0


大数据新视界 --大数据大厂之 Node.js 与大数据交互:实现高效数据处理

   💖💖💖亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到 **青云交的博客**!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而 **我的博客**,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。💖💖💖

在这里插入图片描述

本博客的精华专栏:

  1. 大数据新视界专栏系列:聚焦大数据,展技术应用,推动进步拓展新视野。
  2. Java 大厂面试专栏系列:提供大厂面试的相关技巧和经验,助力求职。
  3. Python 魅力之旅:探索数据与智能的奥秘专栏系列:走进 Python 的精彩天地,感受数据处理与智能应用的独特魅力。
  4. Java 性能优化传奇之旅:铸就编程巅峰之路:如一把神奇钥匙,深度开启 JVM 等关键领域之门。丰富案例似璀璨繁星,引领你踏上编程巅峰的壮丽征程。
  5. Java 虚拟机(JVM)专栏系列:深入剖析 JVM 的工作原理和优化方法。
  6. Java 技术栈专栏系列:全面涵盖 Java 相关的各种技术。
  7. Java 学习路线专栏系列:为不同阶段的学习者规划清晰的学习路径。
  8. JVM万亿性能密码:在数字世界的浩瀚星海中,JVM 如神秘宝藏,其万亿性能密码即将开启奇幻之旅。
  9. AI(人工智能)专栏系列:紧跟科技潮流,介绍人工智能的应用和发展趋势。
  10. 数据库核心宝典:构建强大数据体系专栏系列:专栏涵盖关系与非关系数据库及相关技术,助力构建强大数据体系。
  11. 工具秘籍专栏系列:工具助力,开发如有神。 展望未来,我将持续深入钻研前沿技术,及时推出如人工智能和大数据等相关专题内容。同时,我会努力打造更加活跃的社区氛围,举办技术挑战活动和代码分享会,激发大家的学习热情与创造力。我也会加强与读者的互动,依据大家的反馈不断优化博客的内容和功能。此外,我还会积极拓展合作渠道,与优秀的博主和技术机构携手合作,为大家带来更为丰富的学习资源和机会。 我热切期待能与你们一同在这个小小的网络世界里探索、学习、成长你们的每一次点赞、关注、评论、打赏和订阅专栏,都是对我最大的支持。让我们一起在知识的海洋中尽情遨游,共同打造一个充满活力与智慧的博客社区。✨✨✨ 衷心地感谢每一位为我点赞、给予关注、留下真诚留言以及慷慨打赏的朋友,还有那些满怀热忱订阅我专栏的坚定支持者。你们的每一次互动,都犹如强劲的动力,推动着我不断向前迈进。倘若大家对更多精彩内容充满期待,欢迎加入【青云交社区】或加微信:【QingYunJiao】【备注:分享交流】。让我们携手并肩,一同踏上知识的广袤天地,去尽情探索。此刻,请立即访问我的主页吧,那里有更多的惊喜在等待着你。相信通过我们齐心协力的共同努力,这里必将化身为一座知识的璀璨宝库,吸引更多热爱学习、渴望进步的伙伴们纷纷加入,共同开启这一趟意义非凡的探索之旅,驶向知识的浩瀚海洋。让我们众志成城,在未来必定能够汇聚更多志同道合之人,携手共创知识领域的辉煌篇章

大数据新视界 --大数据大厂之Node.js与大数据交互:实现高效数据处理 

引言:

在当今数字化时代,数据的价值日益凸显。我们生活在一个数据爆炸的时代,如何高效地处理和利用大数据成为了众多企业和开发者面临的挑战。在这个过程中,Node.js 作为一种强大的服务器端 JavaScript 运行环境,正逐渐成为实现大数据交互和高效数据处理的重要工具。

正如我们在先前的文章《大数据新视界 --大数据大厂之JavaScript在大数据前端展示中的精彩应用》以及《大数据新视界 – 大数据大厂之 AI 与大数据的融合:开创智能未来的新篇章》中所探讨的那样,大数据与人工智能的融合以及 JavaScript 在大数据前端展示中的应用展现了大数据的广阔前景。而 Node.js 在其中扮演着重要的角色,它能够与大数据平台进行高效的交互,实现数据的快速处理和分析。

在这里插入图片描述

正文:

Node.js 以其高效的事件驱动、非阻塞 I/O 模型以及丰富的模块生态系统,在与大数据交互方面具有独特的优势。

一、Node.js 在大数据交互中的优势

1.1 高效的事件驱动和非阻塞 I/O

Node.js 的事件驱动和非阻塞 I/O 模型使得它能够在处理大量并发连接时保持高效。在与大数据平台交互时,这一特性尤为重要。当面对大规模数据的读取、写入和传输时,Node.js 不会因为单个操作的阻塞而影响整个系统的响应速度。

例如,在从大数据存储系统中读取大量数据的场景下,Node.js 可以同时处理多个请求,每个请求在等待数据读取的过程中不会阻塞其他请求的处理。这就像一个高效的交通枢纽,车辆(请求)可以在不同的道路(操作)上同时行驶,而不会因为某一辆车的故障(阻塞操作)而导致整个交通系统瘫痪。

以下是一个简单的 Node.js 服务器示例,展示了如何处理并发请求:

const http =require('http');const server = http.createServer((req, res)=>{// 模拟大数据查询操作,假设需要 2 秒完成setTimeout(()=>{
        res.writeHead(200,{'Content-Type':'text/plain'});
        res.end('Hello, World!');},2000);});

server.listen(3000,()=>{
    console.log('Server running at port 3000');});

深入探讨事件驱动和非阻塞 I/O 的原理,解释其如何在底层实现高效的并发处理。例如,Node.js 的事件循环机制是其实现高效并发的核心。事件循环不断地检查是否有事件需要处理,如果有事件发生,就会调用相应的回调函数。这种机制使得 Node.js 可以在等待一个操作完成的同时,处理其他的事件,从而实现了非阻塞的特性。

同时,详细介绍如何利用这种特性来优化大数据交互中的性能。比如,可以通过合理设置超时时间、使用异步函数等方式,提高数据处理的效率。此外,还可以探讨在处理大规模数据时,如何避免内存泄漏和资源耗尽的问题。

1.2 丰富的模块生态系统

Node.js 拥有庞大的模块生态系统,这为与大数据交互提供了丰富的工具和库。例如,

mongoose

模块可以用于连接 MongoDB 数据库,而 MongoDB 是一种广泛应用于大数据存储的 NoSQL 数据库。

以下是使用

mongoose

连接 MongoDB 的示例代码:

const mongoose =require('mongoose');

mongoose.connect('mongodb://localhost/mydb',{useNewUrlParser:true,useUnifiedTopology:true});const db = mongoose.connection;

db.on('error', console.error.bind(console,'MongoDB connection error:'));
db.once('open',()=>{
    console.log('Connected to MongoDB');});

进一步介绍 Node.js 模块生态系统中的其他与大数据相关的模块,如用于连接 Redis 的

redis

模块、用于与 Hadoop HDFS 交互的模块等。同时,可以提供一些实际案例,展示如何组合使用这些模块来实现复杂的大数据处理任务。

例如,在一个电商数据分析项目中,可以使用

redis

模块作为缓存,提高数据的读取速度。同时,使用

mongoose

连接 MongoDB 存储详细的交易数据。通过 Node.js 的中间层,可以实现数据的快速查询和分析。

详细介绍在不同场景下如何选择合适的模块,并讲解如何进行模块之间的集成和协同工作。例如,在处理大规模数据时,如何合理地利用缓存模块和数据库模块,以提高数据的读写性能。同时,可以探讨如何使用模块生态系统中的工具进行性能监控和优化。

二、Node.js 与大数据平台的交互方式

2.1 连接大数据存储系统

Node.js 可以通过各种数据库驱动和 API 连接到不同的大数据存储系统,实现数据的读取、写入和更新。这为大数据的处理和分析提供了灵活的数据源选择。

例如,连接 Redis 是一种常见的方式。Redis 是一种高性能的内存数据库,常被用于缓存和实时数据分析。它的快速响应时间和丰富的数据结构使得它在大数据处理中具有重要作用。

以下是使用

redis

模块连接 Redis 的示例代码:

const redis =require('redis');const client = redis.createClient();

client.on('error',(err)=>{
    console.log('Error connecting to Redis:', err);});

client.set('key','value', redis.print);
client.get('key',(err, reply)=>{if(err){
        console.log(err);}else{
        console.log('Value from Redis:', reply);}});

2.2 与大数据处理框架集成

Node.js 可以与大数据处理框架如 Hadoop MapReduce、Apache Spark 等进行集成,充分发挥这些框架的强大处理能力。通过调用这些框架的 API 或使用相关的模块,Node.js 可以提交作业、监控作业状态以及获取处理结果。

例如,使用

node-spark-client

模块与 Apache Spark 进行集成:

const SparkClient =require('node-spark-client');const spark =newSparkClient({master:'local',appName:'NodeJS-Spark-App'});

spark.submitJob({src:'path/to/your/spark/job.js',args:[]},(err, result)=>{if(err){
        console.log(err);}else{
        console.log('Spark job result:', result);}});

三、实际应用案例

3.1 实时数据分析平台

在一个实时数据分析平台中,Node.js 可以作为服务器端接收来自各种数据源的数据,然后将数据发送到大数据处理框架进行实时分析。分析结果可以通过 Web 界面实时展示给用户。

例如,使用 Node.js 和 Apache Kafka 以及 Apache Spark Streaming 构建实时数据分析平台。Node.js 接收来自传感器的数据,并将数据发送到 Kafka 队列。Spark Streaming 从 Kafka 读取数据进行实时分析,分析结果存储在数据库中,Node.js 再从数据库中读取结果并展示在 Web 界面上。

以下是一个简化的示例代码框架:

// Node.js 接收数据并发送到 Kafkaconst express =require('express');const kafka =require('kafka-node');const app =express();const Producer = kafka.Producer;const client =newkafka.KafkaClient();const producer =newProducer(client);

app.post('/data',(req, res)=>{const data = req.body;const payloads =[{topic:'data-topic',messages:JSON.stringify(data)}];
    producer.send(payloads,(err, data)=>{if(err){
            console.log(err);
            res.status(500).send('Error sending data to Kafka');}else{
            res.send('Data sent to Kafka successfully');}});});

app.listen(3002,()=>{
    console.log('Server running at port 3002');});// Spark Streaming 处理数据// 假设使用 Java 或 Scala 编写 Spark Streaming 作业,从 Kafka 读取数据并进行处理// Node.js 读取处理结果并展示在 Web 界面const mongoose =require('mongoose');
mongoose.connect('mongodb://localhost/resultdb',{useNewUrlParser:true,useUnifiedTopology:true});

app.get('/results',(req, res)=>{// 从数据库中读取结果并展示在 Web 界面// 假设结果存储在一个名为 Result 的模型中const Result = mongoose.model('Result',{data: String });
    Result.find({},(err, results)=>{if(err){
            console.log(err);
            res.status(500).send('Error fetching results');}else{
            res.send(results);}});});

3.2 大数据可视化应用

Node.js 可以与数据可视化库结合,实现大数据的可视化展示。这使得用户能够更直观地理解和分析大数据。

例如,使用 Node.js 和 Echarts 库构建大数据可视化应用。Node.js 从大数据存储系统中读取数据,然后将数据传递给 Echarts 进行可视化展示。

以下是一个简单的使用 Echarts 和 Node.js 的示例代码:

const express =require('express');const app =express();

app.get('/',(req, res)=>{
    res.send(`
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/[email protected]/dist/echarts.min.js"></script>
</head>
<body>
    <div id="chart" style="width: 600px;height:400px;"></div>
    <script>
        // 假设从 Node.js 后端获取数据
        const data = [10, 20, 30, 40, 50];
        const chart = echarts.init(document.getElementById('chart'));
        chart.setOption({
            title: {
                text: '大数据可视化示例'
            },
            xAxis: {
                type: 'category',
                data: ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
            },
            yAxis: {
                type: 'value'
            },
            series: [{
                name: '数据',
                type: 'bar',
                data: data
            }]
        });
    </script>
</body>
</html>
    `);});

app.listen(3001,()=>{
    console.log('Server running at port 3001');});

结束语:

Node.js 在与大数据交互方面展现出了强大的实力和潜力。通过高效的事件驱动和非阻塞 I/O 模型、丰富的模块生态系统以及与大数据平台的灵活交互方式,Node.js 为实现高效数据处理提供了有力的支持。在未来,随着大数据技术的不断发展,Node.js 将在大数据领域发挥更加重要的作用。

亲爱的读者,你在使用 Node.js 与大数据交互的过程中有哪些经验和心得呢?欢迎在评论区或CSDN社区留言分享,让我们一起探讨 Node.js 在大数据领域的更多精彩应用。你是否遇到过哪些挑战?又是如何解决的呢?期待你的分享和交流。同时,我们也可以展望一下未来,Node.js 与大数据交互领域可能会出现哪些新的技术趋势和创新应用呢?例如,与新兴技术(如区块链、量子计算等)结合的可能性,以及在物联网、人工智能等领域的应用前景。让我们共同期待 Node.js 在大数据领域的更加辉煌的未来。


———— 精 选 文 章 ————

  1. 大数据新视界 --大数据大厂之JavaScript在大数据前端展示中的精彩应用(最新)
  2. 大数据新视界 --大数据大厂之AI 与大数据的融合:开创智能未来的新篇章(最新)
  3. 大数据新视界 --大数据大厂之算法在大数据中的核心作用:提升效率与智能决策(最新)
  4. 大数据新视界 --大数据大厂之DevOps与大数据:加速数据驱动的业务发展(最新)
  5. 大数据新视界 --大数据大厂之SaaS模式下的大数据应用:创新与变革(最新)
  6. 大数据新视界 --大数据大厂之Kubernetes与大数据:容器化部署的最佳实践(最新)
  7. 大数据新视界 --大数据大厂之探索ES:大数据时代的高效搜索引擎实战攻略(最新)
  8. 大数据新视界 --大数据大厂之Redis在缓存与分布式系统中的神奇应用(最新)
  9. 大数据新视界 --大数据大厂之数据驱动决策:如何利用大数据提升企业竞争力(最新)
  10. 大数据新视界 --大数据大厂之MongoDB与大数据:灵活文档数据库的应用场景(最新)
  11. 大数据新视界 --大数据大厂之数据科学项目实战:从问题定义到结果呈现的完整流程(最新)
  12. 大数据新视界 --大数据大厂之 Cassandra 分布式数据库:高可用数据存储的新选择(最新)
  13. 大数据新视界 --大数据大厂之数据安全策略:保护大数据资产的最佳实践(最新)
  14. 大数据新视界 --大数据大厂之Kafka消息队列实战:实现高吞吐量数据传输(最新)
  15. 大数据新视界 --大数据大厂之数据挖掘入门:用 R 语言开启数据宝藏的探索之旅(最新)
  16. 大数据新视界 --大数据大厂之HBase深度探寻:大规模数据存储与查询的卓越方案(最新)
  17. IBM 中国研发部裁员风暴,IT 行业何去何从?(最新)
  18. 大数据新视界 --大数据大厂之数据治理之道:构建高效大数据治理体系的关键步骤(最新)
  19. 大数据新视界 --大数据大厂之Flink强势崛起:大数据新视界的璀璨明珠(最新)
  20. 大数据新视界 --大数据大厂之数据可视化之美:用 Python 打造炫酷大数据可视化报表(最新)
  21. 大数据新视界 --大数据大厂之 Spark 性能优化秘籍:从配置到代码实践(最新)
  22. 大数据新视界 --大数据大厂之揭秘大数据时代 Excel 魔法:大厂数据分析师进阶秘籍(最新)
  23. 大数据新视界 --大数据大厂之Hive与大数据融合:构建强大数据仓库实战指南(最新)
  24. 大数据新视界–大数据大厂之Java 与大数据携手:打造高效实时日志分析系统的奥秘(最新)
  25. 大数据新视界–面向数据分析师的大数据大厂之MySQL基础秘籍:轻松创建数据库与表,踏入大数据殿堂(最新)
  26. 全栈性能优化秘籍–Linux 系统性能调优全攻略:多维度优化技巧大揭秘(最新)
  27. 大数据新视界–大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘 MySQL 集群架构负载均衡核心算法:从理论到 Java 代码实战,让你的数据库性能飙升!(最新)
  28. 大数据新视界–大数据大厂之MySQL数据库课程设计:MySQL集群架构负载均衡故障排除与解决方案(最新)
  29. 解锁编程高效密码:四大工具助你一飞冲天!(最新)
  30. 大数据新视界–大数据大厂之MySQL数据库课程设计:MySQL数据库高可用性架构探索(2-1)(最新)
  31. 大数据新视界–大数据大厂之MySQL数据库课程设计:MySQL集群架构负载均衡方法选择全攻略(2-2)(最新)
  32. 大数据新视界–大数据大厂之MySQL数据库课程设计:MySQL 数据库 SQL 语句调优方法详解(2-1)(最新)
  33. 大数据新视界–大数据大厂之MySQL 数据库课程设计:MySQL 数据库 SQL 语句调优的进阶策略与实际案例(2-2)(最新)
  34. 大数据新视界–大数据大厂之MySQL 数据库课程设计:数据安全深度剖析与未来展望(最新)
  35. 大数据新视界–大数据大厂之MySQL 数据库课程设计:开启数据宇宙的传奇之旅(最新)
  36. 大数据新视界–大数据大厂之大数据时代的璀璨导航星:Eureka 原理与实践深度探秘(最新)
  37. Java性能优化传奇之旅–Java万亿级性能优化之Java 性能优化逆袭:常见错误不再是阻碍(最新)
  38. Java性能优化传奇之旅–Java万亿级性能优化之Java 性能优化传奇:热门技术点亮高效之路(最新)
  39. Java性能优化传奇之旅–Java万亿级性能优化之电商平台高峰时段性能优化:多维度策略打造卓越体验(最新)
  40. Java性能优化传奇之旅–Java万亿级性能优化之电商平台高峰时段性能大作战:策略与趋势洞察(最新)
  41. JVM万亿性能密码–JVM性能优化之JVM 内存魔法:开启万亿级应用性能新纪元(最新)
  42. 十万流量耀前路,成长感悟谱新章(最新)
  43. AI 模型:全能与专精之辩 —— 一场科技界的 “超级大比拼”(最新)
  44. 国产游戏技术:挑战与机遇(最新)
  45. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(10)(最新)
  46. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(9)(最新)
  47. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(8)(最新)
  48. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(7)(最新)
  49. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(6)(最新)
  50. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(5)(最新)
  51. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(4)(最新)
  52. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(3)(最新)
  53. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(2)(最新)
  54. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(1)(最新)
  55. Java 面试题 ——JVM 大厂篇之 Java 工程师必备:顶尖工具助你全面监控和分析 CMS GC 性能(2)(最新)
  56. Java面试题–JVM大厂篇之Java工程师必备:顶尖工具助你全面监控和分析CMS GC性能(1)(最新)
  57. Java面试题–JVM大厂篇之未来已来:为什么ZGC是大规模Java应用的终极武器?(最新)
  58. AI 音乐风暴:创造与颠覆的交响(最新)
  59. 编程风暴:勇破挫折,铸就传奇(最新)
  60. Java面试题–JVM大厂篇之低停顿、高性能:深入解析ZGC的优势(最新)
  61. Java面试题–JVM大厂篇之解密ZGC:让你的Java应用高效飞驰(最新)
  62. Java面试题–JVM大厂篇之掌控Java未来:深入剖析ZGC的低停顿垃圾回收机制(最新)
  63. GPT-5 惊涛来袭:铸就智能新传奇(最新)
  64. AI 时代风暴:程序员的核心竞争力大揭秘(最新)
  65. Java面试题–JVM大厂篇之Java新神器ZGC:颠覆你的垃圾回收认知!(最新)
  66. Java面试题–JVM大厂篇之揭秘:如何通过优化 CMS GC 提升各行业服务器响应速度(最新)
  67. “低代码” 风暴:重塑软件开发新未来(最新)
  68. 程序员如何平衡日常编码工作与提升式学习?–编程之路:平衡与成长的艺术(最新)
  69. 编程学习笔记秘籍:开启高效学习之旅(最新)
  70. Java面试题–JVM大厂篇之高并发Java应用的秘密武器:深入剖析GC优化实战案例(最新)
  71. Java面试题–JVM大厂篇之实战解析:如何通过CMS GC优化大规模Java应用的响应时间(最新)
  72. Java面试题–JVM大厂篇(1-10)
  73. Java面试题–JVM大厂篇之Java虚拟机(JVM)面试题:涨知识,拿大厂Offer(11-20)
  74. Java面试题–JVM大厂篇之JVM面试指南:掌握这10个问题,大厂Offer轻松拿
  75. Java面试题–JVM大厂篇之Java程序员必学:JVM架构完全解读
  76. Java面试题–JVM大厂篇之以JVM新特性看Java的进化之路:从Loom到Amber的技术篇章
  77. Java面试题–JVM大厂篇之深入探索JVM:大厂面试官心中的那些秘密题库
  78. Java面试题–JVM大厂篇之高级Java开发者的自我修养:深入剖析JVM垃圾回收机制及面试要点
  79. Java面试题–JVM大厂篇之从新手到专家:深入探索JVM垃圾回收–开端篇
  80. Java面试题–JVM大厂篇之Java性能优化:垃圾回收算法的神秘面纱揭开!
  81. Java面试题–JVM大厂篇之揭秘Java世界的清洁工——JVM垃圾回收机制
  82. Java面试题–JVM大厂篇之掌握JVM性能优化:选择合适的垃圾回收器
  83. Java面试题–JVM大厂篇之深入了解Java虚拟机(JVM):工作机制与优化策略
  84. Java面试题–JVM大厂篇之深入解析JVM运行时数据区:Java开发者必读
  85. Java面试题–JVM大厂篇之从零开始掌握JVM:解锁Java程序的强大潜力
  86. Java面试题–JVM大厂篇之深入了解G1 GC:大型Java应用的性能优化利器
  87. Java面试题–JVM大厂篇之深入了解G1 GC:高并发、响应时间敏感应用的最佳选择
  88. Java面试题–JVM大厂篇之G1 GC的分区管理方式如何减少应用线程的影响
  89. Java面试题–JVM大厂篇之深入解析G1 GC——革新Java垃圾回收机制
  90. Java面试题–JVM大厂篇之深入探讨Serial GC的应用场景
  91. Java面试题–JVM大厂篇之Serial GC在JVM中有哪些优点和局限性
  92. Java面试题–JVM大厂篇之深入解析JVM中的Serial GC:工作原理与代际区别
  93. Java面试题–JVM大厂篇之通过参数配置来优化Serial GC的性能
  94. Java面试题–JVM大厂篇之深入分析Parallel GC:从原理到优化
  95. Java面试题–JVM大厂篇之破解Java性能瓶颈!深入理解Parallel GC并优化你的应用
  96. Java面试题–JVM大厂篇之全面掌握Parallel GC参数配置:实战指南
  97. Java面试题–JVM大厂篇之Parallel GC与其他垃圾回收器的对比与选择
  98. Java面试题–JVM大厂篇之Java中Parallel GC的调优技巧与最佳实践
  99. Java面试题–JVM大厂篇之JVM监控与GC日志分析:优化Parallel GC性能的重要工具
  100. Java面试题–JVM大厂篇之针对频繁的Minor GC问题,有哪些优化对象创建与使用的技巧可以分享?
  101. Java面试题–JVM大厂篇之JVM 内存管理深度探秘:原理与实战
  102. Java面试题–JVM大厂篇之破解 JVM 性能瓶颈:实战优化策略大全
  103. Java面试题–JVM大厂篇之JVM 垃圾回收器大比拼:谁是最佳选择
  104. Java面试题–JVM大厂篇之从原理到实践:JVM 字节码优化秘籍
  105. Java面试题–JVM大厂篇之揭开CMS GC的神秘面纱:从原理到应用,一文带你全面掌握
  106. Java面试题–JVM大厂篇之JVM 调优实战:让你的应用飞起来
  107. Java面试题–JVM大厂篇之CMS GC调优宝典:从默认配置到高级技巧,Java性能提升的终极指南
  108. Java面试题–JVM大厂篇之CMS GC的前世今生:为什么它曾是Java的王者,又为何将被G1取代
  109. Java就业-学习路线–突破性能瓶颈: Java 22 的性能提升之旅
  110. Java就业-学习路线–透视Java发展:从 Java 19 至 Java 22 的飞跃
  111. Java就业-学习路线–Java技术:2024年开发者必须了解的10个要点
  112. Java就业-学习路线–Java技术栈前瞻:未来技术趋势与创新
  113. Java就业-学习路线–Java技术栈模块化的七大优势,你了解多少?
  114. Spring框架-Java学习路线课程第一课:Spring核心
  115. Spring框架-Java学习路线课程:Spring的扩展配置
  116. Springboot框架-Java学习路线课程:Springboot框架的搭建之maven的配置
  117. Java进阶-Java学习路线课程第一课:Java集合框架-ArrayList和LinkedList的使用
  118. Java进阶-Java学习路线课程第二课:Java集合框架-HashSet的使用及去重原理
  119. JavaWEB-Java学习路线课程:使用MyEclipse工具新建第一个JavaWeb项目(一)
  120. JavaWEB-Java学习路线课程:使用MyEclipse工具新建项目时配置Tomcat服务器的方式(二)
  121. Java学习:在给学生演示用Myeclipse10.7.1工具生成War时,意外报错:SECURITY: INTEGRITY CHECK ERROR
  122. 使用Jquery发送Ajax请求的几种异步刷新方式
  123. Idea Springboot启动时内嵌tomcat报错- An incompatible version [1.1.33] of the APR based Apache Tomcat Native
  124. Java入门-Java学习路线课程第一课:初识JAVA
  125. Java入门-Java学习路线课程第二课:变量与数据类型
  126. Java入门-Java学习路线课程第三课:选择结构
  127. Java入门-Java学习路线课程第四课:循环结构
  128. Java入门-Java学习路线课程第五课:一维数组
  129. Java入门-Java学习路线课程第六课:二维数组
  130. Java入门-Java学习路线课程第七课:类和对象
  131. Java入门-Java学习路线课程第八课:方法和方法重载
  132. Java入门-Java学习路线扩展课程:equals的使用
  133. Java入门-Java学习路线课程面试篇:取商 / 和取余(模) % 符号的使用

本文转载自: https://blog.csdn.net/atgfg/article/details/142426706
版权归原作者 青云交 所有, 如有侵权,请联系我们删除。

“大数据新视界 --大数据大厂之 Node.js 与大数据交互:实现高效数据处理”的评论:

还没有评论