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本文将从大数据视角出发,梳理时序数据库的核心选型维度,通过与国外主流产品的对比解析 Apache IoTDB(以下简称 “IoTDB”)的差异化优势,并结合详细操作步骤与代码,落地实战场景,助力企业高效选型与实践。
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你有没有过这样的经历:在你打开淘宝浏览器页面的同时,京东的推荐页可能已经“猜到”你最近在关注某类商品;你在知乎点过几篇健身文章,B站就开始给你推送相关的视频。仿佛网络在默默“跟踪”你的一举一动。很多人心里打鼓:难道我所有的爱好、习惯,甚至小秘密,都在大数据面前无处遁形?今天我们就来聊聊:跨站用户行为分析是怎么实现的?
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Apache IoTDB(Internet of Things Database)是一款专为物联网时序数据设计的开源数据库,由清华大学软件学院团队研发,现已成为Apache软件基金会的顶级项目。IoTDB以其高性能、高压缩比、易扩展等特点,在工业界和学术界均获得了广泛认可。下载链接Apache IoTDB 下载页面,用户可根据需求选择不同版本进行下载。Apache IoTDB作为一款国产开源的时序数据库新星,以其高性能、高压缩比、易扩展等特点,在时序数据库市场中脱颖而出。
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Apache Kafka作为分布式流处理平台的核心,其消息发送模式和分区策略直接影响系统性能。本文深入剖析三种发送模式:同步发送保证可靠性但性能较低,适用金融交易等关键场景;异步发送通过回调机制实现高吞吐量,是日志收集的首选;批量发送在保证效率的同时平衡延迟。分区策略方面,默认策略巧妙结合哈希和轮询算法,自定义分区器可根据业务需求实现差异化处理。通过合理选择发送模式和分区策略,可将系统吞吐量提升数倍,同时避免热点分区和数据倾斜问题,为构建高性能分布式消息系统提供实战指导。
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本文系统介绍了Git版本控制工具的核心功能与使用流程。从安装配置、基础概念(工作区/暂存区/仓库)到核心操作(add/commit/diff/log),详细讲解了Git的版本管理机制。重点介绍了分支管理、远程协作(clone/push/pull)等团队开发必备技能,并提供了撤销修改、合并冲突等实用技巧的解决方案。
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最近团队业务扩张,所以有一些HC,我也因此成了“兼职面试官”,每天都在跟不同的候选人打交道。面得多了,一些有意思的现象就浮现了出来。这篇文章,就是我最近的一些观察和思考。
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ESLint 自定义 Processor(处理器)
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前面我们已经学习了红黑树这个高级数据结构的实现。我们知道STL的map/set的底层数据结构为红黑树,本期就查看STL源码的map/set,并结合着这之前的红黑树的实现,模拟实现map和set的一部分功能 STL源码:楼田莉子/CPP代码学习 作者的个人gitee:楼田莉子/CPP代码学习喜欢请支持一下,谢谢目录STL——map/set源码剖析 解析模拟实现set/map 复用之前红黑树的代码实现my_set/my_map,并实现Insert功能
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【代码】servlet通过Filter实现权限校验和字符编码转换。
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ESLint 自定义规则开发
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SpringBoot 整合Kafka 实战操作详解
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Hive → 数据清洗 → 导出 JSONL/Parquet → GPU 集群 + Transformers 微调 Qwen。Hive(Cloudera CDH7.3(国产信创版)) 作为 Qwen 模型微调流程中上游的数据工厂,发挥重要作用。# 使用 Hive 命令导出为 JSONL(每行一个 JSON 对象)假设你要微调一个企业客服 Qwen 模型,训练数据来自历史工单系统。步骤 3:在 AI 平台微调 Qwen(Python 示例)步骤 1:在 Hive 中准备训练数据。Hive 能做什么?
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本文介绍了一款基于大数据技术的旅游推荐系统,专为江西省旅游资源设计。系统采用Hadoop+Spark技术栈实现分布式存储与处理,结合Python+Django后端与Vue.js前端构建。核心功能包括景点推荐、路线规划、用户管理等7大模块,通过大数据分析用户行为实现个性化推荐。系统融合MySQL关系数据库与分布式存储,运用Pandas、NumPy进行数据处理,Echarts实现可视化分析。文章展示了系统架构、代码实现(如Spark SQL推荐算法)及界面截图,为开发者提供完整的大数据旅游推荐解决方案,适用于毕
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用最接地气的方式,让你理解"大数据如何通过智能系统帮人做决策"。范围覆盖IDSS的核心概念、工作流程、关键算法,以及真实应用场景。不涉及复杂的数学推导(但会用简单公式辅助理解),重点是"逻辑链"和"生活类比"。故事引入:用"妈妈买菜"的场景引出IDSS;核心概念拆解:像搭积木一样,把IDSS拆成"大数据原料"“机器学习工具”"可视化菜单"等部分;算法与实战:用Python写一个简单的IDSS(买菜推荐),让你亲手摸一摸"智能决策";真实应用场景:看看电商、金融里的IDSS是怎么工作的;
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基于大数据的客户购物订单数据分析系统采用Hadoop+Spark技术栈,结合Python/Java开发语言,实现电商企业订单数据的深度挖掘与分析。系统通过Django/Spring Boot后端框架和Vue+ElementUI前端技术,提供多维度的业务分析功能,包括客户价值评估(RFM模型)、商品关联规则挖掘、区域销售分析等。系统界面展示丰富的可视化图表,支持PB级数据处理,为企业制定精准营销策略和优化运营决策提供数据支撑。
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市场交投活跃,沪深京总成交额达2.37万亿元,中小盘股受青睐,大单资金净流出63.6亿元显示调仓迹象。两市3629家上涨,赚钱效应良好,但委卖压力较大需警惕。个股方面,省广集团涨停建议高开减仓,凯撒旅业等趋势良好可持有,吉视传媒亏损较大考虑止损。建议关注传媒、旅游、半导体等板块轮动机会,总体保持轻指数重个股策略。市场存在结构性机会,但需注意分化风险。投资有风险,需独立判断。
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本文介绍了Git版本控制的基本概念与常用命令。主要内容包括:Git的三个工作区域(工作区、暂存区、仓库)及其流转过程;初始化仓库、添加文件、提交修改等基础操作;查看状态与差异的方法;版本回退与历史查看技巧;以及撤销修改的实用命令。文章通过完整示例演示了Git的基本工作流程,帮助开发者快速掌握版本控制的核心操作。关键命令包括git status、git diff、git log、git reset和git reflog等,这些工具构成了日常开发中版本管理的基础。
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ESLint 插件(Plugin)开发指南
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前言:在数据爆炸的时代,如何从海量信息里快速捕获有价值的内容,是各行业数字化进程中绕不开的核心挑战。Elasticsearch(简称 ES)作为 分布式全文搜索引擎的标杆性工具,凭借 毫秒级检索速度、灵活的索引定制能力、强大的分布式架构,成为了电商、医疗、金融、运维等众多领域 挖掘数据价值 的关键载体——小到电商平台的商品模糊搜索,大到医疗病历的精准匹配、金融交易的实时风控分析,都能看到 ES 在背后支撑。本文将带您从底层逻辑入手,先看透 ES 与索引的核心原理;再通过 电商、医疗、金融、运维 等真实行业场
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本文系统介绍了MapReduce分布式计算模型的执行原理。MapReduce采用"分而治之"思想,将任务分解为Map和Reduce两个阶段:Map阶段并行处理数据分片并生成中间键值对;Shuffle阶段对中间结果进行分区、排序和聚合;Reduce阶段完成最终计算。该模型具有编程简单、并行度高、容错性强等优点,但也存在磁盘I/O依赖、迭代计算效率低等局限。虽然新兴计算框架不断涌现,MapReduce作为大数据处理的基石技术,其核心思想和执行流程仍是分布式计算的重要理论基础。

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