大数据高并发第2页

石油储运生产 2D 可视化，组态应用赋能工业智慧发展

石油工业大数据具有无限潜力与价值，将大数据与数据挖掘技术应用其中，不仅可以提升石油行业工业化水平，而且对其智慧化发展起到强有力的推动作用。

智慧园区·2025-03-24 03:41

探秘高并发网络编程：从基础原理到实战优化

一、引言在当今数字化时代，高并发应用无处不在，从大型电商平台的抢购活动，到热门在线游戏的多人实时对战，这些场景背后都离不开高效的高并发网络编程技术。

拉姆样子·2025-03-24 01:28

人民日报报道，华为云赋能智能制造助力图扑软件构造数字孪生场景

报道指出，数字经济发展的背后，是大数据时趋势下各地区积极贯彻国家数字经济发展战略的时代精神;高效便捷管控的背后，是云端平台各大企业的互助共赢;高质精准2D、3D数据可视图的背后，是专注于数据可视化Web

智慧园区·2025-03-24 01:51

华为云赋能智能制造，助力图扑软件构造数字孪生场景

出行手机查看交通方案、物业管理的智能可视勘察管控、疫情地图提前预知危害……这些曾经存在于科幻片中的高科技场景一一在现代生活得到了应用与普及，其背后的数据可视化应用，正贯穿于当今大数据时代的各行各业，成为人们洞察数据内涵的有力工具

36Kr网·2025-03-24 00:16

【Spark】查询优化中分区（Partitioning）和分桶（Bucketing）是什么关系？什么时候应当分区，什么时候应当分桶？

相同点分区（Partitioning）和分桶（Bucketing）在很多方面具有相似性，它们都是用于优化大数据查询性能的技术数据划分的目的：优化查询性能分区和分桶的核心目标是通过将数据分割成更小的逻辑单元来

petrel2015·2025-03-23 23:37

Rust + 时序数据库 TDengine：打造高性能时序数据处理利器

TDengine是一款专为物联网、车联网、工业互联网等时序数据场景优化设计的开源时序数据库，支持高并发写入、高效查询及流式计算，通过“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念显著提升性能。

涛思数据（TDengine）·2025-03-23 20:44

大数据技术实战---项目中遇到的问题及项目经验

问题导读：1、项目中遇到过哪些问题？2、Kafka消息数据积压，Kafka消费能力不足怎么处理？3、Sqoop数据导出一致性问题？4、整体项目框架如何设计？项目中遇到过哪些问题7.1Hadoop宕机（1）如果MR造成系统宕机。此时要控制Yarn同时运行的任务数，和每个任务申请的最大内存。调整参数：yarn.scheduler.maximum-allocation-mb（单个任务可申请的最多物理内存

一个“不专业”的阿凡·2025-03-23 16:05

字节跳动的这份高并发架构设计的太牛了，不愧是一线大厂（附完整版PDF）

前言我们知道，高并发代表着大流量，高并发系统设计的魅力就在于我们能够凭借自己的聪明才智设计巧妙的方案，从而抵抗巨大流量的冲击，带给用户更好的使用体验。

跟着我学Java·2025-03-23 15:24

Go语言常用框架及工具介绍

适用场景：高并发API服务、微服务、中小型Web应用。示例：r:=gin.Default()r.GET("/ping",func(

半桶水专家·2025-03-23 14:48

SpringBoot分布式架构下字典表设计与实战应用

一、分布式环境下的字典表挑战数据一致性要求：多服务节点间的字典数据同步高并发访问压力：基础数据的频繁读取需求动态更新需求：业务运行时字典数据的热更新能力多级缓存策略：本地缓存与分布式缓存的协同工作二、技术方案设计架构图

潘多编程·2025-03-23 13:44

Apache大数据旭哥优选大数据选题

定制旭哥服务，一对一，无中介包安装+答疑+售后态度和技术都很重要定制按需求做要求不高就实惠一点定制需提前沟通好怎么做，这样才能避免不必要的麻烦python、flask、Django、mapreduce、mysqljava、springboot、vue、echarts、hadoop、spark、hive、hbase、flink、SparkStreaming、kafka、flume、sqoop分析+推

Apache大数据旭·2025-03-23 13:12

Redis中的数据类型与适用场景

4.1特点4.2适用场景5.有序集合(SortedSet)5.1特点5.2适用场景6.Redis数据类型的选型建议结语前言Redis作为一款高性能的内存数据库，以其卓越的速度和丰富的数据类型广泛应用于各类高并发场景

cooldream2009·2025-03-23 12:08

基于springboot的在线点餐系统

全栈在线点餐系统架构解析|SpringBoot+ElementUI后台管理实战（附高并发订单处理方案）一、系统全景透视基于五张效果图分析，该系统是餐饮行业全流程数字化解决方案，采用SpringBoot+

爱编程的小哥·2025-03-23 12:07

Java后端开发技术详解

随着云计算、微服务架构和大数据技术的兴起，Java后端开发的技术栈也不断演进。本文将详细介绍Java后端开发的核心技术，包括Java基础、常见框架、数据库操作、缓存技术、异步编程等。

小二爱编程··2025-03-23 12:34

秒杀场景的设计思考

本文将从下面几个方面展开一下个人简单的理解：秒杀场景的介绍设计的核心思路怎么限流、削峰、异步planB总结‍秒杀场景的介绍秒杀场景是大家常说的高并发场景，但是实际上其与单纯的高并发还有一点不同，主要区别就是其流量来的猛增

思无邪6675·2025-03-23 11:03

IDC权威认证！永洪科技入选 IDC「GBI图谱」，点亮生成式 BI 价值灯塔

大数据市场正在稳步前进，生成式AI已成为厂商服务的重点方向，其发展离不开数据底座建设和数据工程管理，反过来AI也会帮助开发运维人员、业务人员和管理层更好地使用、查询数据。

永洪科技·2025-03-23 09:48

打造金融数据新引擎，看永洪科技助力头部农信社搭建一站式分析平台

随着智能金融时代的来临，以大数据、人工智能、移动互联等新兴技术为核心的金融科技持续赋能银行金融业务数字化、智能化、开放化的发展，为金融机构营销体系的

永洪科技·2025-03-23 09:48

读书笔记五 ---大数据之路--数仓分层

数据分层在流式数据模型中,数据模型整体上分为五层。ODS层跟离线系统的定义一样,ODS层属于操作数据层,是直接从业务系统采集过来的最原始数据（进行了数据清洗）,包含了所有业务的变更过程,数据粒度也是最细的。在这一层,实时和离线在源头上是统一的,这样的好处是用同一份数据加工出来的指标,口径基本是统一的,可以更方便进行实时和离线问数据比对。例如:原始的订单变更记录数据、服务器引擎的访同日志。（原始数据

qq_38215991·2025-03-23 08:11

Java面试宝典，kafka优先级队列

数据库出现性能瓶颈，对外表现有几个方面：大量请求阻塞在高并发场景下，大量请求都需要操作数据库，导致连接数不够了，请求处于阻塞状态。

m0_57081324·2025-03-23 07:02

异步编程与流水线架构：从理论到高并发

目录一、异步编程核心机制解析1.1同步与异步的本质区别1.1.1控制流模型1.1.2资源利用对比1.2阻塞与非阻塞的技术实现1.2.1阻塞I/O模型1.2.2非阻塞I/O模型1.3异步编程关键技术1.3.1事件循环机制1.3.2Future/Promise模式1.3.3协程（Coroutine）1.4同步与异步的混合编程1.4.1同步转异步模式1.4.2异步转同步模式二、全息成像流水线中的异步实践

长安er·2025-03-23 07:22

使用LangGraph迁移MapReduceDocumentsChain进行长文档的摘要

在大数据处理和文本分析领域，MapReduce是一种非常重要的策略，用于处理和分析大型数据集。

dgay_hua·2025-03-23 06:43

MySQL 的多版本并发控制

Multi-VersionConcurrencyControl，多版本并发控制）是MySQLInnoDB引擎的一种并发控制机制，通过保存数据的多个版本，允许不同事务读取不同的数据版本，从而减少锁冲突，提高并发性能

潇湘馆记·2025-03-23 06:41

Python用Bokeh处理大规模数据可视化的最佳实践

本文将介绍如何使用Bokeh处理大规模数据可视化，并提供一些最佳实践和代码实例，帮助你高效地展示大数据集中的重要信息。1.为什么选择Bokeh？

一键难忘·2025-03-23 05:04

springboot 项目如何提高并发量

提升基于SpringBoot的Web项目并发量需要从应用优化、数据库调优、缓存策略、异步处理、水平扩展等多方面综合改进。以下是具体方案和实践建议：一、应用层优化1.代码性能优化•避免阻塞操作：减少同步锁、长事务、大文件处理等耗时操作。•优化SQL查询：避免N+1查询，使用索引，减少全表扫描。•复用对象：避免频繁创建大对象（如JSON解析工具），使用线程安全对象池。2.线程池配置•调整Web服务器线

LCY133·2025-03-23 04:58

分页优化之——游标分页

游标分页（Cursor-basedPagination）是一种高效的分页方式，特别适用于大数据集和无限滚动的场景。

PhilipJ0303·2025-03-23 03:18

轻松入门Apache SeaTunnel：数据集成利器

文章目录轻松入门ApacheSeaTunnel：数据集成利器什么是SeaTunnel基本原理运行流程SeaTunnelvsDataX：两大数据集成工具对比实战场景：MySQL数据同步至ElasticsearchSeaTunnel

窝窝和牛牛·2025-03-23 03:16

java毕业设计，网上商城系统

️OnlineMall商城系统全解析|Vue3+SpringBoot全栈实战（附高并发与数据安全方案）一、系统架构全景基于七张效果图分析，该系统是企业级电商综合管理平台，采用SpringBoot3+Vue3

爱编程的小哥·2025-03-23 03:15

Nginx负载均衡策略详解：从轮询到智能分发，打造高可用服务架构

Nginx负载均衡策略详解：从轮询到智能分发，打造高可用服务架构一、负载均衡的核心价值当单台服务器无法承载高并发流量时，负载均衡通过将请求分发到多台服务器，实现：横向扩展：突破单机性能瓶颈故障隔离：自动剔除异常节点动态调度

egzosn·2025-03-23 01:29

探索数据安全新境界：Apache Spark SQL Ranger Security插件深度揭秘

探索数据安全新境界：ApacheSparkSQLRangerSecurity插件深度揭秘项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-ranger随着大数据的爆炸性增长

乌昱有Melanie·2025-03-22 23:44

Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗远程会诊与专家协作中的技术支持（146）

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·2025-03-22 23:14

努力的搬砖人.·2025-03-22 18:15

Python Web框架 Flask vs Django vs FastAPI

而对于追求极致性能和高并发处理的项目，FastAPI可能是一个更加理想的选择。优缺点Flask在小型项目或微服务理想的选择。Flask灵活且轻量，非常适合快速开发小型应用。

ZengDerby·2025-03-22 17:02

2017安全之势：云、大数据、IoT、人工智能

“新技术让信息系统变成了孙悟空，开始无所不能，但安全仍是它的‘紧箍咒’！怎样解开这个‘紧箍咒’？各路安全厂商各显其能，但似乎路漫漫兮离目标还很遥远。”三未信安董事长张岳公在ZD至顶网《百位意见领袖寄语2017》中说出了这样一句话，我觉着很有道理。安全是一个永恒的话题，如果说它与新的信息技术相生相克也不过分。即便如此，我们更要尽可能的减少安全带来的束缚。2017已经到来，不妨来看看至顶网与业界大咖总

weixin_34392906·2025-03-22 17:02

Python异步编程：从基础到高级

Python的异步编程模型（基于asyncio）为开发者提供了一种高效的方式来处理高并发任务，而无需依赖多线程或多进程。异步编程不仅可以提高程序的性能，还能简化并发代码的复杂性。

CarlowZJ·2025-03-22 15:54

直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎

一、为什么需要直方图梯度提升？在Kaggle竞赛的冠军解决方案中，超过70%的获奖方案都使用了梯度提升算法。但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树（GBDT）作为集成学习的代表算法，通过迭代构建决策树实现预测能力

万事可爱^·2025-03-22 14:14

从原理到实践：Go 语言内存优化策略深度解析

避免不必要的内存分配3.3优化切片与映射的使用3.4控制变量作用域3.5减少闭包导致的变量逃逸四、内存优化工具与性能分析4.1pprof工具的使用4.2其他性能分析辅助手段五、不同场景下的内存优化案例分析5.1高并发

叶间清风1998·2025-03-22 13:25

Java高并发容器的内核解析：从无锁算法到分段锁的架构演进

《Java高并发容器的内核解析：从无锁算法到分段锁的架构演进》本文将以JUC包核心容器为切入点，深入剖析ConcurrentHashMap在Java8中的64位Hash分段技术，解密LinkedBlockingQueue

猿享天开·2025-03-22 10:10

Golang Goroutine 入门使用

goroutine(协程)是golang最重要的特性，是唯一在语言层面支持的主流语言，也是golang主打的优势——“高并发”的实现所在。1.为什么要协程？

Vongolar·2025-03-22 09:24

硅谷企业的大数据平台架构什么样？看看Twitter、Airbnb、Uber的实践

导读：本文分析一下典型硅谷互联网企业的大数据平台架构。

大数据v·2025-03-22 04:05

【图像预处理】

应用数据增强技术，如旋转、平移、缩放、翻转等，以扩大数据集，提高

瞬间记忆·2025-03-22 02:45

大数据学习（75）-大数据组件总结

大数据学习系列专栏：哲学语录:用力所能及，改变世界。

viperrrrrrr·2025-03-21 22:42

大数据点燃智能制造变革之火——从数据到价值的跃迁

大数据点燃智能制造变革之火——从数据到价值的跃迁在全球制造业向智能化转型的浪潮中，大数据已然成为点燃变革的关键火种。

Echo_Wish·2025-03-21 22:42

Sqoop安装部署

并行化处理基于MapReduce实现并行导入导出，提升大数据量场景的效率。自

愿与狸花过一生·2025-03-21 22:10

AI预测体彩排3新模型百十个定位预测+胆码预测+杀和尾+杀和值2025年3月21日第25弹

由于本人既精通编程+大数据分析，也热衷于彩票研究，所以很多彩友通过一些渠道找到了我。

GIS小天·2025-03-21 22:40

Zynq PL端IP核之AXI DMA

Zynq有4个HP接口，每一个HP接口都包含控制和数据FIFO，这些FIFO为大数据量突发传输提供缓冲，让HP接口成为理想的高速数据传输接口。

Mazy.v·2025-03-21 21:05

揭秘时空大数据：详细介绍、真实应用场景和数据示例解析

时空大数据(SpatialBigData)是指利用空间环境和时间环境信息，以及数字技术，从多种来源获取的海量、动态的、多维的数据，对空间环境和时间环境进行实时监测，并基于复杂的数据分析和挖掘，获取有价值的信息

陈书予·2025-03-21 19:21

MySQL 进阶学习文档

不同引擎独立管理数据存储，可动态选择1.2主流引擎对比特性InnoDB（默认）MyISAMMemory事务支持✅支持❌不支持❌不支持锁粒度行锁表锁表锁外键支持✅支持❌不支持❌不支持存储位置磁盘磁盘内存适用场景高并发事务读多写少临时数据缓存选择建议

你曾经是少年·2025-03-21 19:49

Java多线程与高并发专题——Callable 和 Runnable 的不同？

为什么需要Callable？Runnable的缺陷Runnable是JDK1.0就有的，而Callable是JDK1.5新增的，那我们为什么需要Callable？要想回答这个问题，我们先来看看先有的Runnable有哪些缺陷？不能返回一个返回值第一个缺陷，对于Runnable而言，它不能返回一个返回值，虽然可以利用其他的一些办法，比如在Runnable方法中写入日志文件或者修改某个共享的对象的办法

黄雪超·2025-03-21 19:47

python基于Django的旅游景点数据分析及可视化的设计与实现 7blk7

目录项目介绍技术栈具体实现截图Scrapy爬虫框架关键技术和使用的工具环境等的说明解决的思路开发流程爬虫核心代码展示系统设计论文书写大纲详细视频演示源码获取项目介绍大数据分析是现下比较热门的词汇，通过分析之后可以得到更多深入且有价值的信息

qq2295116502·2025-03-21 19:17

存算一体与存算分离：架构设计的深度解析与实现方案

随着数据量的不断增大和对计算能力的需求日益提高，存算一体作为一种新型架构设计理念，在大数据处理、云计算和人工智能等领域正逐步引起广泛关注。

克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·2025-03-21 17:57

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