大数据高并发第26页

大数据“超能力”：数据安全和隐私该如何保障？

一人人都喜欢超级英雄。不论是超人还是钢铁侠，又或者是小蜘蛛和绿巨人，几乎每一个超级英雄漫画及电影的粉丝，都曾为其不公遭遇打抱不平：“他们明明是在用超能力做好事，拯救人类的，为什么电影里的政府和平民会这么蠢，总对他们缺乏信任，满是提防。”这就是所谓的“叶公好龙”了，因为当你身边真出现了个能把卡车当皮球一样抛来抛去的人时，你的反应恐怕也好不到哪儿去，可能也巴不得有政府出面，逼他接受《超级英雄注册法案》

大数据在线·2025-01-31 22:44

Spring AI 与企业级应用架构的结合

本文将深入讨论如何将SpringAI集成到企业级应用架构中，支持大规模的部署和扩展，确保在高并发、复杂业务场景下的

drebander·2025-01-31 21:04

Python爬虫基础知识：从零开始的抓取艺术

在大数据时代，网络数据成为宝贵的资源，而Python爬虫则是获取这些数据的重要工具。

egzosn·2025-01-31 19:20

探索Oracle数据库的多租户特性：架构、优势与实践

在云计算和大数据时代，多租户架构成为数据库设计中的一个重要趋势。

2401_85812026·2025-01-31 18:12

「大数据」Kappa架构

Kappa架构是一种处理大数据的架构，它作为Lambda架构的替代方案出现。

吴维炜·2025-01-31 18:07

新零售社交电商系统小程序功能开发详细解析

现在的购物方式是越来越有趣了，新零售社交电商系统是互联网、大数据、人工智能的技术和咱们熟悉的传统零售深度结合后产生的。它整合线上线下渠道及数据，带来全方位、多渠道、个性化购物体验。

v.15889726201·2025-01-31 17:34

MongoDB 学习指南：深入探索非关系型数据库

传统的关系型数据库在处理一些大规模、高并发以及非结构化数据时，逐渐显露出局限性。

来恩1003·2025-01-31 17:29

Spark性能调优

1、前言在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。

大数据侠客·2025-01-31 16:58

Python学习-九大数据类型整合，详细讲解

目录1.int(整型)2.float(浮点型)3.Bool(布尔类型)4.Str(字符串类型)5.None(空值)6.List(列表)7.Tuple(元组)8.Dict(字典)9.Set(集合)（字典，列表，元组，字符串知识点可能不全，可以参考本人之前发的博客进行学习，加油。）1.int(整型)特点和用途：1.可以表示正整数、负整数和零，没有小数部分。2.取值范围取决于您所使用的Python版本和

小伙儿.·2025-01-31 16:26

[碎碎念] 重启学习与博客之旅-我的每日计划

比如说，我最近对人工智能和大数据分析特别感兴趣，所以打算每天看点相关的专业书，或

言午coding·2025-01-31 16:56

Java 性能优化与新特性

Java学习资料Java学习资料Java学习资料一、引言Java作为一门广泛应用于企业级开发、移动应用、大数据等多个领域的编程语言，其性能和特性一直是开发者关注的重点。

来恩1003·2025-01-31 16:52

pandas读取大数据量的Excel文件

使用pandas快速读取百万行Excel数据的一种方法是使用pandas中的read_excel函数。可以使用以下代码读取Excel文件：importpandasaspddf=pd.read_excel('file_name')这个适合少量数据，如果一旦数据几十万或者上百万，那么程序就很慢有几种优化方法只读取需要的列：使用read_excel函数的usecols参数来指定需要读取的列。这可以减少读

兮知·2025-01-31 15:13

高并发场景中乐观锁与悲观锁的选择

乐观锁悲观锁高并发场景下的考量案例分析选择乐观锁还是悲观锁？

星辰@Sea·2025-01-31 11:38

林子雨《大数据技术原理与应用》第五讲——NoSQL数据库

林子雨《大数据技术原理与应用》第五讲——NoSQL数据库林子雨《大数据技术原理与应用》第五讲笔记NoSQL数据库特点灵活的可扩展性灵活的数据模型和云计算结合查询性能差未形成通用的行业标准维护更加复杂NoSQL

天才代号23·2025-01-31 10:06

OLAP引擎比较

doris是一个OLAP数据库，支持对大数据的复杂查询，延迟为秒级。doris比sparksql快，主要原因在于针对场景不同导致的架构不同。

小手追梦·2025-01-31 10:30

大数据组件ClickHouse介绍（场景、优劣势、性能）

大数据组件ClickHouse介绍简介使用场景优势与劣势优势劣势性能单个查询吞吐量处理短查询的延时时间处理大量短查询数据写入性能查询性能简介clickhouse是一个高性能的列式存储分析数据库管理系统，

坚持是一种态度·2025-01-31 09:46

DB2-Db2StreamingChangeEventSource

在大数据和实时数据处理场景中，CDC可以用来同步数据到其他系统，比如数据仓库、数据湖或者流处理平台如ApacheKafka。文章目录前言一、核心功能

DataLu·2025-01-31 09:15

MySQL实战教程：从小白到大神的进阶之路！

发展历程2.1MySQL的起源2.2MySQL的早期发展2.3MySQL的成熟与普及2.4MySQL的商业化与收购2.5MySQL的持续创新3、MySQL应用场景3.1Web应用程序3.2企业级应用3.3大数据分析

奔跑吧邓邓子·2025-01-31 08:08

【详细讲解】hive优化

1、开启本地模式大多数的HadoopJob是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过，有时Hive的输入数据量是非常小的。

songqq27·2025-01-31 06:56

大规模分布式存储（1）-- 概念、挑战和分类

随着数据的激增，我们已经进入到了一个数据时代，无论是云计算，大数据还是互联网公司的各种应用，其后台存储平台的目标都是要构建低成本、高性能、可扩展、易用的分布式存储系统。

叹了口丶气·2025-01-31 06:23

大数据分析案例-基于逻辑回归算法构建抑郁非抑郁推文识别模型

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+喜欢大数据分析项目的小伙伴，希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集

艾派森·2025-01-31 01:45

多线程与高并发（6）——CAS详解（包含ABA问题）

一、乐观锁和悲观锁乐观锁和悲观锁都是用于解决并发场景下的数据竞争问题，不局限于某种编程语言或数据库。1、乐观锁：就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据。乐观锁的实现方式：主要有两种，一种是CAS机制，一种是版本号机制。（1）版本号机制：在数据中增加一个version字段用来表示该数据的版本号，每当数据被修改版本号就

李王家的翠花·2025-01-31 01:14

Go Gin 框架学习笔记

GoGin框架学习笔记Gin描述轻量级httpweb框架，允许速度非常快最擅长的是Api接口的高并发入门创建默认的路由引擎r=gin.Default()启动http服务，默认在8080端口r.Run("

「已注销」·2025-01-31 00:09

move移动语义详解

move移动语义移动语义是C++11引入的一种机制，用于提高程序的性能和资源管理效率，特别是在涉及大数据对象的场景下。移动语义通过转移资源所有权，而不是复制资源，减少了不必要的拷贝操作。

Say-hai·2025-01-30 21:45

MMOFPS架构方案

这个架构需要考虑到高并发、低延迟、数据一致性、安全性和可扩展性等多个方面。以下是一个详细的MMOFPS架构方案，涵盖了客户端、服务器、数据库和网络通信等方面。

你一身傲骨怎能输·2025-01-30 20:34

大数据毕业设计hadoop+spark+hive豆瓣图书数据分析可视化大屏豆瓣图书爬虫图书推荐系统

系统总体目标基于Spark的个性化书籍推荐系统是一种基于大数据技术的智能推荐系统，它可以根据用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的书籍推荐。

qq_79856539·2025-01-30 20:03

【Elasticsearch 】自定义分词器

__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，

程风破～·2025-01-30 20:32

企业数字化规划蓝图、企业数字化运营分析管理大数据平台建设方案

**企业数字化规划蓝图及运营分析管理大数据平台建设方案****一、企业数字化规划蓝图**1.**数字化目标设定**企业在规划数字化进程时，首先需要明确数字化目标。

公众号：优享智库·2025-01-30 19:57

使用Flink进行流式图处理

使用Flink进行流式图处理1.背景介绍1.1大数据时代的到来随着互联网、物联网和移动互联网的快速发展,数据呈现出爆炸式增长。根据IDC的预测,到2025年,全球数据量将达到175ZB。

AI天才研究院·2025-01-30 19:26

python与excel整合全教程

Python与Excel的整合非常强大，尤其适合处理大数据、自动化表格操作以及进行高级数据分析。

刘同学Python学习日记·2025-01-30 19:53

vLLM源码之分离式架构

通过分离式架构，可以并行处理多个请求，避免不同请求在处理过程中的相互干扰，充分利用硬件资源，特别是在处理高并发请求时能显著提高系统

Bj陈默·2025-01-30 17:38

高并发场景下的秒杀系统架构设计与实现

引言秒杀系统是一种高并发场景的典型应用，广泛存在于电商平台、抢票系统和促销活动中。

一休哥助手·2025-01-30 17:05

腾讯面试：大厂必问消息队列场景面试题

(消息丢失)高并发场景下怎么保证消息不会重复消费？(重复消费)如何保证消息的可靠性？各大消息队列中间件对比及使用

·2025-01-30 16:36

如何写一份合格的大数据简历（附简历模板）教程

【编辑/下载】：大数据开发简历范文二、简历结构基本信息：包含姓名、性别、联系方式（电话、邮箱）、求职意向。

itLeeyw573·2025-01-30 15:46

MongoDB 大俗大雅，上来问分片真三俗 -- 4 分什么分

开头还是介绍一下群，如果感兴趣PolarDB,MongoDB,MySQL,PostgreSQL,Redis,OceanBase,SqlServer等有问题，有需求都可以加群群内有各大数据库行业大咖，可以解决你的问题

Austindatabases·2025-01-30 11:48

大数据技术在数据安全治理中的应用

摘要面对新形势下的数据安全治理挑战，顺应数据安全领域的技术发展趋势，针对大型国企在数据安全治理实际应用中突出的关键权限人员识别问题，提出了一种基于图算法的关键权限人员识别技术。该技术可以发现系统中潜在的权限影响因素，并可从多个角度衡量不同含义的权重影响力，识别结果可解释性强。针对数据安全治理中的用户与实体行为异常检测问题，提出一种基于生成对抗网络的用户与实体行为异常检测方法，实验结果表明，所提方法

罗思付之技术屋·2025-01-30 11:17

阿里巴巴大数据系统体系架构

数据应用层：这是最顶层，面向不同的用户群体提供服务，包括对内（公司内部使用）、对平台（平台用户）、对商家（商家使用）、对公众（普通消费者）。数据服务与基础工具层：这一层提供了一些基础服务和工具，例如：OneService：可能是一种服务或工具，用于统一数据服务。TDDL+MySQL：TDDL是淘宝分布式数据层的缩写，与MySQL结合使用，提供数据库服务。HBase：一个分布式列存储系统，适合于存储

大连赵哥·2025-01-30 09:34

揭秘排行榜系统：如何在高并发场景下实现高效更新！

大家好，我是你们的技术分享伙伴小米！今天我们来聊聊一个非常有趣的话题——如何设计一个排行榜。在这个互联网时代，无论是游戏、学习平台，还是各种社交应用，排行榜都是用户互动和竞争的核心功能之一。而如何设计一个高效、实时更新的排行榜，是一个充满挑战性的问题。今天，我们就一起来探讨一下如何在个人实战中设计出一个既高效又实用的排行榜系统！需求分析在设计排行榜之前，我们需要明确以下需求：个人总得分和总排名实时

软件求生·2025-01-30 05:34

python 分布式集群_Python搭建Spark分布式集群环境

前言ApacheSpark是一个新兴的大数据处理通用引擎，提供了分布式的内存抽象。Spark最大的特点就是快，可比HadoopMapReduce的处理速度快100倍。

小国阁下·2025-01-30 05:32

互联网大厂高并发抢购系统架构设计

前言：大家好，这篇文章给大家介绍一个非常经典的去大厂面试经常被问的一个问题，就是瞬时高并发抢购问题，通常来说，大厂开发的系统经常会遇到一些类似电商秒杀抢购、景点门票高并发抢购、特殊商品（比如口罩）高并发抢购

倾听铃的声·2025-01-30 04:24

【硬刚大数据】2021年从零到大数据专家之Hbase八股文

本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的面试部分补充。硬刚大数据系列文章链接：2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)

王知无(import_bigdata)·2025-01-30 01:35

史上最强！Spring Boot 3.3 高效批量插入万级数据的多种方案

在大数据处理场景下，如何高效地将大量数据插入数据库是一个重要课题。

m0_74825074·2025-01-30 01:34

多租户架构未提供足够的租户安全培训和教育

多租户架构下租户安全培训与教育的需求分析与解决方案引言随着云计算和大数据技术的飞速发展，多租户架构已成为企业数字化转型的重要基石。

图幻未来·2025-01-29 23:22

一文了解大数据概论

一.大数据概论1.1大数据概念大数据（bigdata）：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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

·2025-01-29 23:54

中国BI步入增长大周期，腾讯云ChatBI加速AI+BI融合

过去十年，大数据技术的快速发展，让数据消费前进一大步，数据价值得到一定程度的挖掘与释放，真正开启了“用数”的大时代。

大数据在线·2025-01-29 15:09

深度剖析分布式数据库：突破数据存储与管理的界限

传统的数据库在面对海量数据的处理以及高并发读写等复杂场景时，逐渐开始显得力不从心、捉襟见肘。而分布式数据库则恰似一场及时雨，在这样的关键时刻顺势而生，为现代企业的数字化转型成功开辟出一片崭新的天地。

Darryl大数据·2025-01-29 14:06

乐学智伴：基于人工智能与大数据的学生个性化学习辅助平台

随着人工智能、大数据和云计算等技术的快速发展，教育科技（EdTech）为个性化学习提供了全新的解决方案。

IT源码大师·2025-01-29 14:33

Hive存储系统全面测试报告

引言在大数据时代，数据存储和处理技术的重要性日益凸显。ApacheHive作为一个基于Hadoop的数据仓库工具，因其能够提供类SQL查询功能（HiveQL）而广受欢迎。

蚂蚁质量·2025-01-29 13:27

企业数字化转型AI能力中台（总体架构、系统功能）建设方案

**企业数字化转型AI能力中台建设方案**一、建设背景与目标随着大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展，企业正面临着数字化转型的重要机遇。

公众号：优享智库·2025-01-29 13:25

数据挖掘的常用算法

在大数据时代,数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程,也是一种决策支持过程。

北柠陌寒0207·2025-01-29 07:48

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