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通过大数据、云计算

在多线程的场景中，我们需要保证数据安全，就会考虑同步的方案，通常会使用synchronized或者lock来处理，使用了synchronized意味着内核态的一次切换。这是一个很重的操作。有没有一种方式，可以比较便利的实现一些简单的数据同步，比如计数器等等。concurrent包下的atomic提供我们这么一种轻量级的数据同步的选择。classMyThreadimplementsRunnable{

风不懂不懂得叶的梦月不听不听闻窗里琴声意难穷水不见不曾见绿消红霜不知不知晓将别人怎道珍重落叶有风才敢做一个会飞的梦孤窗有月才敢登高在夜里从容桃花有水才怕身是客身是客此景不能久TieYann(铁阳)、薄彩生《不知晓》在大数据分析和处理领域

随着信息技术的飞速发展，我们迎来了一个崭新的时代——大数据时代。在这个时代，数据成为了一种新的资源，大数据技术的应用成为了推动社会进步的关键力量。

自那时起，Spark已经成为大数据处理中最受欢迎和广泛使用的框架之一。下面是Spark的一些关键特点：速度：Spark使用了先进的DAG（有向无环图）执行引擎，可以支持循环数据流和内存计算。

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目录请介绍一下大数据主要是干什么的？

随着遥感技术的快速发展，云大数据在灾害、水体与湿地领域的应用日益广泛。通过遥感云大数据，我们能够实时获取灾害发生地的影像信息，为灾害预警、应急响应提供有力支持。

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大数据开发（Hive面试真题）1、举几个Hive开窗函数例子？什么要有开窗函数，和聚集函数区别？2、说下Hive是什么？跟数据仓库区别？3、Hive架构？4、Hive数据倾斜以及解决方案？

一步一个脚印，一天一道面试题。FlinkCDC的诞生背景FlinkCDC的全称是ChangeDataCapture（变更数据捕获）每一项技术的诞生都是为了解决某个问题，某个痛点。而FlinkCDC的诞生就是为了解决在读取，监控MySQL这样的数据库时，不会因为读取数据库，对数据库本身造成压力，影响性能。同时，保证了数据源的准确，正确。FlinkCDC原理方式一：通过查询来获取更新的数据。如查询数据

《FlinkSQL语法篇》系列，共包含以下10篇文章：FlinkSQL语法篇（一）：CREATEFlinkSQL语法篇（二）：WITH、SELECT&WHERE、SELECTDISTINCTFlinkSQL语法篇（三）：窗口聚合（TUMBLE、HOP、SESSION、CUMULATE）FlinkSQL语法篇（四）：Group聚合、Over聚合FlinkSQL语法篇（五）：RegularJoin、I

从调查出来的大数据来看，适龄人群的不婚比例，是空前高的一个数字，越来越多的适婚人士，加入了不婚

大数据开发（Kafka面试真题）1、请解释以下ApacheKafka是什么？它在大数据系统中的角色是什么？2、请解释以下Kafka的工作原理和它与传统消息队列服务的不同之处？

搜索引擎依托于多种技术，如网络爬虫技术、检索排序技术、网页处理技术、大数据处理技术、自然语言处理技术等，为信息检索用户提供快速、高相关性的信息服务。

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于大数据的基站数据分析与可视化该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

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简介大数据简介概述大数据的说法从出现到现在，也经历了十多年时间的发展。

在数据驱动的今天，企业不能再将数据治理和人工智能（AI）视作孤立的实体。它们之间的协同作用已经成为推动企业增长的强大引擎。本文将探索数据治理与AI如何相互作用，形成闭环，以及企业如何利用这一关系来提升数据价值，实现数字化转型。数据治理与AI的依存共生数据治理是整理和优化数据的过程，以确保其质量、安全性和可用性。而AI，尤其是大模型，是解析和应用这些数据的工具。没有高质量的数据治理，AI无法发挥其最

阿里云大数据acp认证考试没有条件，在校大学生、应届毕业生、在职员工均可报考。acp认证考试预约流程1.账户注册，认证人员登录阿里云认证全球培训中心网站，在页面右上角点击“立即注册”2.选择专业。

优点:快速恢复大数据集。子进程创建的方式减少了主进程的内存消耗。RDB文件是一个紧凑

文章目录0前言1课题背景2实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3软件架构4工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器学习股票大数据量化分析与预测系统该项目较为新颖

可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供完整的sql查询功能，本质上还是一个文件底层是将sql语句转换为MapReduce任务进行运行本质上是一种大数据离线分析工具学习成本相当低，不用开发复杂的mapreduce

Alistofpartitions:在大数据领域，大数据都是分割成若干个部分，放到多个服务器上，这样就能做到多线程的处理数据，这对处理大数据量是非常重要的。分区意味着，可以使用多个线程了处理。

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学习了flinkSQL基础入门，主要是解决大数据领域数据处理采用表的方式，而不是写复杂代码逻辑，学会了如何初始化环境，鹅湖将流数据转化为表数据，以及如何查询表数据，结合自己实验猜想和代码实践，总结了很多自己的理解和想法

大数据开发（Spark面试真题）1、什么是SparkStreaming？简要描述其工作原理。2、什么是Spark内存管理机制？请解释其中的主要概念，并说明其作用。

专注于大数据分布式计算和数据库领域，具有6年分布式开发经验，先后研发Spark及自主研发内存计算，目前为广大公有云用户提供专业的云HBase数据

文章目录0前言1课题背景2实现效果3设计原理4部分代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是大数据全国疫情数据分析与3D可视化该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

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大数据开发（Hadoop面试真题）1、在大规模数据处理过程中使用编写MapReduce程序存在什么缺点？如何解决这些问题？

HTTP代理IP在旅游大数据领域的应用主要体现在以下几个方面：数据抓取：旅游大数据的获取往往需要从各种在线旅游平台、社交媒体、评论网站等抓取数据。

SparkSQL工作原理剖析1.编写SQL语句只要是在数据库类型的技术里面，例如MySQL、Oracle等，包括现在大数据领域的数据仓库，例如Hive。

❝这是一个连续的专栏,在这里,我将用一个奇幻的魔法王国的故事,来向你介绍大数据相关内容，希望在这里可以帮助你学到有用的知识第一章：档案馆的危机在一个遥远的魔法王国，有一个叫做档案馆的地方，那里存放着王国的所有重要的文件

一、AI辅助研发的崛起随着计算能力的提升和大数据技术的进步，AI的能力已经达到了新的高度。在研发领域，

在大数据领域，HiveSQL是一种常用的查询语言，用于在Hadoop上进行数据分析和处理。为了确保代码的可读性、维护性和性能，制定一套规范化的HiveSQL开发规范至关重要。

大数据开发（Hadoop面试真题）1、Hivecount(distinct)有几个reduce，海量数据会有什么问题？

FPGA的应用领域非常的广，尤其再人工智能，大数据，云计算等等方向非常吃香。

主要基于对现阶段一些常用的大数据开源框架技术的整理，只是一些简单的介绍，并不是详细技术梳理。可能会有疏漏，发现再整理。参考的太多，就不一一列出来了。这只是作为一个梳理，对以后选型或者扩展的做个参考。

然而，随着科技的进步，大数据的兴起，数据可视化为养殖业提供了全面的数据支持。通过将养殖场内各项数据以图表、地图等形式直观呈现，养殖场主和管理者

博主介绍：博主从事应用安全和大数据领域，有8年研发经验，5年面试官经验，Java技术专家，WEB架构师，阿里云专家博主，华为云云享专家，51CTO专家博主⛪️个人社区：个人社区个人主页：个人主页专栏地址

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参考视频：尚硅谷大数据Azkaban3.x教程（全新发布）_哔哩哔哩_bilibili目录Azkaban：是一个定时、批量工作流任务调度器(工作流程调度，定时调度)常见的开源调度系统：比较：特点：三个关键组件

一个类中有抽象方法，则必须声明为abstract（做为抽象类），抽象类不能实例化。子类继承抽象类，必须对所有的抽象方法重写，否则依然有抽象方法，还是抽象的，无法实例化。故抽象类常做为基类。一个类中所有方法都是抽象方法，那么该类就可以使用接口来实现。在Java语言中，接口（interface）默认是公开的（public）。这意味着，当你定义一个接口时，你不需要显式地将其声明为public，它默认就是

僵尸进程，孤儿进程f.如何产生一个守护进程g.如何避免僵尸进程或者孤儿进程redisa.持久化方式有哪些，区别是什么b.redis集群有了解么c.rediszset()—底层如何实现（哈希表+跳跃表）和大数据相关的操作

大数据真的很神奇，或许这就是吸引力法则吧。和一群人一起坚持了21天。因为喜欢，所以坚持。在另一个地方记录了碎碎念，没有想到有新的收获。尤其是教学反思这块。

作者语：一个致力于用一不本正经的方式讲解一些一本正经的事物，从业多年见过太多一上来就满口专业术语后面做事情渣得不行的真实事件，后来发现原来能用浅显易懂的方式讲解一些高深内容的人都是真正的牛人。作者也致力于网这个方向发展

本文主要讲述通过MyBatis、JDBC等做大数据量数据插入的案例和结果。