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HBase数据库不同于一般的数据库，如MySQL数据库和Oracle数据库是基于行进行数据的存储，而HBase则是基于列进行数据的存储，这样的话，HBase就可以随着存储数据的不断增加而实时动态的增加列，从而满足Spark计算框架可以实时的将处理好的数据存储到HBase数据库中的需求。在图中，Zookeeper中存储的是ROOT表的数据，而ROOT表中存储的是META表的Region信息，也就是所有RegionServer的地址。一种精神"学说"的基本目的，就是永远处在高度的警惕之中。
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- 想你依然心痛
- 前天
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例如，通过统计用户购买商品的类别、价格区间等，确定用户的消费偏好；通过 Hive 对海量用户行为数据的存储和管理，以及 Spark 对数据的高效处理和分析，能够深入挖掘用户的潜在需求和行为模式，构建更精准的用户画像和推荐模型，从而为用户提供更符合其兴趣和需求的推荐内容，提高用户对推荐结果的满意度。Hive 基于 HDFS 的存储能力保证了海量用户行为数据的可靠存储，Spark 的内存计算技术加快了数据处理和模型训练的速度，使得推荐系统能够快速响应用户的需求，减少推荐结果的生成时间，提升系统的整体性能。
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- 大力出奇迹985
- 2025-07-30
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一方面，物流场景中数据产生的源头众多，包括运输车辆的 GPS 设备、仓库的出入库扫描设备等，这些设备产生的数据格式不一、频率各异，如何将这些分散的数据高效聚合并实时传输到后端系统，是一大难题。另一方面，随着业务规模的扩大，物流数据量呈指数级增长，传统的数据库在处理高频查询时，往往会出现响应缓慢、系统负载过高等问题，难以满足客户对实时性的要求。在物流轨迹追踪系统中，安装在运输车辆、仓库设备等数据源头的组件充当生产者，它们将采集到的货物位置、状态等信息按照一定的格式封装成消息，发送到 Kafka 的主题中。
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- 大力出奇迹985
- 2025-07-30
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在测试工程师常用的 “提交前检查”“CI 流水线检查” 场景中，Biome 能显著缩短等待时间，例如在包含 1000 个文件的 React 项目中，ESLint 完整检查需 30 秒以上，而 Biome 仅需 5-8 秒，直接提升了自动化流程的响应速度。Biome 的核心定位是 “一体化代码质量工具”，集代码检查、格式化、语法解析于一身，无需额外依赖，开箱即用。通过拥抱 Biome，测试工程师能将更多精力聚焦于代码质量规则的设计与优化，而非工具链的维护，最终实现 “以更少的成本，管控更高质量的代码”。
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- 大力出奇迹985
- 前天
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本文介绍了Git分支管理的高级技巧，包括分支创建与切换、合并分支及解决冲突的方法，并详细讲解了Git Flow这一流行的分支策略。主要内容包括：使用git branch和git checkout命令操作分支；通过git merge合并分支并解决可能出现的冲突；Git Flow的分支模型（master、develop、feature、release和hotfix分支）及其适用场景。这些技巧能帮助开发者高效管理代码版本，特别适合大型团队协作项目，确保开发流程的规范性和稳定性。
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- ##学无止境##
- 昨天
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本文系统梳理了七大主流中间件的高可用实现方案：MySQL基于MHA/MGR实现主从复制与自动切换；Nacos采用Raft协议构建自愈集群；Redis通过哨兵和集群模式分别应对主从切换与水平扩展需求；RocketMQ利用NameServer解耦路由管理；Elasticsearch通过分片副本机制实现数据冗余；Nginx借助Keepalived+VIP完成主备切换；RabbitMQ则采用镜像队列保证数据一致性。文章对比分析了各方案的技术特点、适用场景及优劣，并指出高可用设计需结合具体业务需求。
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- 要阿尔卑斯吗.
- 昨天
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本文介绍了一个基于大数据技术的音乐推荐系统，采用Python+Flask框架开发，整合Hadoop+Spark处理海量数据，实现协同过滤推荐算法。系统包含用户和管理员双角色功能：用户可获取个性化音乐推荐、参与社区交流；管理员能进行用户管理、音乐审核及可视化数据分析。核心亮点包括爬虫自动采集音乐数据、大屏可视化展示用户行为分析，以及解决数据稀疏性问题的推荐算法优化。系统显著提升了音乐推荐的精准度和用户体验，为音乐平台运营提供数据支持。
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- lybysj668
- 昨天
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在聊具体操作前，先简单说下 Elasticsearch（简称 ES）到底是个啥。它是一个分布式全文搜索引擎，能快速存储、检索和分析海量数据。速度快：基于倒排索引（类似字典的目录），哪怕几十万条数据，搜索响应也能控制在毫秒级；功能强：支持分词、模糊搜索、高亮匹配、聚合分析（比如统计某个关键词出现的次数）；可扩展：能轻松搭建集群，应对数据量增长。这也是我放弃纯前端 JS 搜索的原因 —— 前端搜索在数据量小时还行，数据多了就彻底 “歇菜”。数据量超过 1000 条，纯前端搜索卡顿；
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Kafka架构解析：从"社团任务"视角看分布式消息系统 本文通过"社团任务执行"的类比，生动解析了Kafka的核心架构和工作原理。将Kafka集群比作一个高效运作的"社团"：Zookeeper是掌控规矩的长老团，负责Leader选举和集群协调；Broker是分区指挥官，Leader节点处理读写请求，Follower节点作为后备；Topic代表特定任务类别，Partition是具体执行单元。消息生产者是情报员，消费者是收尾人，而底层的日志文件则如同社
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- 博一波
- 昨天
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（比如：查询uuid为zhangsan,lisi,zhaoliu的用户列表(因为uuid唯一性查询出来只有三条，那么一般情况下是列表数据记录或者文档存在多条)）b.查询pass>=123456并且uuid！=‘zs’的，那么除zs外pass大于等于123456的都被查询出来。多个等于条件在同一个must里面[ ]写就行.想写多少都行，满足查询条件即可。记住添加的时候记得带上唯一标识的字段，例如：数据库非业务主键字段id,uuid等，添加的字段必须必须能在其他相应文档列表中的"_source"下能找到。
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- 暖苏
- 前天
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本文介绍了 Elasticsearch 集群故障模拟的两种场景：磁盘空间满和主节点选举问题。针对磁盘空间满模拟，详细说明了通过 dd 和 fallocate 命令快速填充磁盘的方法，对比了两种命令的差异及适用场景，同时提供了集群状态监控和清理方案。对于主节点选举问题，给出了识别主节点、停止主节点服务并观察选举过程的步骤。最后强调了安全注意事项和关键监控指标，为测试集群容错能力提供指导。全文包含具体命令示例和参数说明，适合运维人员参考实施。
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- 大数据与AI实验室
- 昨天
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Spark的出现，如同云计算历史上划破长空的闪电。它为速度而生，以内存为舟，将数据处理的艺术提升至全新境界。这本书，便是你淬炼这道“灵光”的修行法门。我们将从Spark的核心——RDD的奥秘与惰性计算的智慧入手，修炼你的“内功心法”。随后，你将驾驭Spark SQL的结构化之力，驰骋于Structured Streaming的实时之流，并运用MLlib与GraphX，让数据绽放出预测与洞察的火花。本书不仅传授“术”，更探究其“道”，从运行原理到性能调优，从项目实战到生态融合，助你洞悉其设计的精髓。
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- 莲华君
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Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。链接: https://pan.baidu.com/s/1BBS2JnS2kYC2o4kHVrsPxQ 提取码: q7us。
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- 思辨共悟
- 前天
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医疗保健、零售、金融、制造业……一文带你看懂大数据对工业领域的影响！...
随着大数据技术的兴起，工业领域在很大程度上发生了变化。智能手机和其他通讯方式的使用迅速增加，使得每天都能收集大量数据。以下是大数据对工业领域的影响。
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每当提到区块链一词时，许多人都会将其与比特币等加密货币联系起来。这项技术通过加快交易速度、提供隐私和透明以及其他更多功能，确实改变了虚拟货币的世界。
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MySQL 狠甩 Oracle 稳居 Top1，私有云最受重用，大数据人才匮乏！ | 中国大数据应用年度报告...
科技长河，顺之者昌，错失者亡。在这个技术百态之中，中国专业的 IT 社区CSDN 创始人&董事长蒋涛曾多次在公开活动中表示，开发者是对技术变革最敏感的人群。这不仅源于开发者、工程师创建了助力这个时代蜕变的工具，他们还极具前瞻性地缔造了真实世界之外的虚拟、数字化世界。
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根据《哈佛商业评论》的说法，数据科学家是21世纪最性感的工作。在现在这个大数据的世界中，数据科学家们用AI 或深度学习方法来发掘宝贵的商业见解。
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相信对于大部分的大数据初学者来说，一定遇见过Hadoop集群无法正常关闭的情况。有时候当我们更改了Hadoop内组件的配置文件后，必须要通过重启集群来使配置文件生效。
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这篇分享主要总结了数据从业人员在实践中可能遇到的陷阱与缺陷。跟其他新起的行业一样，数据科学从业人员需要不停的去考虑现在，考虑未来；需要不断的斟酌工作方法的合理性，正确性。思索不断，才能前行。
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2月18日，阿里云在官网宣布，河源数据中心正式对外提供服务。这是华南地区规模最大的绿色数据中心，可容纳超过30万台服务器，作为深圳地域的新可用区为华南地区上百万企业客户提供领先的云计算、人工智能、物联网等服务。
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如今，Python真是无处不在。尽管许多看门人争辩说，如果他们不使用比Python更难的语言编写代码，那么一个人是否真是软件开发人员，但它仍然无处不在。
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随着云计算，大数据和人工智能技术应用，单靠CPU已经无法满足各行各业的算力需求。海量数据分析、机器学习和边缘计算等场景需要计算架构多样化，需要不同的处理器架构和GPU，NPU和FPGA等异构计算技术协同，满足特定领域的算法和专用计算需求。今天，笔者带大家详细了解下FPGA技术。 FPGA是英文Field Programmable Gate Array简称，即现场可编程门阵列。它是在PLA、PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。
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随着云计算，大数据和人工智能技术发展，边缘计算发挥着越来越重要的作用，补充数据中心算力需求。计算架构要求多样化，需要不同的CPU架构来满足不断增长的算力需求，同时需要GPU，NPU和FPGA等技术加速特定领域的算法和专用计算。以此，不同CPU架构，不同加速技术应用而生。
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云+X案例展 | 电商零售类：WakeData助力叁拾加数字化变革
在新零售时代下，各行业都在寻求数字化转型、发展智慧零售模式。而作为新零售的主赛道生鲜行业来说，运营端需要从即时性消费需求出发，加强线下场景布局，提升用户全渠道消费体验。其中水果是生鲜里消费者喜爱程度及消费频次较高的品类，具有很强的互联网基因，但水果行业的数据构成极其复杂，要考虑很多变量，这就需要借助线下大数据构建数字化运营及经营系统。
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云+X案例展 | 金融类：金山云为新网银行重塑金融服务提供云计算动力
作为国内第三家、中西部首家互联网银行，新网银行从创立起，就注定将走上一条与众不同之路。按照新网银行高层的话说，“与其说我们是一家银行，不如说我们是一家拿了银行牌照、专注于大数据驱动的金融科技公司”，这无疑是点出了新网银行的特别之处——依靠大数据风控和金融科技能力来驱动业务运营，实现金融和科技的融合。
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云+X案例展 | 金融类：荣之联助力君康人寿构建新一代数据中心
近年来，互联网、大数据、云计算和物联网等行业的蓬勃发展，对数据的存储、交换、计算等的应用需求不断增加，使得大数据发展需求下对上游基础设施领域的需求持续旺盛，促进了数据中心（简称“IDC”）需求的不断增加。同时，各国5G技术的发展和商用化的推广又进一步促进了IDC行业爆发增长。未来，IDC行业必将成为物联网、云计算及5G技术的不断完善与发展下又一风口。
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近日腾讯云在北京举行大数据AI新品发布会。会上，腾讯云带来了在大数据与AI领域的最新研究成果，包括AI换脸甄别技术AntiFakes、腾讯星图以及企业画像平台等七大重磅新品，并对AI、大数据产品进行全线升级，致力于为用户带来更精细化的应用场景、更强大的技术能力以及更低的应用成本，全面降低企业AI技术应用门槛。
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近日在腾讯云AI大数据新品发布会上，腾讯云副总裁王龙向听众全面介绍了当前腾讯云数据智能服务的全景布局。针对目前整体AI行业的发展趋势，他表示过去一招鲜的发展模式已经难以为继，取而代之的是真正能够产生价值的、端到端的、全面的AI解决方案，并且随着技术的不断演进，企业进入和使用数据智能领域的门槛将继续大幅降低。
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阿里云提出“云+Fintech”新金融战略 已助上万家金融机构上云
12月3日，阿里云峰会广东期间，阿里巴巴副总裁、阿里云智能数字政府事业部总裁许诗军表示，目前阿里云已成为中国数字政府大数据整体市场第一，也是数字政府大数据基础平台软件市场第一。
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12月3日，阿里云峰会广东期间，阿里巴巴副总裁、阿里云智能数字政府事业部总裁许诗军表示，目前阿里云已成为中国数字政府大数据整体市场第一，也是数字政府大数据基础平台软件市场第一。
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2019年技术盘点云数据库篇（一）：UCloud专家谈云数据库：千锤百炼 云之重器
公有云逐渐成为企业运行 IT 设施的新趋势，那么作为企业最核心的系统—数据库，数据上云也成为大数据时代的必然选择。对企业来说，数据可视为其命脉，因此数据迁移上云就意味着将企业“命脉”搬到云平台。事实上，数据上云有两种形式，数据库直接上云或者选择云数据库，而云数据库利用其云原生的优势具备了许多过去数据库产品不具备的优势，包括可靠性、弹性、存储容量以及成本等，正逐渐被更多的企业所接受。
活动
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2021-11-10
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2021-03-09
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2020-12-16
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