物联网大数据第14页

大数据新视界 -- Hive 事务管理的应用与限制（2 - 16 - 8）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数

青云交·2025-02-02 05:38

深度学习-图像数据标注工具使用（LabelImg和BBox）

文章与视频资源多平台更新微信公众号|知乎|B站|头条：AI研习图书馆深度学习、大数据、IT编程知识与资源分享，欢迎关注，共同进步~图像数据标注工具的使用教程1.LabelImgLabelImg下载地址：

AI研习图书馆·2025-02-02 03:35

Spark 任务与 Spark Streaming 任务的差异详解

Spark任务与SparkStreaming任务的主要差异源自于两者的应用场景不同：Spark主要处理静态的大数据集，而SparkStreaming处理的是实时流数据。

goTsHgo·2025-02-02 00:14

Python大数据之PySpark(三)使用Python语言开发Spark程序代码_windows spark python

算子：rdd的api的操作，就是算子，flatMap扁平化算子，map转换算子Transformation算子Action算子步骤：1-首先创建SparkContext上下文环境2-从外部文件数据源读取数据3-执行flatmap执行扁平化操作4-执行map转化操作，得到(word,1)5-reduceByKey将相同Key的Value数据累加操作6-将结果输出到文件系统或打印代码：#-*-codi

2401_84181704·2025-02-01 23:09

《大数据时代“快刀”：Flink实时数据处理框架优势全解析》

在数字化浪潮中，数据呈爆发式增长，实时数据处理的重要性愈发凸显。从金融交易的实时风险监控，到电商平台的用户行为分析，各行业都急需能快速处理海量数据的工具。Flink作为一款开源的分布式流处理框架，在这一领域崭露头角，备受瞩目。一、真正实时，毫秒级响应与部分将流处理模拟为微批处理的框架不同，Flink是专为实时流处理打造的“原生”引擎。它直接处理持续不断的事件流，无需将数据攒成批次再处理，这种设计赋

程序猿阿伟·2025-02-01 20:15

园区智能化系统实现管理与服务的智能化转型与创新进阶

通过集成大数据分析、物联网和人工智能，园区智能化系统能够为各类园区如工业园、产业园、物流园、写字楼与公寓等提供切实可行的解决方案。“智能化管理不仅是未来的发展趋势，更是提升竞争力的必要手段。”

快鲸智慧楼宇管理系统·2025-02-01 19:35

CDH_6.3.2的搭建

一站式搭建大数据的应用1、前提条件和准备工作hostnamectlset-hostnamecdh01hostnamectlset-hostnamecdh02hostnamectlset-hostnamecdh032

我的K8409·2025-02-01 17:22

大数据笔记之 Flink1.17 算子

文章目录前言一、Partition分区（物理分区）1.1随机分区shuffle1.2轮询分区rebalance1.3重缩放分区rescale1.4广播分区broadcast1.5全局分区global1.6keyby1.7自定义分区Custom二、transform2.1flatMap2.2filter2.3RichFunction2.4map三、Aggregate聚合3.1keyBy()3.2ma

凡许真·2025-02-01 17:20

01.双Android容器解决方案

ControlGroups）1.1.3联合文件系统（UnionFileSystem）1.2容器的应用1.2.1微服务架构1.2.2持续集成和持续部署（CI/CD）1.2.3多租户环境1.2.4混合云和多云环境1.2.5大数据和机器学习

高桐@BILL·2025-02-01 13:46

监控易：一体化智能运维的多场景集中化监控

如何高效、稳定地管理海量的IT资源和各类物联网设备，成为企业面临的核心挑战。

MXsoft618·2025-02-01 13:15

监控易：智慧高校一体化综合运维解决方案

伴随着云计算和物联网的发展，教育已经开启了一个全新的时代。

MXsoft618·2025-02-01 13:15

跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现申报书上

本研究的研究目的主要有以下两个：1、基于此领域的相关方法，通过实验找出各个架构的最优方法2、通过设计实验，比较跨架构解决方案和各架构最优方法组合解决方案在函数识别、漏洞挖掘上的优劣性一、项目技术路线（1）构建统一规范全面的多架构物联网设备二进制程序数据集

XLYcmy·2025-02-01 12:37

软件测试面试笔试题-选择题（物联网）

1.在软件生命周期中，测试人员从那个阶段开始参与更有利于软件项目的成功()a)需求分析阶段b)设计阶段c)编码阶段d)系统测试阶段2.在Bugzilla缺陷跟踪系统中，下列选项中属于缺陷状态的是()(选两项)a)newb)fixedclaterd)verified3.在Bugzilla中，如果一个缺陷的处理状态被开发人员置为Wontfix，则表明()a)这个Bug中描述的不是问题d)这个Bug中描

测试界媛姐·2025-02-01 12:35

TDengine 做为 FLINK 数据源技术参考手册

ApacheFlink是一款由Apache软件基金会支持的开源分布式流批一体化处理框架，可用于流处理、批处理、复杂事件处理、实时数据仓库构建及为机器学习提供实时数据支持等诸多大数据处理场景。

TDengine （老段）·2025-02-01 11:02

Hadoop HA 架构

企业里面,多台机器伪分布式每一个角色都是一个进程HDFS:NNSNNDNYARN:RMNM大数据所有组件,都是主从架构master-slaveHDFS读写请求都是先到NN节点,但是,HBase读写请求不是经过

weixin_30569033·2025-02-01 09:49

守护每一比特的安全——探索基于差分隐私的MySQL数据脱敏之道

在当今数字化时代，随着互联网和大数据技术的发展，数据的价值愈发凸显。然而，随之而来的个人隐私泄露风险也日益增加，成为社会广泛关注的问题之一。

墨夶·2025-02-01 09:13

12.udp

数据传输：适合传输大数据，但实际传输受网络MTU等因素限制。2.UDP编程框架（C/S模式）服务器端流程：创建套接字：调用socket()函数，参

就很对·2025-02-01 05:40

【大数据入门核心技术-Hive】（十一）HiveSQL数据分区

目录一、分区的概念二、创建分区1）静态分区1、单分区测试2、多分区测试2)动态分区3、动态分区和静态分区混合使用三、分区的其它操作1、恢复分区2、归档分区3、交换分区四、分区数据查询1、单分区数据查询2、多分区数据查询方法1：通过union方法2：通过or一、分区的概念数据分区的概念以及存在很久了，通常使用分区来水平分散压力，将数据从物理上移到和使用最频繁的用户更近的地方，以及实现其目的。hive

forest_long·2025-02-01 03:25

毕设开源 python大数据旅游数据分析可视化系统(源码分享)

文章目录0前言1课题背景2数据处理3数据可视化工具3.1django框架介绍3.2ECharts4Django使用echarts进行可视化展示（mysql数据库）4.1修改setting.py连接mysql数据库4.2导入数据4.3使用echarts可视化展示5实现效果5.1前端展示5.2后端展示6最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到

bee_dc·2025-01-31 23:26

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

跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现文献综述之GMN

2.4Gemini和GMN我们采用了两种方式：Gemini和GMN。2.4.2GMN图神经网络（GraphNeuralNetworks-GNNs）是一种用于学习结构化数据及相关预测问题的方法。节点的表示被用于节点分类或生成图向量再用于分类。GMN模型针对图的相似性学习问题，提出了一种使用GNNs将图嵌入到向量空间，并通过交叉图注意机制来计算相似度分数以关联图之间的相似性的模型。GMN模型不是独立地

XLYcmy·2025-01-31 22:43

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

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

JSON( JSON基础,ESP8266 JSON解析)ESP8266通过JSON实现物联网数据通讯( ESP8266客户端请求JSON信息, ESP8266客户端发送JSON信息)

JSONJSON基础JSON(JavaScriptObjectNotation)是一种通用的轻量级数据交换文本格式。它很容易让人阅读和编写，也便于机器进行解析和生成。它使用JavaScript语法来存储和描述数据对象，但是JSON完全独立于JavaScript。JSON可适用于多种流行编程语言。这些特性使JSON成为理想的数据交换格式。数据以“名”“值”对呈现数据“名”和“值”之间由冒号分隔大括号

@@庆·2025-01-31 14:39

AI作画提示词：Prompts工程技巧与最佳实践

成长路上不孤单【14后///计算机爱好者///持续分享所学///如有需要欢迎收藏转发///】今日分享关于物联网智能项目之——智能家居项目的实现的相关内容！

Stanford_1106·2025-01-31 13:28

物联网的应用——智能家居篇

智能家居在物联网的应用主要体现在多个方面，这些应用不仅提升了家居生活的便利性和舒适度，还增强了家居的安全性和节能环保性。

L5678Ling·2025-01-31 13:22

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

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

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

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

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

产品电信nb接口调用_NB-IOT开发流程---基于中国电信物联网平台实现平台对接

→天翼物联注册微信公众号搜索“天翼物联产业联盟”注册，完成后会收到邮件，主要包括2个地址(以下地址2019.06.29有效，请关注公告，此地址有可能会变更)包括帐号及密码，第一次登陆请更改密码。上面2个地址中第1个是应用管理平台，第2个是连接管理平台，各有侧重，开发过程中，均需配置，2者数据互通。→应用开发主要步骤包括使用邮件里面的2个地址，建立应用，编辑profile，开发编解码插件，设备联网并

weixin_39586335·2025-01-30 14:14

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

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