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在软件开发和数据管理的历史中，数据库管理工具（SQL工具） 的演进是一条非常有代表性的技术路线。过去30年，SQL工具从厂商自带的命令行工具，到跨库的商业客户端，再到开源多数据库支持工具，直至今天的 Web原生企业级数据库管理工具，几乎完整映射了数据库技术的发展与应用需求的变化。本文带你梳理 SQL工具30年演进时间线，并对代表性产品（Oracle SQL*Plus、Navicat、DBeaver、SQLynx）进行对比，分析它们的优缺点和适用场景。
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在大数据实时处理场景中，流处理（Stream Processing）已成为企业数据处理架构的核心组件。Apache DolphinScheduler作为现代化的数据编排平台，提供了强大的流处理任务调度能力，能够有效管理Flink、Spark Streaming等流处理引擎的实时任务。本文将深入探讨DolphinScheduler在流处理场景下的应用，涵盖架构设计、任务配置、调度策略和最佳实践。...
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- 秦贝仁Lincoln
- 前天
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只有22%的人将技能提升列为工业AI的关键目标——在2024年和2025年的调查中排名垫底——尽管99%的人表示他们预计工业设备管理软件中人工智能的应用将对企业产生积极影响。随着制造业企业摆脱试点并进入企业级设备管理软件人工智能的应用，尽管经济持续存在不确定性，但96%的制造业领导者对该行业使用设备管理软件的未来表示乐观，部分原因是人们越来越相信人工智能可以成为一种战略杠杆，而不仅仅是一种技术解决方案。“实现可持续发展、ESG和监管目标”首次被列为人工智能投资的第一目标，高于2024年的第九位。
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- 的小姐姐
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同时，随着深度学习等技术的不断发展，融合算子的设计和优化将面临更多的挑战和机遇。其中，算子融合是一种有效的优化方法，通过融合多个操作算子，减少数据访问次数和计算开销，从而提高数据处理效率。算子融合是指将多个操作算子进行合并，生成一个全新的复合算子，以优化数据处理流程。在大数据时代，数据处理技术日新月异，其中算子融合作为一种新兴的技术手段，能够有效提升数据处理效率和性能。根据选定的算子，设计融合算子的算法。在图像处理中，可以通过融合卷积、池化和激活函数等算子，提高图像处理的效率和性能。
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- nihao2025123
- 前天
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在大数据时代，企业往往需要连接和管理多种不同类型的数据源。DolphinScheduler作为一款强大的分布式工作流调度系统，提供了全面的数据源集成能力，支持30+主流数据库和数据平台的连接配置。本文将深入解析DolphinScheduler的数据源集成架构、配置方法和最佳实践。## 支持的数据源类型DolphinScheduler通过插件化架构支持丰富的数据源类型，涵盖传统关系型数据库、...
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- 郦祺嫒Amiable
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本项目开发了一个基于B站热门视频评论的情感可视化分析系统，采用Hadoop、Spark等大数据技术处理海量评论数据，结合机器学习进行情感分类（积极/中性/消极）和关键词提取。系统通过Vue.js和Echarts实现多维度可视化展示，包括情感趋势、用户热点、时间分布、互动特征等核心功能，为研究者、创作者和平台提供直观的数据支持。技术架构采用前后端分离模式，后端使用Python处理数据和调用模型，前端实现交互式图表展示，有效提升评论数据的解读效率，助力短视频生态优化。
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- 大数据毕设指导师
- 前天
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本文介绍了一个基于Spark的癌症临床数据挖掘与可视化分析平台开发项目。项目针对医疗数据孤岛问题，整合多维癌症数据，利用Hadoop、Spark等技术框架实现大数据存储与计算，结合机器学习算法进行数据挖掘。系统功能包括癌症分布、治疗方案、人口统计、时间趋势等分析模块，通过Vue.js和ECharts实现动态可视化展示，帮助科研人员和医生洞察癌症特征与治疗成效。项目代码展示了前端界面设计，实现了医疗大数据的挖掘分析与直观呈现。
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- 大数据毕设指导师
- 前天
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数据收集：用Flume/Kafka将日志/数据库数据导入HDFS；数据清洗：用Spark处理脏数据（去重、缺失值、格式转换）；数据仓库：用Hive建立维度模型（ODS/DWD/DWS层）；数据分析：用Spark/Hive解决用户留存、热门商品、购物车 abandonment 等核心问题；数据可视化：用Tableau制作Dashboard，将数据转化为业务决策。Hadoop不是解决所有电商数据问题的“银弹”，但它是处理海量数据的“基石”。
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构建基于 ABP 的多租户查询网关，联动 Trino/Presto 聚合 PostgreSQL、Hive/S3、Kafka 等异构源。以 File-based/OPA 列掩码与行过滤实现最小可见；动态过滤 + CBO 降本增效；Resource Groups 分队列限流；FTE+Exchange 容错与 Worker 优雅下线。提供 Docker Compose 基线与遵循 /v1/statement + nextUri 的流式客户端、可观测与压测方案。
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- Kookoos
- 前天
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本文深入分析了Kafka客户端库中的三种内存管理工具。SimpleMemoryPool是一个基于计数器的内存限制器，通过原子变量追踪内存使用量，提供严格的内存上限控制，适合需要限制内存使用的场景。BatchMemoryPool是固定大小的对象池，通过复用ByteBuffer减少GC开销，逻辑上无界但实际会限制缓冲池大小，适合频繁分配固定大小缓冲区的场景。GarbageCollectedMemoryPool继承自SimpleMemoryPool，增加了内存泄漏检测功能，通过弱引用和引用队列监控未释放内存
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- lifallen
- 前天
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本文介绍了Elastic与AWS合作开发的解决方案，通过在Amazon Bedrock Agent Core Runtime平台上部署Elastic的Model Context Protocol (MCP)服务器，将复杂的数据库查询转化为自然语言对话。该方案结合Elasticsearch搜索功能与AWS无服务器AI基础设施，使业务分析师等用户能通过简单英文提问获取精确数据。MCP协议支持动态工具发现和结构化响应，Amazon Bedrock提供安全认证和会话管理。文章详细介绍了从部署ECR容器到配置Pyth
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在之前的版本中，Karmada 提供了基本的集群级故障迁移能力，能够通过自定义的故障条件触发集群级别的应用迁移。在先前版本中，Karmada 仅支持非结构化的文本日志，难以被高效解析与查询，限制了其在现代化观测体系中的集成能力。在这个版本中，Karmada 强化了对多模板工作负载的资源感知能力，通过扩展资源解释器，Karmada 现在可以获取同一工作负载不同模板的副本数和资源请求，确保数据的精确性。这些测试证明，在 1.15 版本中，Karmada 控制器和调度器的性能得到了极大提升。
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- 罗光记
- 前天
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《佳易王宠物医院电子处方软件试用指南》介绍了这款数字化管理工具的核心功能与获取方式。软件提供病历管理、药品检索、电子处方等一体化服务，其特色配方模板功能支持预设常用药品组合，实现一键导入处方，大幅提升工作效率。操作流程包括添加配方分类、预设药品组合和快速导入处方三个简单步骤。软件采用A5标准处方单打印格式，清晰展示诊疗信息。文章提供了免费试用版下载路径：通过文末链接或博客主页获取压缩包，使用常规解压工具即可安装体验。该解决方案特别适合寻求数字化转型的宠物医疗机构，能有效简化工作流程，提升服务质量。
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- 编程与实例
- 昨天
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通过整合种植、畜牧、渔业、农机、扶贫、农村社会管理等数据资源，构建农业农村大数据体系，实现数据采集、存储、加工、分析与应用的闭环管理。同时，通过完善村、县两级数据采集基础设施，构建覆盖农业决策、生产、经营、管理、服务全链条的数据服务体系，为农业现代化提供强有力的数据支撑。平台涵盖五大应用体系，包括管理、生产、服务、决策和经营平台，并配套N个支撑系统，推动农业向标准化、生态化、科技化方向发展。此外，平台还研发了十大农业刚需分析模型，如农业供给侧改革分析、土地流转效率评估等，为政府和企业提供科学决策依据。
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- 数字化顾问
- 昨天
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本文以淘宝作为例子，介绍从一百个到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知，文章最后汇总了一些架构设计的原则。
活动
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2021-11-10
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2021-03-09
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2020-12-16
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