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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
- 昨天
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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
- 昨天
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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
- 昨天
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本文提出了一种基于定时水平分表的冷热数据分离存储方案，针对电商、物流等业务中数据快速增长带来的性能问题。通过分析业务特点和数据访问模式，将快递订单等时效性数据按时间维度分为热数据表和历史数据表。方案采用Spring定时任务，每天凌晨自动迁移超过120天的数据到历史表，通过分批次处理（每批1000条）避免性能瓶颈，并记录详细迁移日志确保可追溯性。核心实现包含定时任务调度器、数据迁移服务等模块，使用事务保障一致性，有效解决了单表数据膨胀导致的查询性能下降和存储成本问题。
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- 比耶兽
- 23小时前
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本文介绍了Hive多数据源可视化工具DataGrip和DBeaver的使用方法。首先分析了连接报错"Connection refused:connect"的原因是由于未启动HiveServer2服务，并提供了启动方法。随后详细介绍了两种可视化工具的操作流程：DataGrip作为JetBrains产品界面统一，支持快速下载驱动和智能补全；DBeaver作为开源免费工具支持300多种数据库，功能全面但需要多次尝试下载驱动。文章对比了两款工具的优缺点，最终推荐DBeaver，认为其免费、功能强
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- yuanzhengme.
- 前天
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本文介绍了使用Elasticdump工具进行Elasticsearch数据备份与还原的方法。Elasticdump适用于数据量较小、索引不多的场景，支持单个/多个索引的文档数据（data）和索引结构（index）备份，但存在一些局限性，如不能同时备份index和data、通配符还原受限等。文章详细说明了安装步骤（Node.js环境配置+离线包安装）和基本语法，并提供了多种使用示例，包括全量备份、指定索引备份、S3存储操作等场景。实战部分展示了从下载安装包到环境配置的完整部署流程。该工具操作简单但需注意其适用
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- 哥哥还在IT中
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本文将带领你使用 Spring Boot 通过清晰的代码实例和详尽的解释，深入理解并通过代码demo实践 RabbitMQ 的四种核心工作模式：work、direc、fanout、topic
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- doublez234
- 前天
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2. 薪资梯度分布：初级AI工程师年薪20-35万（1-3年经验），资深算法专家可达80-120万（5年+项目经验）。1. 分阶段目标设定：短期（1-2年）聚焦技术深耕（如考取算法工程师认证），中期（3-5年）转向技术管理或垂直领域专家（如自动驾驶感知系统研发），长期关注行业趋势（如AI伦理、AI立法）以把握新兴机会。3. 监管滞后矛盾：中美欧监管体系呈现碎片化特征，中国侧重数据安全（《生成式AI服务管理办法》），美国推行行业自律（NIST AI风险管理框架），欧盟强调人权保护（GDPR扩展条款）。
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- SXTomi
- 昨天
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本文介绍了一个简单高效的屏幕捕获方案ScreenCaptureWpfEasy，通过C++ GDI实现底层捕获功能，并封装为WPF可调用的类库。该方案采用RGB565格式捕获屏幕区域，使用DIBSection创建连续像素缓冲，通过BitBlt快速拷贝屏幕内容。WPF端通过P/Invoke调用C++函数，将捕获结果转换为BitmapSource显示。相比现有NuGet包，该方案代码简洁、性能高效，支持自定义捕获区域和刷新频率。项目基于VS2022开发，使用C++20和.NET8，示例程序采用ModernWPFU
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- 冬日凉爽
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本文介绍了SpringBoot中RabbitMQ消息队列的完整配置方案，重点解决消息可靠性问题。配置包括：1）声明普通/死信交换机和队列，设置1分钟TTL和死信路由；2）自定义RabbitTemplate实现消息确认机制（ConfirmCallback）和回退机制（ReturnsCallback）；3）通过Nacos配置持久化、手动ACK、重试机制；4）消费者端实现消息处理成功确认和失败处理逻辑。该方案从生产者到消费者的全链路保障了消息不丢失，包括交换机/队列持久化、失败消息重试、死信队列处理等完整容错机制
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- 羊羊Fish
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破题大数据应用发展难点，探索城市大数据发展之路——TalkingData正式发布“城市大数据场景创新平台”
2019年11月25日，T11 2019暨TalkingData数据智能峰会在京成功举办。会议期间，TalkingData正式发布“城市大数据场景创新平台”，并与武汉市东湖高新区签订“TalkingData华中研发总部、全国交付总部落户武汉东湖高新区”合作协议，与数睿科技、脉策数据、万商联信、爱家物联等多家合作伙伴签订了战略合作协议。
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【重磅快讯】T11 2019数据智能技术峰会举办，AI将成为行业颠覆者
11月25日，T11 2019数据智能技术峰会在京举办。TalkingData正式宣布了2019年的最新战略布局，以数据平台为支撑，借助大数据技术积累与人工智能技术创新，聚焦不同行业场景需求，并在选址、预测、个性化推荐等方面进行深入应用，以数据和科技的力量驱动发展。
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正式开源TKE和TBase，腾讯正成为大数据领域开源全面的厂商
在11月6日召开的Techo开发者大会上，腾讯云副总裁、腾讯数据平台部总经理蒋杰博士正式对外披露腾讯大数据平台10年技术演进历程。经过10年的积累，腾讯大数据平台的算力资源池目前已有超过20万台的规模，每天实时数据计算量超过30万亿条，并且随着资源管理平台核心TKE和分布式数据库TBase正式对外开源，腾讯正在成为大数据领域开源全面的公司。
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