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本文将从大数据视角出发,梳理时序数据库的核心选型维度,通过与国外主流产品的对比解析 Apache IoTDB(以下简称 “IoTDB”)的差异化优势,并结合详细操作步骤与代码,落地实战场景,助力企业高效选型与实践。
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本课题主要研究如何使用大数据技术和数据分析技术,对高铁客流数据进行分析,根据需要了解信息,将数据以可视化大屏的方式来进行体现,以更加直观的视角来提供数据支撑。具体功能主要实现了通过Spark大数据技术实现高铁客户数据可视化分析、实现对高铁客流数据的基本管理、通过机器学习实现对客户数据的预测等核心功能,同时提供了用户注册登录,查看公告,在线留言等的相关辅助功能。在技术开发上主要采用大数据Spark技术,Django开发框架以及机器学习等相关技术进行开发实现.
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Zookeeper采用快速领导者选举(FLE)算法实现集群Leader选举。选举基于Zxid(事务ID)和myid(服务器ID)两个关键信息,优先选择Zxid最大的节点,Zxid相同时选择myid较大的节点。选举过程分为投票发起、广播选票、选票比较和Leader确认四个阶段,通过TCP连接快速收敛投票结果。当选票超过半数节点统一时选举结束,新Leader负责数据同步和写请求处理。该算法确保了集群在Leader故障时能快速恢复服务,保证数据一致性。
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摘要 本文探讨了时序数据库(TSDB)在数字经济时代的重要性,重点分析了Apache IoTDB的核心优势。文章首先指出物联网设备产生的海量时序数据对传统数据库的挑战,强调TSDB在高效存储、快速查询和实时分析方面的专业性。随后系统性地提出了时序数据库选型的五大关键维度:数据模型与存储效率、读写性能、可扩展性、生态系统集成及运维管理。最后详细介绍IoTDB的创新架构,包括树形数据模型、TSFile存储引擎和基于Raft的分布式设计,展示其如何通过专有技术解决物联网场景下的时序数据处理难题,为工业监控、预测性
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Apache Kafka作为分布式流处理平台的核心,其消息发送模式和分区策略直接影响系统性能。本文深入剖析三种发送模式:同步发送保证可靠性但性能较低,适用金融交易等关键场景;异步发送通过回调机制实现高吞吐量,是日志收集的首选;批量发送在保证效率的同时平衡延迟。分区策略方面,默认策略巧妙结合哈希和轮询算法,自定义分区器可根据业务需求实现差异化处理。通过合理选择发送模式和分区策略,可将系统吞吐量提升数倍,同时避免热点分区和数据倾斜问题,为构建高性能分布式消息系统提供实战指导。
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摘要:Hadoop伪分布式模式配置影响了单机模式运行。需先停止服务(stop-all.sh),然后修改core-site.xml和hdfs-site.xml配置文件,删除特定属性(但需备份以便恢复伪分布式模式)。具体操作包括:删除core-site.xml中的hadoop.tmp.dir和fs.defaultFS属性,以及hdfs-site.xml中的dfs.replication、dfs.namenode.name.dir和dfs.datanode.data.dir属性。修改后即可正常使用单机模式运行Ha
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Apache IoTDB(Internet of Things Database)是一款专为物联网时序数据设计的开源数据库,由清华大学软件学院团队研发,现已成为Apache软件基金会的顶级项目。IoTDB以其高性能、高压缩比、易扩展等特点,在工业界和学术界均获得了广泛认可。下载链接Apache IoTDB 下载页面,用户可根据需求选择不同版本进行下载。Apache IoTDB作为一款国产开源的时序数据库新星,以其高性能、高压缩比、易扩展等特点,在时序数据库市场中脱颖而出。
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针对大数据环境下的SQL查询性能优化问题,提出了一套基于索引机制、并行运算和内存计算的综合解决方案。文章首先分析了传统单机数据库在面对TB/PB级数据时的性能瓶颈,然后详细阐述了三种核心优化技术的原理及分布式适配方案:索引设计需匹配分片特性,并行运算要合理控制分片粒度,内存计算需平衡性能与风险。针对分布式数据库架构,文章特别强调了分片键选择、跨节点查询优化等关键点,并构建了"评估-优化-验证"的闭环调优体系。通过某社交平台的实际案例,验证了优化方案的有效性,最终将查询耗时从30秒降至
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虽然时间很紧凑,但还是顺顺利利的通过考试了,两科分数都不高,但软考是通过型考试,只要过及格线就行了,给大家分享一些重难点技巧,照着这些去背效率特别高!①单边(单元测试-编码阶段)②吉祥(集成测试-详细设计)③膝盖(系统测试-概要设计)④验需(验收测试-需求分析)📢背诵的时候不要亖记硬背,可以结合宋一林中项课讲的系统集成背诵口诀,或者自己画思维导图帮助理解记忆,效率会更高!④HBase:是一个分布式的、面相列的开源数据库,主要应用于数据存储。⑥ChuKwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统。
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毕业设计:基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的花卉检测与识别系统 深度学习 大数据专业 计算机项目(附完整资源+PySide6界面+训练代码)(建议收藏)✅
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本文系统介绍了Git版本控制工具的核心功能与使用流程。从安装配置、基础概念(工作区/暂存区/仓库)到核心操作(add/commit/diff/log),详细讲解了Git的版本管理机制。重点介绍了分支管理、远程协作(clone/push/pull)等团队开发必备技能,并提供了撤销修改、合并冲突等实用技巧的解决方案。
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作为一名在搜索引擎领域深耕多年的技术专家,我见证了 Elasticsearch 从早期版本到现在的蓬勃发展。许多企业仍在使用 Elasticsearch 2.x 版本,但随着技术的发展和安全性要求的提升,升级到更新版本已成为必然趋势。今天,我将基于实际项目经验,为大家详细介绍如何将 Elasticsearch 2.x 平滑升级到 6.x 或 7.x 版本,帮助大家避开升级过程中的各种陷阱。
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本文详细介绍了Elastiflow网络流量分析系统的部署过程。首先完成Docker和Docker Compose的环境准备,包括离线安装和权限配置。然后通过在线或离线方式获取Elasticsearch、Logstash和Kibana镜像,并完成数据持久化设置。接着配置锐捷和华为交换机的sflow功能,设置采样率和流量采集方向。最后在Kibana中创建索引并导入模板,完成整个系统的安装部署。该方案支持离线环境部署,提供了完整的网络流量监控解决方案。
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ZooKeeper 的选举算法就像狮子王国的“民主游戏”,通过数据新旧、编号大小和多数派规则,快速选出可靠的领导者。它让分布式系统在节点故障或网络问题时依然能保持高可用性和一致性,是分布式世界的“国王制造机”!
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聚合函数对一组值进行计算并返回单一的值,通常聚合函数会与SELECT 语句的 GROUP BY 子句一同使用,在与 GROUP BY 子句使用时,聚合函数会为每一个组产生一个单一值,而不会为整个表产生一个单一值.SELECT COUNT(<字段名>) FROM <表名> WHERE <字段名> 运算符 <值>;SELECT SUM(<字段名>) FROM <表名> WHERE <字段名> 运算符 <值>;SELECT MIN(<字段名>) FROM <表名> WHERE <字段名> 运算符 <值>;
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Elasticsearch 8.x+支持向量检索功能,通过knn_vector字段存储高维向量(如128-768维),结合HNSW等算法实现KNN相似度查询。文章详细介绍了向量索引设计、数据写入方法、混合检索(结合结构化/全文查询)及性能优化建议,并提供了Python示例代码。同时阐述了向量生成技术(如BERT、CLIP模型)和与大模型集成的RAG应用场景,最后给出OpenAI+Milvus的实战案例,展示如何将向量检索应用于智能问答系统。
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ClickHouse是一款高性能列式存储的分布式OLAP数据库,采用无主节点架构,支持分片和副本机制实现高可用和横向扩展。文章详细解析了其架构设计、核心组件(Server节点、ZooKeeper、MergeTree引擎)和两种部署模式(单机/分布式),并提供了完整的安装部署指南,包括集群配置、ZooKeeper集成和分布式表创建方法。

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说出大家认为即将在2020年重磅登场的科技“高光时刻”吧!评论区留言,哪些黑科技会喷薄而出???
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随着数字化的进程,数据的处理、存储和传输得到了飞速的发展。高带宽的需求使得短距互联成了系统发展的瓶颈。受损耗和串扰等因素的影响,基于铜线的电互联的高带宽情况下的传输距离受到了限制,成本也随之上升。而且过多的电缆也会增加系统的重量和布线的复杂度。与电互连相比,基于多模光纤的光互连具有高带宽、低损耗、无串扰和匹配及电磁兼容等问题,而开始广泛地应用于机柜间、框架间和板间的高速互连。
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2020年第一个工作日,“达摩院2020十大科技趋势”发布。这是继2019年之后,阿里巴巴达摩院第二次预测年度科技趋势。 回望2019年的科技领域,静水流深之下仍有暗潮涌动。AI芯片崛起、智能城市诞生、5G催生全新应用场景……达摩院去年预测的科技趋势一一变为现实。科技浪潮新十年开启,围绕AI、芯片、云计算、区块链、工业互联网、量子计算等领域,达摩院继续提出最新趋势,并断言多个领域将出现颠覆性技术突破。
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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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刚刚获悉,腾讯在光网络设备和数据中心领域的两大硬件自研设计“OPC-4”和“TMDC”顺利通过OCP(Open Compute Project)审核并正式接受为官方开源贡献。这是腾讯在硬件领域的开源设计首次被OCP官方正式认可,同时,腾讯也成为中国首家对OCP有开源贡献的互联网公司。
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作为一家年营收超1000亿美元全球化企业,华为有19万员工且多达1023个办公地点,遍布世界范围内170多个国家并横跨运营商、政企和消费者三大领域的业务规模……如此雄厚财力、庞大架构、繁杂业务,有何可愁?自然是对寻找一款能够支撑企业有效增长以及全球化运作的智能工作平台有高度迫切的需求,这就是华为云WeLink的缘起之因。“确实,WeLink在华为云产品序列中绝对算得上是战略级,我们对此投入了很多。”华为云副总裁、联接与协同业务总裁薛浩说。
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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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“量子通信”这个专题,解析难度真心有点大。它涉及到量子论、信息论这样的烧脑理论,还关联了密码学、编码学等一堆看着都要绕着走的复杂学科。很多概念,光是看名字,都让人瑟瑟发抖——
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12月23日下午,“AI你—2019亚信科技媒体沟通会”在北京举办,亚信科技(股票代码:01675.HK)执行董事兼CEO高念书,高级副总裁兼公共与政府事务中心总经理陈武,副总裁兼CTO欧阳晔博士,副总裁兼战略与市场中心总经理王力平,与数十位来自党政、财经、IT行业和大众等主流媒体的记者编辑共聚一堂,就亚信科技近年来转型创新成果及未来五年的战略规划等展开深度沟通交流。大家踊跃发言,深度互动,共商发展,共期未来。
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今日,华为在北京发布更懂企业的智能工作平台华为云WeLink,并携手合作伙伴成立华为云WeLink生态联盟。 首批加入华为云WeLink生态联盟的伙伴包括(排名不分先后):金山办公、中软国际、致远互联、罗技、华为商旅、红圈营销、合思费控、Coremail论客、芯盾集团、目睹直播、视源股份、喜马拉雅、为知笔记等。
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今日,华为云在北京发布智能工作平台WeLink。华为云副总裁、联接与协同业务总裁薛浩表示:“华为云WeLink源自华为数字化转型实践,是更懂企业的智能工作平台,具备智能高效、安全可靠、开放共赢三大核心优势,为政企开启数字化办公智能新体验,助力实现数字化转型。”
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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。