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无论你追求灵活轻便（如板栗看板），倚重微软技术栈（Power BI），或是渴望全域实时指挥（Domo），都不必等待完美工具出现——最好的方案，就在你勇敢开启实践的那一刻。用数据说话的时代已经来临，别再让你的决策停留在猜测边缘，今天的变革，正是企业未来十年竞争优势的基石。在信息爆炸的时代，海量数据正成为企业最大的金矿与迷宫：销售、营销、生产、客户服务...无数数据源涌出，却常常散落各处、彼此隔离。企业正面临的困境再清晰不过：资源投入被盲目分配，决策效率在繁复流程中磨损，市场机遇在低效响应中悄然溜走。
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- 茳渢
- 昨天
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摘要：本文介绍了SQL中的自连接查询和子查询操作。自连接查询用于处理同一数据表中存在层级关系的数据，通过表别名将同一表视为不同表进行关联，适用于省市联动、销售额环比等场景。子查询分为充当主查询条件、临时数据源和查询字段三种使用方式，通过三步法实现：编写子查询、定义主查询伪代码、替换子查询。案例包括查询高于平均价格的商品、分类平均价格和学生成绩差值分析等。这两种技术都能增强SQL查询的灵活性和数据处理能力。
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- captainQAQ~
- 昨天
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广西二手房数据分析与可视化项目摘要 本文介绍了一个基于Python生态的二手房全链路数据处理与可视化项目。项目以广西二手房数据为例，实现了从数据采集、清洗统计到可视化展示的完整流程。技术栈涵盖PySpark大数据处理、MySQL数据存储、Django后端开发以及Echarts前端可视化。系统特色包括支持3D地图、词云等多种交互图表，以及美观的大屏布局设计。文中详细阐述了各模块技术选型、实现方案和常见问题解决方法，为类似数据分析项目提供了可复用的技术框架。项目代码和爬虫数据来源已在GitHub公开，可供参考。
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- 淦暴尼
- 昨天
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Dinky 1.2.3安装部署与实践指南 摘要：本文详细介绍了实时计算平台Dinky 1.2.3版本的安装部署流程及实践应用。Dinky基于Apache Flink，提供一站式实时计算解决方案。安装过程包括下载解压、数据库配置（推荐MySQL）、Flink依赖上传等步骤。实践环节展示了如何通过Dinky连接Flink on Yarn集群环境，并演示了从Kafka接入数据到PostgreSQL的完整流程。平台功能涵盖任务开发、运维监控、集群管理、数据源配置等，支持多种数据库类型，简化了Flink任务开发与运维
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- 小菜鸡0626
- 前天
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本文介绍了四种常用加密算法的Java实现工具类：1️⃣ 哈希工具HashUtils：支持MD5/SHA系列算法，用于数据完整性校验；2️⃣ AESUtils：实现CBC模式的对称加密，适合大数据量传输；3️⃣ RSAUtils：提供2048位密钥的非对称加密和数字签名功能；4️⃣ EccUtils：基于椭圆曲线实现更高效的密钥交换和签名验证。每个工具类均包含密钥生成、加解密核心方法，并展示实际调用示例，涵盖从基础哈希到高级非对称加密的完整解决方案。
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- 愿你天黑有灯下雨有伞
- 昨天
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Flink 窗口处理函数作为 Flink 实时数据处理框架中的核心组件，为我们在处理无界数据流时提供了强大而灵活的工具。通过对窗口的合理划分和各种窗口处理函数的巧妙运用，我们能够高效地实现数据聚合、统计分析等复杂的业务逻辑。从时间窗口到计数窗口，不同类型的窗口满足了多样化的业务场景需求；而 ReduceFunction、AggregateFunction、ProcessWindowFunction 等窗口处理函数以及它们的组合使用，更是赋予了我们在数据处理上的无限可能。
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- bxlj_jcj
- 昨天
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2006年，当Doug Cutting将他在Nutch项目中开发的分布式技术正式命名为"Hadoop"时，很少有人能预见这只以他儿子玩具大象命名的小象会掀起怎样的数据革命。这个看似随意的命名背后，是Google三篇划时代论文（GFS、MapReduce和BigTable）的开源实现，标志着大数据处理从理论走向实践的关键转折点。Hadoop最初只是Apache Lucene的子项目，却在短短几年内成长为处理海量数据的核心基础设施。Hadoop发展里程碑。
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- 码字的字节
- 前天
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C1 C2共同争抢当前的消息队列内容,谁先拿到谁负责消费消息(隐患,高并发情况下,默认会产生某一个消息被多个消费者共同使用,可以设置一个开关(syncronize,与同步锁的性能不一样) 保证一条消息只能被一个消费者使用)消息生产者将消息发送给交换机按照路由判断,路由是字符串(info) 当前产生的消息携带路由字符(对象的方法),交换机根据路由的key,只能匹配上路由key对应的消息队列,对应的消费者才能消费消息;(隐患 消息可能没有被消费者正确处理,已经从队列中消失了,造成消息的丢失)
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SQL中有一类函数叫聚合函数，比如count、sum、avg、min、max等，这些函数的可以将多行数据按照规整聚集为一行，一般聚集前的数据行要大于聚集后的数据行。而有时候我们不仅想要聚集前的数据，又想要聚集后的数据，这时候便引入了窗口函数。
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2021-11-10
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