作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！

随着人工智能、大数据技术的应用场景逐步扩大，更丰富、更落地的企业服务场景将在不远的未来不断涌现。

目录业务背景如何通过缓存优化查询接口基于大数据离线平台进行缓存预热本地缓存框架Ehcache今天给大家来分享一个知识，那就是平时我们开发系统的时候，如何运用Ehcache这款本地缓存框架，把我们的查询性能大幅度提升优化

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2024年，由中国通信标准协会批准的团体标准《大数据图计算平台技术要求与测试方法》（编号：T/CCSA470—2023）（下称：标准）正式实施。

Foreword大数据领域SQL化的风潮方兴未艾(所谓"EverybodyknowsSQL")，Flink自然也不能“免俗”。

文章目录背景理论知识示例结果展示结果解释背景大数据计算中，SQL生成的执行计划第一轮会经过固定规则的优化，第二轮会根据原计划，生成多条结合成本的的执行计划，根据cost进行排序，选出最优的执行计划。

数据湖、湖仓一体是当前大数据领域技术发展的重要趋势。

面向未来，数字技术在高等教育中的应用呈现新一代互联网强化教育要素新联结、物联网助力打造数字教育新空间、大数据有力支撑精准化教育服务新范式、区块链加速释能学习新评价、生成式人工智能重构教育教学新形态、元宇宙推动形成虚实一体教育新场域等发展趋势

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NavicatforMySQL是一款专为数据库管理员和开发人员设计的强大数据库管理开发工具，支持Mac和Windows操作系统，为用户提供了高效、便捷的数据库操作体验。

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在数字化高速发展的时代，旅游行业也迎来了大数据的浪潮。全国旅游标准化技术委员会近日发布标准《旅游大数据安全与隐私保护要求（征求意见稿）》，并公开征求意见，截止时间为2024年10月8日。

大数据挖掘是一个复杂而系统的过程，它利用计算机科学的方法和技术，对大量、多样化、高速增长的数据进行深入挖掘，以发现有价值的信息和知识。

1.数据仓库1.1定义数据仓库不是数据的简单堆积，而是从大量的事务型数据库中抽取数据，并将其清理、转换为新的存储格式,即为决策目标把数据聚合在一种特殊的格式中。公认的数据仓库之父W.H.Inmon将其定义为：“数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间而变的、持久的数据集合”。1.2体系结构数据仓库的体系结构如下图：数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部

目录负载均衡和故障转移1）案例需求2）需求分析3）实现步骤负载均衡和故障转移1）案例需求使用Flume1监控一个端口，其sink组中的sink分别对接Flume2和Flume3，采用FailoverSinkProcessor，实现故障转移的功能。2）需求分析故障转移案例3）实现步骤准备工作在/opt/module/flume/job目录下创建group2文件夹[lzl@hadoop12job]$c

此篇文章主要跟大家介绍一下大数据在医疗行业内的应用与和落地，给我们的日常生活带和医疗行业带来什么样的变化、适合初入者了解大数据在行业内的应用落地，增加大数据从业人员的业务能力主要内容为大数据在医疗行业中应用价值

0前言在大数据时代，我们要面对大量数据，有时需要对数据进行替换、删除、新增、选取等特定工作。在Linux中提供很多数据处理命令，如果我们要以行为单位进行数据处理，可以使用sed。

一、前言项目中涉及到了心率监测，而且数据量达到了百万级别，通过WPF实现大数据曲线图时，尝试过最基础的Canvas来实现，但是性能堪忧，而且全部画出来也不实际。

在大数据领域，很多开源框架（Hadoop、Spark、Storm）都是基于JVM运行，但是JVM的内存管理机制往往存在着诸多类似OutOfMemoryError的问题，主要是因为创建大量的实例，超过JVM

项目你的项目中涉及大数据开发，那你的代码工程是怎么搭建的？正确答案：在我的项目中涉及大数据开发时，我通常会采用分布式的架构，比如使用Hadoop或者Spark等大数据处理框架。

随着金融市场的快速发展以及大数据技术的广泛应用，实时处理交易数据变得越来越重要。SpringBoot和SpringCloudStream为开发者提供了一个强大的工具组合来构建这样的系统。

大数据概述大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理大数据四个本质特征大量化

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大数据（BigData）是指规模庞大、多样化、高速度的数据集合。与传统数据相比，大数据具有一些显著的特点，并广泛应用于各个领域。

前言随着人工智能，大数据的发展。python是当前时代最流行，可以在数据处理、web开发、人工智能等多个领域。

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从人工智能、云计算、大数据、人工智能到物联网、5G通信和区块链，这些技术正在重塑我们的生活和工作方式。同时，数字化转型正在成为企业生存和竞争的关键，推动了更多传统行业向数字化、智能化转型。

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目录FlumeAgent架构概述FlumeAgent内部工作流程FlumeAgent的配置FlumeAgent内部重要组件ChannelSelectorSinkProcessorApacheFlume是一个分布式的、可靠的、可用的服务，用于有效地收集、聚合和移动大量日志数据。它具有简单灵活的架构，基于流式数据流动模型。Flume主要由三个核心组件组成：Source（源）、Channel（通道）和S

大数据的存储和处理面临以下挑战：数据量巨大：大数据的特点之一是数据量非常庞大，存储和处理这么大规模的数据是一个挑战。传统的数据库系统可能无法满足大数据需求，需要寻找适合大规模数据处理的解决方案。

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如果前面的任务需要执行一些大数据量的计算，页面就会出现卡顿、点击无反应、甚至页面崩溃等现象。这对用户体验而言是非常糟糕的。

基于全网大数据，根据品牌评价和销量，评选出2022年面膜十大品牌。前十名分别是玉兰油/Olay、美康粉黛、强生、美卿、膜法世家、阿芙、力士、海得宝、复因、兰芝/Laneige。

1.Hadoop基本命令1.1查看版本信息hadoopversion用于检查Hadoop的版本信息以及编译信息。1.2启动和停止Hadoop集群start-dfs.shstart-yarn.shstop-dfs.shstop-yarn.shstart-dfs.sh和stop-dfs.sh分别用于启动和停止HDFS，而start-yarn.sh和stop-yarn.sh用于管理YARN服务。1.3格

能用简单分析的就不需要使用大数据挖掘。）一、描述性数据分析方法描述性数据分析可以用一言蔽之”一句话描述数据“

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谈谈scala的闭包、柯里化、高阶函数如果一个函数，访问到了它的外部（局部）变量的值，那么这个函数和他所处的环境，称为闭包。闭包在函数式编程中是一个重要的概念，广泛用于高阶函数、柯里化等技术中。函数柯里化：把一个参数列表的多个参数，变成多个参数列表；函数柯里化，其实就是将复杂的参数逻辑变得简单化,函数柯里化一定存在闭包。高阶函数：1）函数可以作为值进行传递2）函数可以作为参数进行传递3）函数可以作

你对Zookeeper的选举机制了解吗？为什么zk节点个数推荐奇数台？zk第一次启动的选举的细节了解吗？‌ZooKeeper的选举机制‌是基于Paxos算法的一种分布式选举算法，用于在ZooKeeper集群中选择一个节点作为Leader，负责处理客户端的写请求和协调其他节点。选举过程涉及多个方面，包括选举算法的实现细节、奇数节点的重要性，以及初始化时的选举过程。‌选举算法的实现细节‌：在ZooKe

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我们即将迎来松下信息系统（上海）有限公司（简称“松下信息”）与上海望繁信科技有限公司（简称“望繁信科技”）联合举办的“数智时代下大数据应用的‘道’与‘术’”大会。距离8月23日的会议仅剩8天！

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