这几年大数据很火，很多高科技公司都推相关的工具或者方案，很多软件开发项目经理觉得应该也用数据分析，分析历史数据，准确预估项目工作量、工期。

概要在大数据时代，处理高维数据集的需求越来越迫切，尤其是在机器学习、推荐系统和自然语言处理等领域。高维数据集中的一个常见问题是最近邻搜索，即找到与给定数据点最接近的数据点。

前言Prometheus监控（PrometheusMonitoring）是一种开源的系统监控和警报工具。它最初由SoundCloud开发并于2012年发布，并在2016年加入了云原生计算基金会（CNCF）。Prometheus监控旨在收集、存储和查询各种指标数据，以帮助用户监视其应用程序和系统的性能和运行状态。Prometheus是一个开源的完整监控解决方案，其对传统监控系统的测试和告警模型进行了

新书速递从互联网、移动计算到云计算、大数据、人工智能，十多年来，信息技术的日新月异催生了不断涌现的互联网新业态，也推动了传统行业投身于数字化转型的创新浪潮。

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在大数据时代，互联网广泛普及，技术功能更新飞速，各类智能设备换代加速更迭，网络已经深入运用于政治、经济

给大家介绍一下关于零基础学习大数据需要哪些条件？首先我们在平时的工作中，经常有小白同学问学习大数据有学历限制吗？我是大专学历可以学习大数据技术吗？我没有计算机基础，可以学习大数据吗？

本文介绍如何在mac下快速构建属于自己的Flink应用。

1报错提示java.lang.UnsupportedClassVersionError:org/eclipse/jgit/lib/AnyObjectIdhasbeencompiledbyamorerecentversionoftheJavaRuntime(classfileversion55.0),thisversionoftheJavaRuntimeonlyrecognizesclassfile

经过近十年的积累，作业帮运用人工智能、大数据等技术，为学生、老师、家长提供学习、教育解决方案，智能硬件产品等。随着公司产品和业务场景越来越丰富，数据量越来越大，业务方对数据库的使用需求也越来越多元化。

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

flink中的分区、分组与分流在flink中有三个看似相似实则完全不同的概念：分区、分组与分流下面逐个介绍三者的特点和区别。

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本文整理自阿里云智能Flink存储引擎团队兰兆千在FFA2023核心技术（一）中的分享，内容关于Flink2.0状态存算分离改造实践的研究，主要分为以下四部分：Flink大状态管理痛点阿里云自研状态存储后端

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今年FlinkForwardAsia（以下简称FFA）重新回归线下，将于12月8-9日在北京望京凯悦酒店举办。FlinkForwardAsia2023大会议程已正式上线！

2023年12月8日-9日，FlinkForwardAsia（FFA）峰会成功举行。FlinkForwardAsia是由Apache软件基金会官方授权、由阿里云承办的技术峰会。

一、FlinkCDC概述FlinkCDC是基于数据库日志CDC（ChangeDataCapture）技术的实时数据集成框架，支持了全增量一体化、无锁读取、并行读取、表结构变更自动同步、分布式架构等高级特性

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？

前面几篇文章带大家了解了Flink是什么、能做什么，本篇将带大家了解Flink究竟是如何完成这些的，Flink本身架构是什么样的，让大家先对Flink有整体认知，便于后期理解。

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Flink部署Standalone模式安装解压缩flink-1.10.1-bin-scala_2.12.tgz,进入conf目录中。

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+

Flink部署支持三种模式：本地部署、Standalone部署、FlinkonYarn部署。

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。

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。

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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。

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Flink入门系列文章主要是为了给想学习Flink的你建立一个大体上的框架，助力快速上手Flink。学习Flink最有效的方式是先入门了解框架和概念，然后边写代码边实践，然后再把官网看一遍。

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

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

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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？

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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。

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统计流程所有流计算统计的流程都是：1、接入数据源2、进行多次数据转换操作(过滤、拆分、聚合计算等)3、计算结果的存储其中数据源可以是多个、数据转换的节点处理完数据可以发送到一个和多个下一个节点继续处理数据Flink

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