利用Hadoop进行数据湖构建与管理
数据湖是一个集中式的存储和处理平台，可以存储各种类型的数据，而不需要事先进行结构化的处理。Hadoop，作为一个分布式计算平台，为数据湖的构建和管理提供了强大的支持。它可以存储各种类型的数据，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。数据湖不需要对数据进行预先的结构化处理，这使得它可以快速地存储和
图神经网络与大数据：创新融合的数据智能时代
图神经网络与大数据的融合为数据智能时代带来了更多可能性。未来，随着技术的进一步发展，相信这一领域将迎来更多创新和突破。愿图神经网络和大数据的结合，在科技发展的道路上绘就更加辉煌的篇章！
宋绪杰：我的大数据成长之旅 | 提升之路系列（三）
导读为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、
AI大模型应用入门实战与进阶：6. 图像识别大模型的实战与进阶
1.背景介绍图像识别是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到计算机视觉、深度学习、机器学习等多个领域的知识和技术。随着数据量的增加和计算能力的提升，图像识别大模型的应用也逐渐成为了人工智能领域的一个热点话题。本文将从以下几个方面进行阐述：1.1 图像识别大模型的发展历程1.2 图像识别大模型的应用场景
HBase的数据索引与分区策略
1.背景介绍HBase是一个分布式、可扩展、高性能的列式存储系统，基于Google的Bigtable设计。HBase提供了自动分区、数据复制、数据备份等功能，适用于存储海量数据。在HBase中，数据是以行为单位存储的，每行数据由一个RowKey组成。RowKey是唯一标识一行数据的键，可以是字符串、
AI大语言模型的模型可控性设计
1. 背景介绍1.1 人工智能的发展随着计算机技术的飞速发展，人工智能（AI）已经成为了当今科技领域的热门话题。从早期的图灵测试到现在的深度学习和神经网络，AI技术在各个领域取得了显著的成果。其中，自然语言处理（NLP）作为AI的一个重要分支，其目标是让计算机能够理解和生成人类语言，从而实现与人类
大数据人工智能在金融科技领域的应用
1.背景介绍在当今的数字时代，人工智能(AI)和大数据技术已经成为金融科技领域的核心驱动力。随着数据的增长和处理能力的提高，金融机构可以利用大数据人工智能技术来提高业务效率、降低风险和提高客户满意度。在这篇文章中，我们将探讨大数据人工智能在金融科技领域的应用，以及其背后的核心概念、算法原理和实际代码
关于Flink的旁路缓存与异步操作
将数据库中的数据,比较经常访问的数据,保存起来,以减少和硬盘数据库的交互比如: 我们使用mysql时 经常查询一个表 , 而这个表又一般不会变化,就可以放在内存中,查找时直接对内存进行查找,而不需要再和mysql交互。
语言模型的生态系统：构建AI大语言模型的技术栈
1. 背景介绍1.1 人工智能的崛起随着计算能力的提升和大量数据的积累，人工智能（AI）在近年来取得了显著的进展。特别是在自然语言处理（NLP）领域，AI已经能够理解和生成自然语言文本，为人们的生活带来诸多便利。1.2 大语言模型的出现
Git入门
Git是一个版本控制系统，它的主要作用是追踪代码的变化、协同开发和管理项目。它可以记录每次代码的修改、谁进行了修改以及何时进行的修改，从而方便开发者之间的合作和代码的管理。
【JAVA日志】关于日志系统的架构讨论
讨论一下如何搭建一个高性能、可分析、可视化、可溯源的日志系统。
数据仓库基本理论Ⅰ
什么是数据仓库；三种模型；事实表
Spark 提交命令和参数介绍
参考：spark官网配置介绍：Configuration - Spark 3.5.0 Documentationspark-sql参数一、提交命令 参数名格式参数说明--packages包含在driver和executor的classpath下的jar包逗号分隔的”groupId:artifac
【大数据】Flink SQL 语法篇（四）：Group 聚合、Over 聚合
Group 聚合定义（支持 Batch / Streaming 任务）：Flink 也支持 Group 聚合。Group 聚合和上面介绍到的窗口聚合的不同之处，就在于 Group 聚合是按照数据的类别进行分组，比如年龄、性别，是横向的；而窗口聚合是在时间粒度上对数据进行分组，是纵向的。如下图所示，就
Kafka的核心原理
Kafka核心原理介绍
【用户画像】ClickHouse简介、特点、安装和部署
之前数仓和画像的处理都是批处理，一般在夜间进行，花费时间很长，按照脚本和调度去完成，后来的处理称为即时处理，即时处理要求计算的时间非常之短，存放在hive中，肯定是不行的，这种需求既要求从一定的数据量中提取（如果是小数量可以从MySQL提取），同时需要速度快。这种数据库就需要在hive中和OLAP中
Flink与Kafka集成
1.背景介绍Flink与Kafka集成是一种常见的大数据处理技术，它可以帮助我们实现实时数据处理和分析。Flink是一个流处理框架，可以处理大量数据并提供实时分析功能。Kafka是一个分布式消息系统，可以用于构建实时数据流管道。在本文中，我们将深入了解Flink与Kafka集成的背景、核心概念、算法
AI与大数据：智慧城市安全的护航者与变革引擎
它们的融合与应用不仅提高了城市管理的效率和智能化水平，还为市民提供了更加安全、便捷的生活环境。未来，随着技术的不断进步和创新应用的拓展，我们有理由相信，智慧城市将在AI与大数据的助力下变得更加安全、智能和宜居。作为城市的神经系统，AI与大数据的融合与应用为城市的安全与应急响应带来了革命性的变革。通过
【大数据面试题】005 谈一谈 Flink Watermark 水印
在实时处理任务时，由于网络延迟，人工异常，各种问题，数据往往会出现乱序，不按照我们的预期到达处理框架。话不多说，直接给个 Watermark 水印样例代码。一步一个脚印，一天一道面试题。WaterMark 水印，就是。
流计算之Flink
TaskManager（也称为 worker）执行作业流的 task，并且缓存和交换数据流。TaskManager 中 task slot 的数量表示并发处理 task 的数量。处理无界数据通常要求以特定顺序摄取事件，例如事件发生的顺序，以便能够推断结果的完整性。JobManager 具有许多与协调
