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大数据新视界 -- 大数据大厂都在用的数据目录管理秘籍大揭秘，附海量代码和案例

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·2025-01-16 20:39

大数据新视界 -- 大数据大厂之优化大数据计算框架 Tez 的实践指南

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青云交·2025-01-16 20:09

大数据新视界 -- 大数据大厂之大数据与神经形态计算的融合：开启智能新纪元

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青云交·2025-01-16 20:09

大数据新视界 -- 大数据大厂之 AI 驱动的大数据分析：智能决策的新引擎

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青云交·2025-01-16 20:08

大数据新视界 --大数据大厂之大数据在智慧城市建设中的应用：打造智能生活的基石

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青云交·2025-01-16 20:08

大数据新视界 --大数据大厂之大数据环境下的零信任安全架构：构建可靠防护体系

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青云交·2025-01-16 20:07

大数据新视界 --大数据大厂之 从 Druid 和 Kafka 到 Polars：大数据处理工具的传承与创新

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青云交·2025-01-16 20:07

大数据新视界 --大数据大厂之 DataFusion：超越传统的大数据集成与处理创新工具

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青云交·2025-01-16 20:07

大数据新视界 --大数据大厂之深度优化 Alluxio 分层架构：提升大数据缓存效率的全方位解析

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青云交·2025-01-16 20:37

大数据新视界 --大数据大厂之 Alluxio：解析数据缓存系统的分层架构

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青云交·2025-01-16 20:36

大数据新视界 --大数据大厂之 Druid 实时数据分析平台在大数据中的应用

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青云交·2025-01-16 20:35

未来展望：等保测评在网络安全领域的持续创新与发展

一、技术创新引领等保测评智能化升级随着人工智能（AI）、大数据、云计算等技术的快速发展，
亿林数据·2025-01-16 20:32

大数据技术实训：Zookeeper集群配置

一、本地模式安装部署1）安装前准备（1）安装jdk（2）拷贝Zookeeper安装包到Linux系统下（3）解压到指定目录tar-zxvfzookeeper-3.5.7.tar.gz-C/opt/module/2）配置修改（1）将/opt/module/zookeeper-3.5.7/conf这个路径下的zoo_sample.cfg修改为zoo.cfg；$mvzoo_sample.cfgzoo.c
东风无力百花残_·2025-01-16 19:56

构建云原生后端服务——以Spring Boot + Kubernetes为例

在当今云计算的浪潮中，云原生技术栈以其高度的灵活性、可扩展性和自动化运维能力，正逐步成为构建现代化应用的首选。
ZhShy23·2025-01-16 19:52

YashanDB完成中国信通院关系型数据库安全能力专项测试

产品简介崖山数据库系统是深圳计算科学研究院(简称“深算院”)和深圳崖山科技有限公司(简称“崖山科技”)自主研发设计的新型数据库管理系统，提供包括单机主备、共享集群、空间数据库、分布式实时数仓等系列数据库产品及配套开发、迁移、运维等工具体系
·2025-01-16 18:20

卓越效能，极简运维，体验云上的Serverless架构，领取转轮日历！

技术解决方案【CloudUp挑战赛】」上线了！业务的持续稳定可服务，决定着企业对客户的服务质量，是企业发展的基础。应用部署的高可用架构和弹性能力对于业务的稳定与发展起着至关重要的作用，但企业同时需要考虑资源维护成本和费用成本。本方案采用云上的Serverless架构，整合了专有网络VPC、应用型负载均衡ALB、Serverless应用引擎以及PolarDBMySQL版Serverless数据库服务
·2025-01-16 18:43

大数据学习记录，Java基础（3）

面向对象面向对象的特征：封装随着系统越来越复杂，类会越来越多，那么类之间的访问边界必须把握好，面向对象的开发原则要遵循“高内聚、低耦合”，而“高内聚，低耦合”的体现之一：高内聚：类的内部数据操作细节自己完成，不允许外部干涉；低耦合：仅暴露少量的方法给外部使用，尽量方便外部调用封装可以认为是一个保护屏障，防止该类的代码和数据被其他类随意访问，加强了代码的安全性。隐藏对象内部的复杂性，只对外公开简单和
灵敏的迅捷蟹·2025-01-16 18:46

Debug智能体对比传统Debug的优势在哪？

结合百度积累多年的编程现场大数据、外部优秀开源数据，可为开发者生成更符合实际研发场景的优秀代码，提升编码效率，释放“十倍”软件生产力。
·2025-01-16 17:54

大数据学习笔记——zookeeper在hadoop集群中的作用

zookeeper主要是用来搭建高可用的Hadoop集群，即HighAvailability，简称(HA)测试中集群是可以不需要高可用的，即使用一个namenode即可。但是在生产环境中为了提高集群的可靠性，需要增加一个namenode备用，当active的namenode挂了之后，系统会启动standby的namenode。这就需要zookeeper监控namenode的状态。
鹅鹅鹅呢·2025-01-16 17:08

从品牌到适配：销售易、用友、白码CRM系统企业应用指南

销售易CRM融合了移动、社交、AI、大数据、物联网等新型互联网技术，支持
·2025-01-16 17:48

应急救援路径规划中的蚁群算法与路径评价研究【附代码】

数据科学与大数据专业|数据分析与模型构建|数据驱动决策✨专业领域：数据挖掘与清洗大数据处理与存储技术机器学习与深度学习模型数据可视化与报告生成分布式计算与云计算数据安全与隐私保护擅长工具：Python/
拉勾科研工作室·2025-01-16 17:36

2024年大数据最全【ES专题】ElasticSearch集群架构剖析_es集群

IngestNode：数据前置处理转换节点，支持pipeline管道设置，可以使用ingest对数据进行过滤、转换等操作MachineLearningNode：负责跑机器学习的Job，用来做异常检测TribeNode：TribeNode连接到不同的Elasticsearch集群，并且支持将这些集群当成一个单独的集群处理以下是一个多集群业务架构图：1.2.1.1MasterNode主节点的功能Mas
kenzsoft·2025-01-16 17:04

【原创】大数据治理入门（6）《数据标准与元数据管理：构建大数据治理的基石》入门必看 高赞实用

数据标准与元数据管理引言：数据标准的重要性在大数据治理中，数据标准的制定和元数据管理是确保数据质量、一致性和可追溯性的关键环节。
精通代码大仙·2025-01-16 17:34

云原生之使用Docker部署Mysql数据库

云原生之使用Docker部署Mysql数据库一、检查本地系统环境1.检查系统版本2.检查docker版本3.检查docker状态二、使用Docker部署mysql1.下载mysql镜像2.创建数据目录3
江湖有缘·2025-01-16 17:04

【云原生之Docker实战】使用docker部署Homebox内网测速工具

【云原生之Docker实战】使用docker部署Homebox内网测速工具一、Homebox介绍1.Homebox简介2.Homebox特点二、检查本地系统环境1.检查系统版本2.检查系统内核版本三、检查
江湖有缘·2025-01-16 17:34

【云原生之Docker实战】使用Docker部署Lsky Pro个人图床平台

【云原生之Docker实战】使用Docker部署LskyPro个人图床平台一、LskyPro介绍1.LskyPro简介2.LskyPro特点二、检查宿主机系统版本三、检查本地docker环境1.检查docker
江湖有缘·2025-01-16 17:34

BAT大牛的大数据学习之路！

让我惊叹的是在这个大数据时代底下，比起我们自己，大数据似乎更懂得我们。如果科技更进一步，就像《奇葩说》中一集辩题里所说的，它有可能可以帮我们匹配到那个灵魂相契的人。
数据工程师金牛·2025-01-16 16:32

Java 大视界 -- Java 大数据平台迁移与升级策略：平滑过渡的方法（十四）

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青云交·2025-01-16 16:31

Java 大视界 -- Java 大数据测试框架与实践：确保数据处理质量（十二）

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青云交·2025-01-16 16:30

Java 大视界 -- Java 分布式协调服务：Zookeeper 在大数据中的应用（十一）

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青云交·2025-01-16 16:00

Java 大视界 -- Java 与大数据存储优化：HBase 与 Cassandra 应用（十）

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青云交·2025-01-16 16:59

大数据新视界 -- Hive 数据生命周期自动化管理（2 - 16 - 12）

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青云交·2025-01-16 16:59

大数据新视界 -- Hive 数据倾斜问题剖析与解决方案（2 - 16 - 5）

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青云交·2025-01-16 16:29

大数据新视界 -- Hive 数据抽样实战与结果评估（2 - 16 - 2）

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青云交·2025-01-16 16:29

大数据新视界 -- Hive 数据抽样：高效数据探索的方法（2 - 16 - 1）

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青云交·2025-01-16 16:28

大数据新视界 -- Hive 数据湖集成与数据治理（下）（26 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:58

大数据新视界 -- Hive 与其他大数据工具的集成：协同作战的优势（下）（14/ 30）

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青云交·2025-01-16 16:57

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 函数库：丰富函数助力数据处理（上）（11/ 30）

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青云交·2025-01-16 16:27

大数据新视界 -- Hive 函数应用：复杂数据转换的实战案例（下）（12/ 30）

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青云交·2025-01-16 16:27

大数据新视界 -- 大数据大厂之 数据导入：优化数据摄取的高级技巧（下）（4/ 30）

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青云交·2025-01-16 16:57

大数据新视界 -- Impala 性能优化：量子计算启发下的数据加密与性能平衡（下）（30 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:26

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：跨数据中心环境下的挑战与对策（上）（27 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:56

大数据新视界 -- Impala 性能优化：分布式环境中的优化新视野（下）（28 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:56

大数据新视界 -- Impala 性能突破：复杂数据类型处理的优化路径（上）（25 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:56

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：资源分配与负载均衡的协同（下）（24 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:55

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能飞跃：分区修剪优化的应用案例（下）（22 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:25

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能飞跃：动态分区调整的策略与方法（上）（21 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:54

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能提升：解析执行计划优化的神秘面纱（上）（17/30）

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青云交·2025-01-16 16:54

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：数据加载策略如何决定分析速度（上）（15/30）

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大数据新视界 -- 大数据大厂之提升 Impala 查询效率：索引优化的秘籍大揭秘（上）（3/30）

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青云交·2025-01-16 16:24
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