- 相关博文
- 最新资讯
-
超高并发架构。美国总统选举,要一个选票系统,要100w tps,1000wqps,选票不可篡改,不可重复
-
在使用 Git 拉取新项目后,常遇到 Maven 依赖无法正常下载的问题。以下是经过梳理的分步解决方案,按操作成本从低到高排序,建议逐步尝试:。
-
以追加的方式进行导入数据,所以出现重复值,这种情况是错误。用新的数据文件的数据覆盖旧的数据。
-
本文介绍了数据仓库相关内容,分为四个部分: 数据研发工程师与分析师的关系:大公司分工明确,分析师需懂研发;小公司研发兼任分析工作但不够专业。 App日志采集中的埋点:分析师需主动参与埋点规范制定,避免后期分析困难,埋点文档化很重要。 数据建模步骤:分为ODS原始数据层、DWS数据仓库层和DM应用层,通过分层处理提高计算效率和数据可用性,建议迭代式开发而非大而全。 数据管理:包括计算管理(避免数据倾斜)、存储管理(合理设置保存周期)和权限管理(最小权限原则)。 最后强调埋点主动性、数据建模三层次和权限管理的重
-
useSocket WebSocket 封装 Hook 使用说明 该文档介绍了基于 Vue 3 Composition API 的 WebSocket 封装 Hook,专为 UniApp 项目设计。项目包含 Node.js 服务端和 UniApp 客户端两个仓库。 核心功能包括: 自动连接管理 自动重连机制 心跳检测 消息管理 状态监控 错误处理 文档提供了完整的安装指南、基本使用示例和 API 参考,包含连接配置、消息发送、状态监控等核心功能的实现代码,帮助开发者快速集成 WebSocket 实时通信功能
-
今天带来的是基于Python+大数据的医疗数据可视化分析系统的设计与实现,结合Hadoop大数据技术,实现医疗数据的采集、存储、分析与可视化。系统分为管理员和用户两个角色:管理员负责用户管理、医疗数据处理、药物分析等核心功能;用户可进行个人中心管理、数据查询及病理预测。采用MySQL数据库存储数据,通过E-R图设计实体关系,并利用Echarts实现数据可视化。系统界面展示包括诊断预测、结果分析和后台管理等功能,有效支持医疗决策与资源优化。代码示例展示了爬虫模块的实现,为系统提供数据支持。
-
《游戏开发中Excel数据管理的规范与实践》摘要:本文系统阐述了游戏开发中Excel数据管理的关键环节。在基础规范设计方面,提出标准化格式体系、数据类型约束和特殊业务规则三大要点;高效导出流程强调多格式架构设计和技术实现优化;多层级纠错机制构建三维度校验体系和完善错误处理流程;工程化实践则从工具链协作、性能风险控制和团队建设展开。研究表明,规范化的数据管理可降低40%以上BUG修复成本。未来可结合AI技术提升异常识别智能化水平,持续优化游戏开发生态。
-
【数据分析】基于大数据的NBA美国职业篮球联赛数据分析可视化系统 | 数据可视化大屏 计算机毕业设计实战项目 Hadoop SPark java Python
-
摘要:本文总结了Kafka、RabbitMQ和ActiveMQ三大消息队列的面试常见问题。Kafka适用于高吞吐场景,通过分区保证顺序消费,采用多副本防止消息丢失;RabbitMQ功能丰富,支持灵活路由和延迟队列,通过ACK机制确保可靠性;ActiveMQ兼容JMS,适合传统企业应用。三者对比显示,Kafka吞吐量最高但功能简单,RabbitMQ均衡灵活,ActiveMQ功能齐全但性能较低。文中还详细解答了消息积压、顺序消费、延迟消息等具体问题的解决方案。
-
《哔哩哔哩热门视频数据可视化分析系统》是一个基于大数据技术构建的视频平台数据分析系统,采用Hadoop+Spark分布式计算框架作为数据处理核心,结合Django后端架构,为用户提供全方位的视频数据洞察服务。系统前端采用Vue+ElementUI构建交互界面,通过Echarts实现数据可视化展示,后端利用Spark SQL和Pandas进行高效的数据处理与分析。系统将海量的视频数据存储在HDFS分布式文件系统中,通过MySQL数据库管理结构化数据,实现了从数据采集、存储、处理到可视
-
本文总结了Pandas数据分析库的核心功能,按类别列出常用函数及其说明:1️⃣基础属性与方法(head/shape/describe等);2️⃣数据选择与索引(loc/iloc/query等);3️⃣统计聚合函数(sum/mean/agg等);4️⃣分组透视(groupby/pivot_table);5️⃣字符串处理(.str);6️⃣日期操作(.dt);7️⃣排序排名(sort_values/rank);8️⃣数据合并(concat/merge);9️⃣其他实用工具(apply/corr/sample等)
-
网络爬虫技术经历了从基础到智能的演进过程:2000-2010年主要使用urllib进行静态页面抓取;2010年Scrapy框架提升了开发效率;2013年Beautiful Soup等库使解析更便捷;2016年Selenium解决了动态页面抓取问题;2018年分布式技术应对大规模爬取需求;2020年后进入智能爬虫阶段,结合AI技术实现自适应解析。
-
写一段Redshift的SQL,检查一个表格里所有的字符串字段是否有值等于keyword的单元格,如果有,输出一张表,包含Schema名、表名、字段名和值,输出结果集不包含重复数据。这种方案在性能和结果完整性之间取得了平衡。
-
在企业级数据架构中,Apache Kafka(分布式消息队列系统)作为实时数据流的核心枢纽,其版本管理直接影响系统稳定性与功能迭代。随着Kafka 4.0的发布,ZooKeeper模式全面移除、KRaft协议成为唯一选择,多版本共存与平滑升级的复杂性显著提升。本文将系统解析版本兼容矩阵、多环境隔离方案及跨版本迁移实践,帮助技术团队规避升级风险,最大化利用Kafka的新特性。## 版本兼容性核心...
-
次年,国家公布第二批国家级大数据综合试验区建设名单,包括北京、天津、河北、内蒙古、辽宁、河南、上海、重庆、广东。邱子迅,周亚虹.数字经济发展与地区全要素生产率—基于国家级大数据综合试验区的分析[J].财经研究,2021,47(07):4-17.团队参照邱子迅(2021)一文中的做法,如果地级市的所在省份为国家级大数据试验区,则当年及以后的DID变量取值为1,否则为0。“国家级大数据综合试验区”试点城市DID-Excel格式。数据名称:“国家级大数据综合试验区”试点城市DID。样本数量:7451条。
-
Excel自动化开发中高效数据操作的关键在于"一次读写"原则,通过批量操作显著提升性能。文章分析了传统逐个单元格操作的低效性(COM调用开销、上下文切换等问题),并介绍了使用二维数组批量读写数据的方法。实战案例对比了两种方式:逐个单元格写入1万行5列数据耗时较长,而批量数组操作可大幅缩短处理时间。这种优化适用于大数据量导出、复杂数据处理等场景,能有效提升处理速度、降低资源消耗并改善用户体验。
-
SQL Server批量创建设备时存在2100个参数限制问题的解决方案 问题描述:使用SQL Server批量创建设备时,由于SQL Server最多支持2100个占位符参数,导致批量插入大批量设备时出现错误。 解决方案: 采用分批次处理方式,将待插入数据按2000条/批分割 使用ListUtils工具类将大List分割为多个子List 对每个子List单独执行唯一性检查和插入操作 优化措施: 提供了Java集合分割工具类ListUtils 包含批量插入性能优化建议 支持Elasticsearch和MySQ
-
这是一篇可落地的技术实战文,围绕 Event Time / Watermarks / Windows 三大主题,讲清楚:为什么要用事件时间、如何配置和监控水位线、如何在乱序与迟到数据下做正确可复现的分析,以及窗口 API 的“姿势要点与坑位”。示例以 Java DataStream API 为主。
-
本文详细介绍了CentOS系统的下载、安装及虚拟机配置流程:1)从官网下载CentOS ISO镜像;2)在VMware中创建虚拟机并安装CentOS系统;3)通过复制虚拟机文件快速部署多节点;4)配置网络参数并验证连通性。重点包括:ISO镜像选择、虚拟机硬件配置、网络设置修改(IP/MAC地址)以及多节点部署方法,为后续Hadoop集群搭建提供基础环境准备。
-
Kafka依赖ZooKeeper协调服务,新版本内置了ZooKeeper(等zookeeper启动好了再启动kafka)端口冲突:确保9092(Kafka)和2181(ZooKeeper)端口未被占用。日志目录权限:确保Kafka进程有权限写入log.dirs配置的目录。5.1创建topic(localhost或你的服务器IP)Kafka依赖 Java运行环境(JDK8或更高版本)如果已经安装Java环境,可通过如下方式进行检查。从官网下载最新版Kafka(以3.7.0为例)5.3启动消费者(新终端)

加载中...