一、引言随着物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）等技术的飞速发展，计算需求日益复杂和多样化。

第五届计算机、大数据与人工智能国际会议（ICCBD+AI2024）将于2024年11月1日-3日在江西景德镇召开。

大数据工程学院张福芸2020402186青春是一条萤火绚丽的流动银河，是人生中最美的乐章，然其灿烂却极其短暂，只有好好把握青春，方能领略青春的美好，在美好的青春年华做你能做，该做，会做的事，将青春的力量发挥到极致

ApacheHive和ApacheIceberg都是大数据生态系统中的重要工具，但它们解决的问题和扮演的角色有所不同。

文章目录数据模型与存储事务支持性能优化使用场景总结数据模型与存储Hive:Hive使用的是传统的关系型数据模型，数据存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中，通常是以文本格式（如CSV或TSV）或者二进制格式（如Parquet或ORC）。Hive的表定义和元数据存储在一个外部的关系数据库中，如MySQL，用于跟踪表结构、分区和其他元数据信息。Iceberg:Iceberg设计为一个现代的表格

云计算技术的发展，不仅推动了大数据、人工智能等新兴技术的发展，也为传统行业的数字化转型提供了强有力的支持。1.2高职教育在云计算领域的重要性高职院校作为培养应用型技术人

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AIGC大数据实验室是一个专注于人工智能生成内容（AIGC）和大数据相关技术研究、开发与应用的创新实验平台。AIGC主要研究方向包括：AIGC技术创新、大数据处理与分析、AIGC与大数据融合应用。

根据一些权威的第三方平台提供的大数据统计，目前微信推文的打开率持续走低，平均阅读率（阅读数占粉丝总数的比率）不足5%。

竞赛目的在于以赛促学、以赛促教、以赛促改、以赛促创，实现大数据技术技能人才培养的“岗课赛证”融通，深化教学标准与岗位标准、教学过程与生产过程的对接，培养更多升级版的高层次高素质技术技能人才。

我坐在那想了半个小时，还是没有想出来要写什么。定主题真的好难，不是为了选择每天炒的最火热的主题，只是于我这样还在摸索的小白来说，肯定要想一个自己写起来顺溜的话题。还是没有想出来。。。听着民谣，想着文字。一首《一生有你》突然将我带回到了大学的校园里，熙熙攘攘的校园里，有要从一个教室换到好几栋教学楼之外的那个教室里的、有要去图书馆备考的、有牵着手并肩同行的情侣们，人头攒动的校园里一会时间后就安静了许多

单卷雕像单卷，又名善卷、亶卷、单父，相传是原始社会后期游牧于菏泽四泽六水之地的东夷族中影响较大的氏族首领，活跃在今山东省单县一带。秦国丞相吕不韦编著的《吕氏春秋》中记载“尧不以帝见善卷，北面而问焉。尧，天子也;善卷，市衣也。何故礼之若此其甚也?善卷，得道之士也，得道之人，不可骄也。尧论其德行达智而弗若，故北面而问焉，此之谓至公”，也就是说唐尧虞舜治理天下的五帝时期，单卷因善道术，有德行，被时人尊称

以下是国内十大API接口服务平台的简要介绍（排名不分先后）：挖数据：挖数据是一家专注于大数据服务的技术驱动型企业.。

一实时大数据的介绍及应用场景实时大数据主要是对实时数据流进行处理和分析，数据在生成后几乎立即被处理，以支持快速决策。核心特性低延迟：数据在毫秒或秒级别内处理，几乎实时返回结果。

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【NBA大数据】进攻24s之压哨王与抢投王24s进攻规则是篮球基本规则之一，倘若没有24s规则的限制，比赛会是什么样？

目录引言：互联网的新纪元Web3.0：去中心化的乌托邦愿景1.去中心化架构的崛起2.智能合约与自治组织的兴起3.用户体验与创新的飞跃大数据：驱动未来的智慧引擎1.数据海洋的挖掘与利用2.数据安全与隐私保护

Pyecharts可视化数据大屏分析文章引言随着大数据时代的到来，数据可视化成为企业决策、业务分析不可或缺的一部分。

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某企业是一家运用大数据、物联网、云计算、人工智能等新技术推动安全领域信息化、智能化的科技企业，500人以下规模，其中算法团队占了十分之一。

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Flume简介Flume用于将多种来源的日志以流的方式传输至Hadoop或者其他目的地 -一种可靠、可用的高效分布式数据收集服务Flume拥有基于数据流上的简单灵活架构，支持容错、故障转移与恢复由Cloudera2009年捐赠给Apache，现为Apache顶级项目Flume架构Client：客户端，数据产生的地方，如Web服务器Event：事件，指通过Agent传输的单个数据包，如日志数据通常对

Sqlite小型数据库.Sqlite特点:可以实现大数据量的管理读写速度慢最常见的数据库类型是关系型数据库管理系统（RDBMS）：RDRMS中的数据存储在被称为表（tables）的数据库对象中。

简单来说，MapReduce是一个编程模型，用以进行大数据量的计算。

目录使用场景HBase与Hive集成使用1）案例一2）案例二使用场景如果大量的数据已经存放在HBase上面，并且需要对已经存在的数据进行数据分析处理，那么Phoenix并不适合做特别复杂的SQL处理。此时，可以使用Hive映射HBase的表格，之后通过编写HQL进行分析处理。HBase与Hive集成使用Hive安装https://blog.csdn.net/qq_45115959/article/

目录Flume数据流监控Ganglia的安装与部署Ganglia组件介绍1）安装Ganglia2）在hadoop12修改配置文件/etc/httpd/conf.d/ganglia.conf3）在hadoop12修改配置文件/etc/ganglia/gmetad.conf4）在hadoop12,hadoop13,hadoop14修改配置文件/etc/ganglia/gmond.conf5）在hado

HDFS—故障排除NameNode故障处理需求NameNode进程崩溃且存储的数据丢失，如何恢复NameNode？故障模拟终止NameNode进程[lzl@hadoop12current]$kill-919886删除NameNode存储的数据[[email protected]]$rm-rf/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/name/*问题解决从Se

第1章Flume概述1.1Flume定义Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。1.2Flume基础架构Flume组成架构如下图所示。1.2.1AgentAgent是一个JVM进程，它以事件的形式将数据从源头送至目的。Agent主要有3个部分组成，Source、Channel、Sink。1.2.2Sourc

主要功能特性多种监控手段，可以通过语言探针和servicemesh获得监控的数据支持多种语言自动探针，包括Java，.NETCore和Node.JS;轻量高效，无需大数据平台和大量的服务器资源4、模块化

unity做一个加载大数据的软件，大数据是用html5开发的，里面有很多带blob的流视频，但是unity换了几个插件都不能播放，最终用Electron做了一个网页框架放到unity上方，unity通过

为推进医疗数字化转型，我们提出构建数据中台架构方案：通过集成医院内外多个数据源，利用大数据、人工智能等技术对数据进行清洗、整合、标准化处理，形成高质量的数据资产；再基于云原生技术构建湖仓一体化大数据平台

礼尚往来总是要有的：①2000多本Python电子书（主流和经典的书籍应该都有了）②Python标准库资料（最全中文版）③项目源码（四五十个有趣且经典的练手项目及源码）④Python基础入门、爬虫、web开发、大数据分析方面的视频

目录HBaseAPI环境准备创建连接单线程创建连接多线程创建连接DDLDMLHBaseAPI环境准备新建项目后，在pom.xml中添加如下依赖：org.apache.hbasehbase-server2.4.11org.glassfishjavax.elorg.glassfishjavax.el3.0.1-b06注意：javax.el包虽然会报错不存在，但这仅是一个测试用的依赖，不会影响实际使用。

目录HBase整合PhoenixPhoenix简介Phoenix定义为什么使用PhoenixPhoenix快速入门安装1）官网地址2）Phoenix部署PhoenixShell操作Table表的映射数字类型说明PhoenixJDBC操作Phoenix二级索引二级索引配置文件全局索引（globalindex）包含索引（coveredindex）本地索引（localindex）HBase整合Phoen

目录Zookeeper入门概述Zookeeper的主要特点包括：Zookeeper的应用场景：Zookeeper的基本概念：架构：Zookeeper工作机制Zookeeper数据结构Znode（ZookeeperNode）Znode的类型Znode路径Znode属性Watcher监听器使用示例总结Zookeeper入门概述Zookeeper是一个分布式的、开放源码的协调服务，用于大型应用中管理和协

高可用在HBase中Hmaster负责监控RegionServer的生命周期，均衡RegionServer的负载，如果Hmaster挂掉了，那么整个HBase集群将陷入不健康的状态，并且此时的工作状态并不会维持太久。所以HBase支持对Hmaster的高可用配置。关闭HBase集群（如果没有开启则跳过此步）[atguigu@hadoop102hbase]$bin/stop-hbase.sh在con

谁也不会想到，21世纪的今天，能有被禁足3年，不能随性旅游、随性就餐、随性交往的漫长的3年，一个初中、高中阶段，也就3年，大学才4年，3年的网课，剩一年实习、找工作……大数据分析结论：疫情后抑郁、焦虑的人

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科技的发展迎来了人工智能与大数据时代,也是企业财务管理在新时期发展过程中所面临的机遇与挑战。

一、问题描述我们的手游的主场景主要由一系列的2D图片的SpriteRenderer组成，有一片大的水面背景，有一个shader去实现了水颜色渐变和波纹的效果。在岛上有很多建筑物。按理论上，有更多建筑的区域应该渲染压力更大，而纯水面的地方应该只有一个shader在渲染。但是经测试发现，在一个低端的Android手机上（大约千元的三星手机）上，发现将相机拖动到只有背景海面的区域，帧率也会明显下降，明显

SparkMLlib模型训练—回归算法GLR(GeneralizedLinearRegression)在大数据分析中，线性回归虽然常用，但在许多实际场景中，目标变量和特征之间的关系并非线性，这时广义线性回归

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在处理非结构化/半结构化的大数据时；在水平方向上进行扩展时；随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。