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本实战通过配置 Hive 与 Spark 集成,分别基于 YARN(MapReduce)和 Spark 引擎执行词频统计任务,验证了 Hive on Spark 在查询性能上的显著优势,同时展示了 Hadoop、Hive 和 Spark 的协同部署与关键配置步骤。
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Flink CDC 提供了 CdcUp CLI,用 Docker/Compose 快速拉起“Flink + 数据源/数据目标 + 示例管道”的演练环境。本文从零开始:克隆仓库 → 交互式初始化 → 启动容器 → 在 MySQL 造数 → 提交 YAML 管道 → 打开 Flink UI 验证。附带最小可跑的 Print Sink 管道以及切换到 StarRocks/Doris 的模板,最后给出排障清单与运维小贴士。
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该开题报告聚焦 SSM 网上旅游订票服务系统开发,分析旅游行业痛点与疫情防控需求,明确系统整合票务、景点、美食等功能目标。阐述研究意义,规划架构设计、模块实现等内容,制定技术路线与进度,论证可行性并提出问题解决方案,为系统开发提供指导。
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今天整理了82个大数据专业的毕设选题,没方向的同学可以拿去参考~或者在评论区留下你的问题,有问必答!基于Hadoop的旅游大数据挖掘分析及推荐系统的设计与实现。基于Python的Boss直聘大数据岗位的分析与可视化。基于大数据技术的豆销电影数据分析与可视化系统设计与实现。基于大数据的重庆市物价数据分析与可视化系统设计与实现。基于大数据的山西省最点推荐与可视化平台的设计与实现。基于大数据技术的智能交通数据分析平台的设计与实现。基于大数据的中国电影票房数据分析系统的设计与实现。
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Java后端开发大数据开发适合人群喜欢钻研业务逻辑,对系统架构、高并发、高性能服务设计感兴趣,追求技术的深度和稳定性。对海量数据处理、分布式系统原理感兴趣,喜欢从数据中挖掘价值,不排斥与SQL、脚本、各种框架打交道。职业特点市场需求量大,岗位多,技术体系相对稳定,成熟。技术迭代快,新兴框架多,门槛相对较高,薪资也普遍较高。入门门槛相对较低,路径清晰(Java基础 -> Spring -> 微服务 -> 项目)。相对较高,需要学习的组件多,对计算机基础(如Linux、网络、分布式理论)要求更高。
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【Python大数据】北京旅游景点可视化分析系统、Hadoop、计算机毕业设计、包括数据爬取、数据分析、数据可视化、机器学习、实战教学
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本文提出了一套高效处理大规模金融风控数据的实时技术架构,通过Flink流式预关联、StarRocks列存分析和内存计算实现3分钟内生成风控报告。该方案采用分层设计:Kafka实现数据秒级入湖,Flink完成流式维表Join和特征预计算,StarRocks通过Colocate Join优化大表关联,结合Drools规则引擎和GPU加速模型实现毫秒级决策。实测显示,系统可支持800QPS并发,百亿级数据关联查询P95响应时间5.6秒,将传统小时级风控流程压缩至3分钟,已在多家金融机构成功落地
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2024年1月,我以系统架构设计师的身份参与了单位OA系统的升级改造项目。随着单位业务逐渐增多,传统架构已经不能满足海量、多样化数据的处理需求,该系统的问题也逐渐暴露:存在公文存储混乱、薪酬交互响应差、公车派送路线不佳导致工作延误等。根据同事们反馈的需求,我们对架构方法进行严格选型,经技术小组讨论后一致认为应该采用Lambda架构对系统进行升级。本文将通过该系统的开发与应用详细论述Lambda架构中批处理层、加速层和服务层三个层次的特性和用途以及该系统如何基于Lambda架构实现大数据处理。
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本文围绕 SSM 网上私厨到家服务平台展开研究,针对私厨市场信息不对称等痛点,以开发功能完善的服务平台为目标。涵盖用户、服务分类等八大核心模块,采用 SSM 框架与 MySQL 数据库,阐述设计、开发及测试流程,旨在解决行业问题,提升用户体验与行业规范化水平。
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本文基于领码 SPARK 融合平台的低代码与扩展实践,围绕表单、流程、组件、扩展点与治理构建 25 个高频问答。每个问题采用四段式结构:客户关注、传统痛点、领码 SPARK 融合平台解法、效果指标,便于直接用于售前、培训与实施落地。
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本文研究了基于协同过滤算法和Hadoop的外卖配送分析与可视化系统。针对高校餐厅外卖管理信息化不足的问题,系统采用Scrapy爬虫获取饿了么平台数据,利用协同过滤算法实现个性化推荐,并通过Echarts进行数据可视化展示。技术栈包括Python、Django、Hadoop、MySQL和Vue.js,实现了数据采集、存储、分析和推荐功能。系统主要模块包括数据管理、智能推荐和大屏可视化看板,有效解决了传统人工管理的低效问题,为高校外卖配送提供了信息化解决方案。
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摘要:气候变化正重塑金融与保险业的风险管理模式。保险业通过融合GIS与气候模型,实现洪涝、台风风险的精准定价;农业险借助卫星遥感升级为"因果理赔"。投资领域,气候数据被纳入债券、股票估值模型,气候韧性高的投资组合收益率显著提升。金融机构需构建数据融合、模型开发和产品创新三大核心能力,将气候风险量化从可选变为必需。率先掌握气候数据的机构将在风险定价、超额收益和监管合规方面建立竞争优势,引领行业向更具韧性的未来转型。
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摘要:Flink中使用Rebalance算子实现数据流负载均衡时,发现由于Round-Robin轮询策略导致时间相近的数据在计算后无法对齐业务需求。排查发现新增的filter算子采用了rebalance连接方式,造成数据无序分发。通过将连接方式改为基于唯一键的hash策略(keyby)后,成功解决了数据对齐问题。对比图示展示了优化前后的算子连接方式变化。
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该案例展示了Flink任务调优前后的显著改进。调优前存在严重数据倾斜(最大/最小数据量差距100倍),导致checkpoint难以完成,资源消耗大(2002CPU/5016G内存)。通过加盐处理(对A流扩增n倍,B流随机盐值)、测流优化和滚动窗口去重等手段,成功消除数据倾斜(最大/最小数据量比降至1倍以内)。调优后并行度降低62%,资源消耗减少80%(400CPU/656G内存),checkpoint成功率提升,且从独享槽改为共享槽,大幅提升效率。
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它最大支持 200B(FP4),当然200B 大多数用户我觉得也用不上,在 30-120B 的范畴很适合个人开发者和终端用户用,又轻又小、能随身携带、功耗也很低,所有的产品特性都是围绕个人开发者、以及有私有化AI助手的终端用户来用。DGX Spark只是提供了一个新的选择,萝卜白菜各有所爱,总有想要的那一款。客户如果是有比较多的并发需求,比如大于 5 个以上的并发,那我会建议考虑工作站或者服务器,同样 128GB 以上的显存,单台能提供 10-50 左右的并发量,成本可能也可以控制在 20 万以内。
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在工业自动化场景中,上位机作为设备监控的核心终端,常面临三大核心挑战:多设备并发接入能力不足(传统方案难以支撑100+设备同时通信)、实时性差(设备状态更新延迟高)、界面卡顿(海量数据刷新导致UI线程阻塞)。本文基于 C# WPF + SignalR 技术栈,聚焦 “高并发、低延迟、稳界面” 核心需求,实现支持100+设备接入的工业上位机监控系统。方案采用“SignalR 双向通信+多线程数据处理+UI 异步刷新”架构,覆盖设备注册、状态实时推送、数据采集、异常报警、历史查询等核心功能,经过工业现场验证,设
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从消息队列、缓存、数据库、搜索引擎到注册中心、网关、分布式锁、日志追踪都有涉及。
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2020 年 1 月 14 日,微软正式停止了 Windows 7 系统的扩展支持,这意味着服役十年的 Windows 7,属于它的时代真的终结了,说不出的再见,只能怀恋。
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UNIX 与 Linux 之间的关系是一个很有意思的话题。在目前主流的服务器端操作系统中,UNIX 诞生于 20 世纪 60 年代末,Windows 诞生于 20 世纪 80 年代中期,Linux 诞生于 20 世纪 90 年代初,可以说 UNIX 是操作系统中的"老大哥",后来的 Windows 和 Linux 都参考了 UNIX。





