变世界。

viperrrrrrr·2025-03-15 09:51

大数据技术【7】

1.目前所获取的总数据量的80%以上都是（）数据。。A.结构化B.非结构化C.文本D.半结构化2.Kmeans算法包括如下步骤：①在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类；②更新中心点为每类的均值；③随机选取k个中心点；④j选择一项：a.③①②④b.①②③④c.①④③②d.④③②①A.③①②④B.①②③④C.①④③②D.④③②①3.利用先验原理可以帮助减少频繁项集产生时需要探查的

星绘搜题·2025-03-15 09:50

数据分析大数据面试题大杂烩01

互联网:通过埋点实时计算用户浏览频次用优惠券等措施吸引用户,通过历史信息用非智能学习的title方式构造用户画像(抖音,京东)电信,银行统计营收和针对用户的个人画像:处理大量非实时数据政府:健康码,扫码之后确诊,找出与确诊对象有关联的人订单订单表(除商品以外所有信息),商品详情表,通过搜集用户title进行定制化推荐点击流数据通过埋点进行用户点击行为分析FLINK一般用来做实时SPARK一般用来做

爱学习的菜鸟罢了·2025-03-15 09:19

海量数据查询加速：Presto、Trino、Apache Arrow

1.引言在大数据分析场景下，查询速度往往是影响业务决策效率的关键因素。随着数据量的增长，传统的行存储数据库难以满足低延迟的查询需求，因此，基于列式存储、向量化计算等技术的查询引擎应运而生。

晴天彩虹雨·2025-03-15 08:12

向量库集成指南

特别是在处理大数据和复杂查询时，向量库在多种应用场景中发挥着关键作用。其中，语义文本搜索是一个典型的应用，用

三月七꧁ ꧂·2025-03-15 05:16

25年大数据开发省赛样题第一套，离线数据处理答案

省赛样题一，数据抽取模块这一模块的作用是从mysql抽取数据到ods层进行指标计算，在题目中要求进行全量抽取，并新增etl-date字段进行分区，日期为比赛前一天importorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportjava.util.PropertiesobjectTask1{defmain(args:Array[String]):Unit={valspark

Tometor·2025-03-15 00:01

2025年Python后端开发指南：从基础到云原生实践

在2025年，Python后端开发已全面进入云原生与智能化时代。开发者不仅需要掌握传统后端技术栈，还需融合容器化、AI辅助编程等新兴技术。

ctrl_cv工程师￥·2025-03-15 00:58

Spring Cloud 与微服务学习总结（14）—— 云原生时代，如何从 Java 开发者转型微服务？

前言根据维基百科定义，微服务不是整体应用程序中的一个层。相反，微服务是一个独立的业务功能，具有清晰的接口，并且可以通过内部组件实现分层架构。从战略角度来看，微服务架构基本上遵循“做一件事，就要做得好”的Unix哲学。为了应对传统单体架构的缺陷，微服务架构被企业广泛应用。然而，实践之前有很多问题都需要提前考虑清楚，比如Java背景的开发者是否更有优势？微服务、容器化、DevOps和CI/CD之间的关

一杯甜酒·2025-03-14 23:24

主流架构模式全景解析：微服务 vs SOA vs 单体架构的终极抉择指南

一、架构演进史：从巨石到微粒的进化之路（图示：1970s单体→2000sSOA→2010s微服务→2020s云原生）二、三大架构模式深度拆解2.1单体架构（MonolithicArchitecture）

Eqwaak00·2025-03-14 23:50

云原生周刊：基于 KubeSphere LuBan 架构打造DeepSeek 插件

·2025-03-14 22:37

2025年2月中国数据库排行榜：OceanBase迎来开门红，金仓、GBASE排名节节高

在春节之际，DeepSeek凭借突破性的技术成功出圈，而在此前，各大数据库厂商便已开始探索AI与数据库的深度融合，并陆续推出了相关产品和功能。

·2025-03-14 22:07

出海行动派 | 全球服务新征程！Bonree ONE海外版正式发布

在云计算、大数据与物联网深度融合的驱动下，全球IT运维行业正经历从被动响应到主动智能的深刻变革。

·2025-03-14 17:00

.net 插件式开发——实现web框架中大数据算法嵌入(BP算法逼近)

关于算法的引入：插件式架构设计，可移植性强，利于算法的升级。【插件式开发相关资料】https://www.cnblogs.com/lenic/p/4129096.html以BP算法为例：1、首先定义一个接口规范////////插件的统一入口///publicinterfaceIPluginPerfrom{//////统一算法插件入口//////输出参数的个数///输出参数///输入参数///str

weixin_34219944·2025-03-14 16:21

Visual Studio 2022和C++实现带多组标签的Snowflake SQL查询批量数据导出程序

需要考虑SQL结果集是大数据量分批数据导出的情况，通过多线程和异步操作来提高程序性能，程序需要异常处理和输出，输出出错

weixin_30777913·2025-03-14 13:27

C#带多组标签的Snowflake SQL查询批量数据导出程序

需要考虑SQL结果集是大数据量分批数据导出的情况，通过多线程和异步操作来提高程序性能，程序需要异常处理和输出，输出出错时的错误信息，每次每个查询导出数据的

weixin_30777913·2025-03-14 13:26

Python Pandas带多组参数和标签的Snowflake数据库批量数据导出程序

需要考虑SQL结果集是大数据量分批数据导出的情况，通过多线程和异步操作来提高程序性能