大数据、云计算、智能化等一系列词汇在我们身边不绝于耳。时代发展之快，我们想象中的AI时代又将会如何呢？事实上，未来并没有我们想像中发展的那么慢，未来已来。

1、传统大数据架构优点缺点使用场景简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件1、没有BI下如此完备的Cube架构，虽然目前有kylin，但是kylin

阿里巴巴的大数据工程师在这一体系下，构建统一、规范、可共享的全域数据体系，避免数据的冗余和重复建设，规避数据烟囱和不一致性，充分发挥阿里巴巴在大数据海量、多样性方面的独特优势。

事务的相关介绍可以参考：0、起因在一次线上事故中，我们定位到redis的使用存在大value，超过了dubbo的最大数据量限制，于是紧急将这个大的对象value拆分成单个的stringvalue。

1.0背景调研因业务需求，需要查询其他部门的数据库数据，不方便直连数据库，所以要定时将他们的数据同步到我们的环境中，技术选型选中了kafka+CDCKafka是Apache旗下的一款分布式流媒体平台，Kafka

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Integration系列表引擎1HDFS1.1语法1.2示例：2MySQL2.1语法2.2示例：3Kafka3.1语法3.2示例

作者介绍@九果入行大数据8年；某大厂数据产品经理；专注于数据产品，并持续学习中；“数据人创作者联盟”成员。01为什么要做埋点管理系统？

茗创年度会员加入茗创年度会员以下课程可免费畅学不仅享有会员专属服务、优惠购课还有课程上新提醒哦脑影像组学培训班直播时间：2023.7.4~7.7随着大数据、人工智能的深入融合发展，一项新的研究方法开始用于临床研究

Java被广泛应用于企业级应用开发、移动应用（特别是Android应用）、游戏开发、大数据处理（如Hadoop生态系统）、云计算服务端开发等场景。C++简介：C+

但Flink是大数据计算框架，不是资源调度框架，这并不是它的强项；所以还是应该让专业的框架做专业的事，和其他资源调度框架集成更靠谱。FlinkonYarn模式，把资源管理交给Ya

虽然硬件价格在不断降低，一些中大厂的服务器内存已经可以达到TB级别了，但是1TB在当前这个“大数据”时代，俨然不算什么，有的时候我们确实需要更大

文献来源：[1]KitchinR.BigData,NewEpistemologiesandParadigmShift[J].BigData&Society,2014,1(1):1-12.DOI:10.1177/2053951714528481.下载链接：https://pan.baidu.com/s/1RdnIo5VeL-CERk2sxyILiQ提取码：0ih2一、科学研究的范式转变正如库恩(19

引言在当今大数据时代背景下，企业对存储系统的容量、性能和可靠性提出了前所未有的挑战。

1.普通消息普通消息是指消息队列RocketMQ版中无特性的消息，区别于有特性的定时和延时消息、顺序消息和事务消息。

上一章在热更新部分，我们引入了消息队列。本章我们介绍下各个消息队列的优缺点，并选择其中一个说下核心概念和原理。图1目前市面上的消息中间件优缺点和使用案例如下。

随着云计算、大数据和人工智能等技术的迅猛发展，HTTP隧道技术也将迎来巨大的变革。想象一下，未来的HTT

ETL数据集成工具对于数据仓库，大数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成。

1简介Hi，大家好，这里是丹成学长，今天向大家介绍一个大数据项目大数据分析：基于时间序列的股票预测于分析2时间序列的由来提到时间序列分析技术，就不得不说到其中的AR/MA/ARMA/ARIMA分析模型。

公有云(二)私有云(三)社区云(四)混合云四、云计算的特点(一)虚拟化技术(二)动态可扩展(三)按需部署(四)灵活性高(五)可靠性高(六)性价比高(七)可扩展性五、云计算的成用领城(一)金融云(二)制造云大数据一

使用消息队列：可以将数据库更新操作作为消息发送到消息队列中，然后有一个后台进程监听消息队列中的消息，并负责将消息中的更新操作同步到Redis中。这样可以实现数据库和R

实战开始：1docker部署kafka集群，并验证参考Docker搭建Kafka集群优秀文档2docker部署mysql参考上一篇docker(六)3.docker部署zabbix参考docker部署zabbix

不管什么定理，都是人的习惯造成的，利用大数据大概率去推理得出的结论。所有的顺心都是天时地利人和共同组合在一起形成的一种规律，具体到人就各有差距不一而衷。

经过AutoMQ团队的精心筹备，《AutoMQ与ApacheKafka基准测试白皮书》和《RocketMQ实战精粹：100个生产案例解析》两本电子书与大家正式见面了！

大数据时代[英]维克托·迈尔—舍恩伯格肯尼斯·库克耶◎著盛杨燕周涛◎译《大数据时代》是国外大数据研究的先河之作，本书作者维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”，他在书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活

在Kafka项目中，团队设计了新型文件缓存机制，以支持小数据、反复读和二分查找跳读场景，同时优化了WAL恢复速度，使1GiB数据恢复时间大幅缩短。此外，Kafka还新增了Graf

文章目录1前言1.1实现目的2数据集2.2数据集概况2.3数据字段3实现效果3.1地铁数据整体概况3.2平均指标3.3地铁2018年9月开通运营的线路3.4客流量相关统计3.4.1线路客流量排行3.4.2站点客流量排行3.4.3入站客流排行3.4.4整体客流随时间变化趋势3.4.5不同线路客流随时间变化3.4.6不同线路的客流组成3.5收入消费指标统计3.5.1线路收入排行3.5.2各个站点对线路

109redis的官方文档：www.redis.cn/一.redis介绍1.redis是一个开源的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库，内存存储的数据结构服务器，可用作数据路，高速缓存和消息队列的代理

FunASR作用:能【准确】识别语音，并转成【文字、标出声调】他的原理，就不讲了，俺是搞大数据的，python这东西就勉强能写个爬虫和接口，机

大数据分析挖掘和Python机器学习商业智能BI、数据分析、数据挖掘、大数据、Python、机器学习、深度学习、算法等技术分享

前言：大数据领域对多种任务都有调度需求，以离线数仓的任务应用最多，许多团队在调研开源产品后，选择ApacheDolphinScheduler（以下简称DS）作为调度场景的技术选型。

随着物联网、大数据等技术高速发展，我们逐步向数字化、可视化的人工智能（AI）时代的方向不断迈进。智能时代是工业4.0时代，我国工业领域正努力从“制造”迈向“智造”的新跨越。什么是组态软件？

前言：大数据领域对多种任务都有调度需求，以离线数仓的任务应用最多，许多团队在调研开源产品后，选择ApacheDolphinScheduler（以下简称DS）作为调度场景的技术选型。

营销系统一般是通过大数据分析建模，在CDP（客户数据平台，以客户为核心，围绕数据融合、人群圈选、用户洞察等提供产品能力）创建营销目标客户群体，黑名单同样也是通过CDP维护。

大数据量必须要脚本去跑，目前Apsim和Wofost出了点成果，跟大家分享一下。欢迎各位道友留言、私聊、交流病情最好到B站上去留言啦，CSDN平很少登录需要指导的话，那就得让我挣点零花咯，嘿嘿。

使用Java操作ActiveMQ导入maven依赖org.apache.activemqactivemq-all5.16.2现在的消息队列大概分为队列模型和发布订阅模型队列Queue队列模型：消费者之间是竞争的关系

Sermant社区在12月份正式发布了1.3.0release版本，这次更新中，Sermant新增服务治理插件：消息队列禁止消费插件。

报错日志exception=[org.springframework.kafka.KafkaException:Sendfailed;nestedexceptionisorg.apache.kafka.common.errors.SslAuthenticationException

的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)SGD，即随机梯度下降（StochasticGradientDescent），是机器学习中用于优化目标函数的迭代方法，特别是在处理大数据集和在线学习场景中

消息传递通常作为传统数据库的替代实现，因为消息队列通常实现了额外的功能，提供了增加的性能，并且可以完全驻留在内存中。Celery是建立在异步消息传递系统上的

欧阳Sir被淘汰，如晶战队又输了。其实这期辩题反方是理想，正方是现实。所以奇葩说的观众那么有梦想，心里存着诗和远方，一定会选择反方。我也会的，但是我会经过正方的步骤再从心里走到反方去。虽然我选择反方，但我希望正方可以赢，我希望如晶赢，她在我心里就是无冕之王。而且，非常喜欢欧Sir，就像高晓松说的，他身上有种特别好的现代的荒诞感，一见他就高兴。他走了，真得舍不得。他不是个好辩手，可能都不太适合这个舞

深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践第一部分走近Java第1章走近Java第二部分自动内存管理机制第2章Java内存区域与内存溢出异常第3章垃圾收集器与内存分配策略第4章虚拟机性能监控与故障处理工具第5章调优案例分析与实战第三部分虚拟机执行子系统第6章类文件结构第7章虚拟机类加载机制第8章虚拟机字节码执行引擎第9章类加载及执行子系统的案例与实战第四部分程序编译与代码优化第10章早期（编

Redis学习笔记文章目录Redis学习笔记一、NoSQL数据库简介1、解决问题2、NoSQL数据库二、Redis6概述和安装1、安装2、注意事项3、Redis使用4、其他介绍三、常用五大数据类型1、Redis

结构体定义（Struct）是一种用户定义的数据类型，用于组合不同数据类型的元素。它们允许将多个相关的变量组合在一起，形成一个逻辑上的单元。可以通过定义结构体来描述一个实际问题中的对象或概念，从而更好地组织和管理代码。输入一个正整数n(3voidmain(){structem{charname[10];floatjbg;floatfdg;floatzc;};structememp[100];inti

MQ，意思为消息队列，分布式系统中的重要组件，用它就可以实现应用解耦、异步消息、流量削峰等问题。消息队列产品有很多，企业级应用较广泛的就是RabbitMQ。

它实现了高级消息队列协议（AMQP），提供了一种可靠的、强大的、灵活的消息传递机制，使得不同应用程序或组件之间可以轻松地进行通信。

作用:也称之为消息队列模式,或者pubsub模式发布者发布消息(也可以理解为调用某函数),订阅者会收到消息,并且发布者可以将一些参数传递给订阅者。

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大数据技术AIFlink/Spark/Hadoop/数仓，数据分析、面试，源码解读等干货学习资料118篇原创内容公众号1、概述1.1细粒度滑动的影响当使用细粒度的滑动窗口（窗口长度远远大于滑动步长）时，

一步一个脚印，一天一道面试题（重点）容错检查点（Checkpoint）：Flink使用容错检查点来定期记录应用程序的状态。检查点包含了所有正在进行中的任务的状态信息。当发生故障时，Flink可以使用最近的检查点来恢复应用程序的状态。#从检查点恢复$bin/flinkrun-s:savepointPath容错恢复策略：Flink提供了多种容错恢复策略，可以根据具体的需求进行配置。例如，可以设置重启策

一步一个脚印，一天一道面试题（有些难点的面试题不一定每天都能发，但每天都会写）什么是背压Backpressure在流式处理框架中，如果下游的处理速度，比上游的输入数据小，就会导致程序处理慢，不稳定，甚至出现崩溃等问题。出现背压的原因上游数据突然增大比如数据源突然数据量增大多倍，下游处理速度跟不上。就像平时的小饭店能处理的很轻松，突然到了过年人多了很多，就会需要客人排队。网络，机器异常等这个也好理解