ApacheSpark和ApacheFlink都是目前非常流行的大数据处理引擎，但它们在架构、处理模式、应用场景等方面有一些显著的区别。

导语在大数据处理领域，流处理和批处理是两种主要的处理方式。然而，传统的系统通常将这两者视为独立的任务，需要不同的工具和框架来处理。

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同源策略可保护用户的隐私和数据安全，防止恶意网站通过跨域请求（例如，通过JavaScript）访问或修改其他网站的数据。

大数据分析一、大数据安全威胁与需求分析1.1大数据相关概念发展大数据：是指非传统的数据处理工具的数据集大数据特征：海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低等大数据的种类和来源非常多，包括结构化

数据中台建设方案-基于大数据平台(下)1数据中台建设方案1.1总体建设方案1.2大数据集成平台1.3大数据计算平台1.3.1数据计算层建设计算层技术含量最高，最为活跃，发展也最为迅速。

获取数据是数据分析中必不可少的一部分，而网络爬虫是是获取数据的一个重要渠道之一。鉴于此，我拾起了Python这把利器，开启了网络爬虫之路。

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文件存储方式保存数据的弊端：缺乏对数据的整体管理,数据不便修改；不利于数据分析和共享;数据量急剧增长,大量数据不可能长期保存在文件中。数据库应运而生，是人们存放数据、访问数据、操作数据的存储仓库。

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例如，一个查询如果在网页应用中执行时间超过2秒，或在数据分析系统中执行超过30秒，就可以被认为是慢的。业务

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它将软件开发、数据分析、人工智能、物联网等多个领域紧密连接在一起，打破传统产业界限，实现资源的高效整合与共享。不同的数字技术相互赋能，催生出全新的商业模式和产业形态。构建数字产业生态链，离不开创

随着NumPy，SciPy，Matplotlib等众多程序库的开发和完善，Python越来越适合于做科学计算和数据分析了。它不仅支持各种数学运算，还可以绘制高质量的2D和3D图像。

摘要万博智云作为2024828B2B企业节铂金合作伙伴，在2024中国国际大数据产业博览会的828B2B企业节开幕式上亮相，并参加了本次828企业节的一系列活动，包括在华为展台现场开展的“‘云上大咖团’

引言现代数据中心的设计必须兼顾高性能、高可用性和灵活性，以满足云计算、大数据、人工智能等应用的需求。在这样的背景下，数据中心的路由与交换架构设计显得尤为重要。

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1.开源项目的发展趋势1.持续增长与普及-开源项目将继续增长，特别是在云计算、大数据、人工智能等领域。-开源软件在企业中的应用将更加普及，成为企业IT战略的一部分。

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此次主题为"AI生万物，谐音爱生万物，科学技术要有人文的温度，机器有爱，真芯英雄"的大会上，全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖，探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见

人工智能时代最重要的是机器学习，像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的，也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑。

YARN的概述YARN是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序YARN是Hadoop2.x版本中的一个新特性。它的出现其实是为了解决第一代MapReduce编程框架的不足，提高集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存，磁盘，网络，IO等。Hadoop2.X版本中重新设计的这个YARN集群

接上篇数据分析师之打杂入门--数据技能学习(网址：https://www.jianshu.com/writer#/notebooks/41435296/notes/58416752)在经历了辛苦的业务学习

YARN提供了资源管理和资源调度等机制1.1原HadoopMapReduce框架对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说，Hadoop是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架，对于Hadoop框架的介绍在此不再累述

文章目录Hadoop之Yarn重点架构原理一、Yarn介绍二、Yarn架构三、Yarn任务运行流程四、Yarn三种资源调度器特点及使用场景Hadoop之Yarn重点架构原理一、Yarn介绍ApacheHadoopYarn(YetAnotherReasourceNegotiator，另一种资源协调者)是Hadoop2.x版本后使用的资源管理器，可以为上层应用提供统一的资源管理平台。二、Yarn架构Y

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技术框架Kafka：用于接入数据源；FlinkCDC：如果直接接入业务数据源可以考虑CDC方式，如果通过Kafka缓冲接入业务数据可以忽略;Flink：用于数据ETL，包括接入数据、处理数据及输出数据全链路数据计算任务；Spark：用于数据ETL，包括处理数据及输出数据全链路数据计算任务；Hudi：湖仓一体数据管理框架，用来管理模型数据，包括ODS/DWD/DWS/DIM/ADS等；Doris：O

+Hudi：湖仓一体数据管理框架，用来管理模型数据，包括ODS/DWD/DWS/DIM/ADS等；+Doris：OLAP引擎，同步数仓结果模型，对外提供数据服务支持；+Hbase：用来存储维表信息，维表数据来源一部分有Flink加工实时写入，另一部分是从Spark任务生产，其主要作用用来支持FlinkETL处理过程中的LookupJoin功能。这里选用Hbase原因主要因为Table的HbaseC

月29日阿里云开发者大会，秦江杰和刘童璇的分享，内容包括实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统、整体系统的架构及如何在阿里云上面实现，以及关于深度学习的细节介绍本文整理自5月29日阿里云开发者大会，大数据与