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本文介绍了一位拥有14年经验的计算机专业毕设指导专家，擅长Java、Python等多种开发语言，覆盖大数据、深度学习、网站开发等领域。文中以《基于Hadoop的电商数据可视化分析系统》为例，展示了完整的毕业设计答辩流程，包括技术选型理由（Hadoop处理40万+数据）、系统架构（前后端分离）、数据采集规范（京东公开数据爬取策略）以及扩展方案。评委对选题实用性和技术可行性给予肯定，建议补充定时脚本和演示视频。
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- 毕设源码-赖学姐
- 昨天
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Elasticsearch性能优化指南 本文系统介绍了Elasticsearch从基础到高级的优化技术。首先回顾了核心概念如节点、集群、索引和分片。硬件层面建议合理配置JVM内存（不超过32GB）、使用SSD磁盘并优化CPU和网络设置。索引设计方面重点讲解了分片策略、映射优化和生命周期管理。写入性能优化包括批量操作、客户端配置和服务器参数调整。查询优化涉及DSL技巧、索引设计和聚合查询优化。集群层面建议采用专用节点架构，并介绍了分片分配与监控策略。最后还介绍了热温架构等高级优化技巧。通过综合应用这些方法，可
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- 哥哥还在IT中
- 昨天
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摘要：本文深入探讨了海量数据同步在现代系统中的关键作用，揭示了数据不一致可能导致企业年均1500万美元损失的现实问题。文章对比分析了定时任务、CDC、消息队列等主流同步技术，重点介绍了基于CDC(变更数据捕获)的高效同步方案，该方案相比传统方法吞吐量提升10-100倍且保持毫秒级延迟。通过电商平台案例，详细展示了从MySQL到Elasticsearch和Redis的全量+增量同步实现，包括Debezium配置、Flink流处理、数据一致性校验等核心环节。
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- 一叶飘零_sweeeet
- 昨天
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本文介绍了在Vue3项目中集成ECharts图表库的完整方案。首先通过安装echarts和vue-echarts依赖，创建基础封装组件ECharts.vue，实现图表初始化、响应式更新和窗口大小自适应功能。随后分别开发了柱状图、折线图和饼图三种具体图表组件，展示了如何使用基础封装组件快速构建不同类型的可视化图表。文章还提供了高级功能扩展建议，如主题切换和加载状态处理，并给出了使用示例和注意事项，包括响应式容器要求、大数据量优化等。该方案为Vue3项目提供了一套完整的ECharts集成路径，可满足常见的数据可
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- 小菜全
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本手册旨在指导在自建Kubernetes环境中部署一个规模为6分片、数据量约20TB的ClickHouse集群。该部署方案基于2025年最新的ClickHouse和Kubernetes技术栈，充分考虑了大规模数据存储与高效查询的需求。适当的资源配置每个节点至少8核CPU和32GB内存每个节点至少10TB的存储足够的网络带宽可靠的存储基础架构使用SSD存储热数据实施存储分层策略定期验证备份和恢复流程有效的监控和报警监控系统资源和ClickHouse特定指标设置合理的报警阈值。
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- 喝醉酒的小白
- 昨天
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本文旨在帮助读者理解Hadoop的核心原理、技术架构及在大数据分析中的实际价值。我们将覆盖Hadoop的三大核心组件（HDFS、MapReduce、YARN），通过生活案例、代码示例和项目实战，解释其如何解决传统数据处理的瓶颈，并探讨其在电商、金融、日志分析等领域的应用。用“图书馆管理”故事引出Hadoop核心概念；解释HDFS（存储）、MapReduce（计算）、YARN（资源管理）的原理及关系；通过词频统计代码示例演示MapReduce工作流程；实战搭建Hadoop环境并运行分析任务；
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- Golang编程笔记
- 昨天
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将Hive与Hudi集成，能够结合两者优势：利用Hudi的实时数据处理能力增强Hive的数据湖功能，同时借助Hive的SQL查询能力和元数据管理简化Hudi的使用复杂度。Apache Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了类似SQL的查询语言（HQL），允许用户查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的大规模数据集。这种集成架构既保留了Hive强大的SQL查询能力和元数据管理功能，又增加了Hudi提供的实时数据处理能力，为构建企业级实时数据湖奠定了基础。
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- AI算力网络与通信
- 昨天
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在一个阳光明媚的下午，谢飞机走进了一家知名互联网大厂的面试间，面试官看起来很严肃，而谢飞机满脸自信，准备迎接挑战。：Kafka我知道是个消息队列，可以用来做异步消息处理，但具体怎么和Spring Cloud结合，我还需要研究下。：呃，这个嘛，Spring Boot好像有自动配置功能，可以根据类路径中的jar包和定义的bean来自动配置吧。：哦，这个我知道，有Lambda表达式，还有Stream API，不过我平时用的不多，哈哈。：嗯，这样的设计思路是对的，那在大数据处理方面，你用过哪些工具？
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- Loyal220
- 前天
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还有很多指令没有写出来的，有的是延伸的用法但用的场景不多，有的是和本文提到的指令相似的，只是有细节的差异，所以不展开说明，防止大家混乱，本文提到的指令也足够（如有魔法就github，没有选择国内的gitee，他们都是远端仓库管理平台，这里我们以github为例：进入github官网GitHub Dashboard，假设你已经注册完毕，点击右上角头像，选择Repositories（仓库）# 将远端仓库指定分支名的内容拉回到本地，类似分支合并，适合需要一次将远程仓库最新代码合并到本地分支的场景。
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- YAO_1212
- 昨天
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本文介绍了一个基于大数据技术的分化型甲状腺癌复发数据可视化分析系统。该系统采用Hadoop+Spark架构，结合Django和Vue框架，对383例患者15年随访数据进行多维分析。系统实现了热力图关联分析、风险分层可视化等功能，可识别影响复发的13个关键临床病理特征。开发环境包括Python/Java、MySQL数据库及Spark SQL等技术。系统界面展示了丰富的交互式可视化图表，为临床决策提供数据支持。
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- IT研究室
- 昨天
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本文提出了一种基于Apache Spark的中文文本情感分析系统，通过分布式计算框架有效处理大规模文本数据。系统采用分层架构设计，包含数据预处理、特征提取、模型训练和结果输出四个核心模块。实验使用ChnSentiCorp中文数据集，对比了逻辑回归、支持向量机和随机森林三种机器学习算法，其中随机森林表现最佳，准确率达83.7%。研究验证了Spark平台在中文情感分析任务中的可行性，并探讨了未来优化方向，包括引入深度学习方法、扩展多语言支持、实现实时分析等。该系统为中文情感分析提供了高效可扩展的解决方案，在舆情
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- DreamNotOver
- 昨天
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ELFK（Elasticsearch+Logstash+Filebeat+Kibana）是一套开源的企业级日志管理解决方案。文章详细介绍了ELFK的四大核心组件功能：Elasticsearch负责存储和分析日志数据，Logstash处理数据管道，Filebeat收集日志，Kibana提供可视化展示。同时提供了完整的单机部署流程，包括环境准备、各组件安装配置及验证方法，并给出性能优化建议。ELFK适用于日志集中管理、安全监控、性能分析等场景，具有开源免费、扩展灵活等优势。随着技术发展，ELFK正朝着云原生、A
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- 今生相伴991
- 昨天
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本文介绍了使用Spack包管理器自动化构建GEOS-Chem、GCHP和HEMCO所需软件环境的方法。主要内容包括：1）安装Spack并进行初始化配置；2）克隆对应模型源码；3）安装并注册GCC编译器；4）构建核心依赖包如ESMF、netCDF等；5）配置环境变量文件。使用Spack能自动解决依赖关系，简化安装流程，避免手动安装错误。文中提供了详细的命令示例和终端输出说明，适用于Linux系统下的环境配置。该方法特别适合需要频繁配置新环境的科研人员使用。
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- WW、forever
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如今智能经济时代已开启，消费者服务面临升级，企业技术服务的黄金机遇也已到来，我们相信品牌升级之后的京东智联云，未来定将一如既往，利用自身沉淀的能力洞察以及各产业场景中的实战经验，铸造更多“硬核”技术力量服务民生、技术报国，在一线。
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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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京东任命周伯文担任京东云与AI事业部负责人 全面负责AI、云计算、IoT三大技术领域
2019年12月6日，京东集团宣布设立京东云与AI事业部，整合原京东云、人工智能、IoT三大事业部的架构与职责，由京东集团副总裁周伯文博士担任负责人，向京东集团董事局主席兼CEO刘强东先生汇报。周伯文博士将带领京东云、人工智能、IoT团队聚焦战略、技术、产品、创新、场景化顶层设计和商业落地，将京东“干锤百炼”的前沿技术与实体经济相融合，致力于实现学术前沿化、技术商业化的目标。
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近日主题为“突破与裂变”的2019京东全球科技探索者大会（JDDiscovery）在京盛大开幕，京东集团展示了完整的技术布局与先进而丰富的对外技术服务，对外明确诠释了“以零售为基础的技术与服务企业”的集团战略定位。智能供应链国家人工智能开放创新平台、京东零售全渠道生态平台、京东自动驾驶解决方案、金融数字化解决方案四大智能化平台方案在JDD大会上亮相，将对相关行业的产业升级产生巨大的推动力量。
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