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一、新兴数据库技术的崛起随着大数据、云计算和人工智能等技术的飞速发展，传统的关系型数据库在某些场景下已经难以满足日益增长的需求。新兴的数据库技术，如NoSQL数据库、NewSQL数据库、分布式

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关于hadoop，hive，hbase这三个技术栈我写了两篇博客简单的分享了我对这三个技术栈的一些看法，在我目前的认知里，hadoop提供hdfs这个组件来存储大数据量的数据（相比于mysql，oracle

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概述Kafka是一个开源的分布式事件流平台(EventStreamingPlatform)，被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。Producer：消息生产者，就是向kafkabroker发消息的客户端。Consumer：消息消费者，向kafkabroker取消息的客户端。ConsumerGroup（CG）：消费者组，由多个consumer组成。消费者组内每个消费者负责消

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大数据主要分为两个就业方向：①大数据开发②大数据分析大数据分析：主要负责现有数据价值提炼与挖掘，包括业务增长点挖掘，产品改进点挖掘，业务分析指标体系构建，业务分析报告出具等大数据开发：主要负责大数据平台与应用开发

随着物联网、大数据、人工智能等技术的快速发展与应用,给传统的云计算模式带来了巨大的挑战,这也催生出了计算模式的变革,边缘计算由此诞生。

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由于Elasticsearch（后文简称es）的简单易用及其在大数据处理方面的良好性能，越来越多的公司选用es作为自己的业务解决方案。

小白的答案是：Java是铜牌，Linux是银牌，Hadoop是金牌，大数据是王牌。因为Java是学大数据的基础，有基础然后就可以学后续的；最后只有学好大数据这一王牌才能出去找一份比较好的工作。

现在第一篇技术相关的文章就写我第一次用Spring框架操作数据库吧，可能Spring的版本旧了，但是刚学应该之后的不会有太大影响，不过要注意当前版本最好是跟

摘要在未来二十年，全球社会与经济将深刻受到人工智能（AI）、区块链（Blockchain）、云计算（Cloud）和大数据（Data）四大核心技术的驱动。

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大数据时代，数据参与社会生产过程，实现价值增值，是一种新型生产要素。数据产品具有易复制、易修改等特点，因而数据产品在使用、流通过程中面临被非法复制、非法传播、非法篡改和知识产权窃取等安全风险。

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DOI能唯一地标识网络环境下的任何数字对象，它一经产生和分配就永久不变，不随其所标识的对象属性的改变而改变，这是云计算背景下的大数据样本存储和应用技术的体现

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本文系统地介绍了大数据技术的相关知识，由于篇幅比较长，分为上下两部分，其中上半部分先介绍基本概念、核心领域，下半部分介绍主要技术、平台架构，以及相关企业案例。

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注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录大模型企业应用落地系列三技术架构实现》大数据平台层大模型底座层具体实现大模型推荐技术发展趋势探讨总结大模型企业应用落地系列三技术架构实现

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