- 相关博文
- 最新资讯
-
在数据处理和分析中，CASE WHEN 语句是 SQL 中的一种条件表达式，广泛应用于各种数据库和分析框架中，包括 Spark SQL。本文详细介绍了如何在 Spark SQL 中使用 CASE WHEN 语句来根据不同条件执行数据转化。通过多个实际案例，我们展示了如何使用 CASE WHEN 进行条件判断、结合聚合函数进行条件统计，并探讨了嵌套使用和性能优化注意事项。无论是分类数据、计算销售额区间，还是在复杂的查询中灵活应用，CASE WHEN 都能显著提高你的数据处理效率。掌握它，能够帮助你在实际的数据
-
- WoodyBryant
- 昨天
-
-
将消息分布到多个队列中，这在消息量很大或处理速度要求高的情况下非常有用。分片功能通过将消息拆分到多个队列中来平衡负载，从而提升消息处理的吞吐量和可靠性。它能够在多个队列之间分配负载，避免单个队列过载。（注：不能单独消费分片消息。消息分片不利于消息顺序区分）通过rabbitmq management添加策略，用于分片消息匹配转发。RabbitMQ 的分片插件。
-
- konglong127
- 昨天
-
-
引入mahout和es导致依赖冲突,es客户端启动失败
-
- 转生之后只吃水果麦片
- 15小时前
-
-
随着汽车市场的快速发展和消费者需求的日益多样化，汽车数据已成为汽车行业中不可或缺的重要资源。汽车之家作为国内领先的汽车垂直媒体平台，拥有海量的汽车数据，包括车型信息、用户评价、销量数据、价格走势等。这些数据不仅反映了汽车市场的动态变化，还为汽车制造商、经销商、消费者等提供了宝贵的决策依据。因此，设计并实现一个基于大数据的汽车之家汽车数据分析系统，旨在通过技术手段对汽车之家平台上的汽车数据进行深度挖掘和可视化展示，为汽车行业的相关方提供有力的数据支持。
-
- 码界筑梦坊
- 昨天
-
-
DeepSeek回复：以下是主流消息队列（MQ）的对比分析，结合核心特性、适用场景和实际案例说明：架构特点：分布式Commit Log设计，通过分区实现水平扩展优势场景：大数据日志采集（Flink/Spark集成）实时流处理（Kafka Streams）事件溯源（如用户行为追踪）缺陷：单条消息低延迟处理能力较弱需要Zookeeper协调（新版已移除）实战案例：在用户画像系统中，使用Kafka收集埋点数据，峰值处理量达200万条/秒架构特点：基于Erlang的Actor模型，Exchange-Queue-Bi
-
- 天天向上杰
- 昨天
数据错误 -
-
学习视频路径： 尚硅谷大数据项目【电商数仓6.0】企业数据仓库项目大数据实战_哔哩哔哩_bilibili上传hive到linux的/opt/software解压hive 重命名hive 添加环境变量更新环境变量进入/opt/module/hive/lib，解决日志Jar包冲突Hive元数据配置到MySQL 将MySQL的JDBC驱动拷贝到Hive的lib目录下 新建hive-site.xml文件 启动hive登录MySQL 新建hive元数据
-
- 勿嗔661
- 昨天
-
-
综上所述，Kafka和RabbitMQ等消息队列中间件在ERP项目中具有广泛的应用前景，特别是在订单模块中，它们可以实现服务间的解耦、异步通信、流量削峰以及提高系统的可伸缩性和最终一致性等功能。例如，订单服务生成订单后，将消息发送到队列，库存服务和支付服务分别从队列中获取消息并处理。：使用RabbitMQ的广播模式（Fanout），将消息发送到交换机，多个消费者（如库存服务、搜索服务）订阅该交换机，实现消息的“一发多收”。：提升用户响应速度，优化用户体验，同时将非关键流程异步化，避免因慢服务拖累主流程。
-
- 天天向上杰
- 昨天
-
-
了解如何使用 Elasticsearch 的 “self-quering” 检索器来通过结构化过滤器提高语义搜索的相关性。在人工智能搜索的世界中，在海量的数据集中高效地找到正确的数据至关重要。传统的基于关键词的搜索在处理涉及自然语言的查询时往往会失效，这时就需要语义搜索了。然而，如果你想将语义搜索的功能与过滤日期和数字值等结构化元数据的能力结合起来，那么自查询检索器（self-querying retrievers）就可以发挥作用了。自查询检索器提供了一种强大的方法来利用元数据进行更精确、更细致
-
以下是 Kafka 生产者（Producer）在日常开发中的。消息在缓冲区等待时间（毫秒），增大可提升吞吐量（但增加延迟）。生产者缓冲区满或元数据不可用时的阻塞时间（超时抛异常）。：等待所有 ISR 副本确认（最高可靠性）。生产者等待 Broker 响应的超时时间。单个批次的大小阈值，达到阈值后立即发送。SSL 证书路径（客户端认证时需配置）。：等待 Leader 确认（默认）。Value 的序列化类（同上）。：不等待确认（可能丢失数据）。发送失败后的重试次数（建议设为。接口），用于监控或修改消息。
-
- 漫步者TZ
- 昨天
数据错误 -
-
教学经历：从教20年，执教12+所全球顶尖商学院课程，包括清华大学、北京大学、中欧国际工商学院、哥伦比亚大学等。唐兴通先生始终致力于将全球领先商业思想大师菲利普·科特勒、EM·罗杰斯、杰弗里·摩尔等最新思想作品翻译引入中国，并深度融合中国本土实践，为中国企业在数字化进程中开辟了一条跨越性发展的创新之路。核心专长： AI商业化应用、数字营销创新、数字新销售能力体系打造、数字化转型、• 国央企：中石化、国家电网、中国移动、中粮、中远海运等；• 科技创新企业：华为、阿里巴巴、腾讯、京东、百度等；
-
12月3日，广东省农村信用社联合社银信中心副总裁周丹在2019年阿里云广东峰会上透露，通过携手阿里云，广东农信实现了从传统架构向云化的转型升级，金融业务系统的搭建工期从按月计算缩短至按天计算，效率大幅提升。
-
12月3日，广州云峰会上，阿里云宣布推出面向混合云场景的CPFS一体机和视觉AI一体机，两款新品具备超高性能、开箱即用等特性，极大降低企业上云的周期和门槛。加上此前推出的POLARDB数据库一体机和蚂蚁mPaaS一体机，阿里云已为客户提供了四款一体机家族产品，集结了云、网、边、端一体化的能力，打破云的边界，让企业能够随时随地全栈、全态、甚至全域上云。
-
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。
-
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。
-
12月3日，在阿里云广东峰会上，阿里云联合超图软件、长光卫星、Maxar技术、四维测绘等顶级卫星影像产业链公司发布数字地球引擎，提供开放式的影像数据集、遥感AI能力、丰富的API接口等，在国土资源监管、水利河道治理、自然环境保护和农业估产等领域帮助政府和企业提升效率。
-
12月3日，阿里云广东峰会期间，大横琴科技公司联合阿里云发布了全国首个跨境服务创新平台。基于该平台，全国首个跨境服务APP“琴澳通”也正式发布。“琴澳通”将为澳门企业及个人提供服务，推动澳门和广东两地的产业经济联动，数字化升级。
-
“我们希望帮助工厂从原来的单点变成全产业链、全价值链、全要素的融合，变成数字化智能化的工厂，并为工业产品带来智能化。”库伟表示。
-
12月3日，在2019阿里云广东峰会上，阿里云智能总裁张建锋表示，全面迈入数字经济时代，数据成为社会经济发展的新生产要素，云智能是新基础设施。
-
-
不管我们是不是技术迷，无可否认的是，现在我们各自的生活都对互联网产生了高度依赖。在这个各种社交软件都离不开物联网设备的社会，它们以各式各样的方式将我们与网络世界连接起来。
-
-
华为云TaurusDB计算存储分离架构：让数据“身”分离，“心”凝聚
在2019年HC大会上，华为重磅推出最新一代高扩展海量存储分布式数据库——TaurusDB，它拥有一个最大的特点就是将存储和计算以一种分离的架构形式运行。很多人就会问到，华为云为什么会设计这款产品？核心竞争力是什么？对比原生MySQL的优势有哪些？借此时机，CSDN记者有幸采访到了华为云TaurusDB数据库资深技术专家，现在就请他来为我们一一解答。
-
本月12日，中国移动31个省的通信工程设计与可行性研究集采正式启动。 这次集采规模庞大，涵盖了无线网(5G、FDD、NB等)、核心网、承载网、支撑网等专业方向，预估基本规模超400亿元，预估扩展规模超600亿元。 毫无疑问，5G，是中国移动本次集采的主要目标。
-
不管我们是不是技术迷，无可否认的是，现在我们各自的生活都对互联网产生了高度依赖。在这个各种社交软件都离不开物联网设备的社会，它们以各式各样的方式将我们与网络世界连接起来。
-
-
11月28日，阿里云正式开源机器学习平台 Alink，这也是全球首个批流一体的算法平台，旨在降低算法开发门槛，帮助开发者掌握机器学习的生命全周期。
-
-
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。
-
随着移动互联网、信息技术等创新发展，数据量呈指数级爆发式增长并表现在多个方面，即规模扩张、结构多元化的数据新形态；业务升级转型带来的场景化需求数据新部署；市场细分带来的数据应用新模式以及承载行业发展，发挥核心资源池地位的数据新价值等。据IDC预测，全球数据圈将从2018年的33ZB增至2025年的175ZB，实现5倍以上的增长。在新数据时代，数据在数据形态、部署环境、应用模式和价值需求等方面均出现了更为精细化的需求，应对数据爆发压力，欲将海量的连接、微秒级的延迟、极高的性能体验为我所用，创新存储价值则变得势在必行。
-
活动
-
2021-11-10
-
2021-03-09
-
2020-12-16
独家定制
-
-
3500人的专业安全团队与你同在
-
-
CSDN云计算在线公开课
-
-
IaaS市场高速增长，历久弥新
精品推荐
关于我们
关注「云计算」
转载 & 投稿：songhui@csdn.net
商务合作：zhangjing@csdn.net