100G光模块的应用案例分析：电信、云计算和大数据领域
100G光模块是一种高速光模块，由于其高速率和低延迟的特性，在电信、云计算和大数据领域得到了广泛的应用。在本文中，我们将深入探讨100G光模块在这三个领域的应用案例。
clickhouse介绍
ClickHouse 是俄罗斯的 Yandex 于 2016 年开源的用于在线分析处理查询MPP架构的列式存储数据库（DBMS：Database Management System），能够使用 SQL 查询实时生成分析数据报告。ClickHouse的全称是Click Stream，Data Ware
Hadoop运行模式
🍊hi，各位友友们，本篇文章是大数据系列-Hadoop运行模式的文章，里面讲解了Hadoop和集群的启动命令、日志、历史记录等内容，欢迎各位学习者阅读，也欢迎对不足的地方提出批评和建议
Apache Doris 2.0 冷热分离快速体验
用户在满足了自身对于数据使用要求的情况下，自然会开始考虑数据存储成本等方面的问题，对于那些很少访问甚至基本不访问的数据，使用成本更低的存储方式将是一种更好的选择。未来一个很大的使用场景是类似于es日志存储，日志场景下数据会按照日期来切割数据，很多数据是冷数据，查询很少，需要降低这类数据的存储成本。对
Git企业开发控制理论和实操-从入门到深入（二）｜Git的基本操作
本栏目将带着大家从入门到深入，详细系统讲解Git的每一部分的知识。深入了解并使用Git。
flink的ProcessWindowFunction函数的三种状态
context.getWindowState ，context.getGlobalState ， getRuntimeContext.getState三种的关系
PySpark-核心编程
PySpark核心编程笔记记录，内含详细代码演示
“实时数仓”到底是什么？
那么实时数仓的出现也为这些行业打开了一个新的一种业务的发展的可能性。那么我们现在也看到，有更多的一些数据他们是没有严格按照我们的数据建模的，或者说他们是非常零散的，散落在各处的，非常的多模，存在不同的这种数据存储形式的这样一些数据。那么今天我们谈到的实时数据仓库实际上就是从另外一个角度去谈，对我们数
大数据基础懂性问题回答
大数据提供了训练和测试人工智能模型的数据集，同时人工智能也提供了处理和分析大数据的工具和技术。数据安全和隐私保护：保护大数据中的敏感信息和隐私数据是大数据领域的一个重要挑战。数据处理和分析：处理和分析大量的非结构化和结构化数据是一项复杂的任务，需要使用适当的工具和技术来处理和分析大数据。多样性(Va
整理了几个物联网应用就业前景（附整理的岗位发展和挑战）
围绕物联网开发与应用需要，结合边缘计算及网关代码编程等热门应用场景，将五个不同的物联网技术岗位进行分析。
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基于大数据背景下的全国各大城市地铁客流量分析
项目名称：基于大数据背景下的全国各大城市地铁客流量分析项目背景：进入新世纪以来，我国城市的发展规模和人口流入量不断加快，相应的小汽车保有量也随之上升，城市交通拥堵的矛盾也更加突出。轨道交通由于其特殊的地下运行方式，不仅大大缓解了城市地面交通压力，而且对于促进生态保护有着突出的贡献。当前，我国的轨道交
2022华为杯研究生数学建模竞赛F题思路解析
问题二主要分为两个小问，前者是讨论数量的合理性，合理性的关键就是该数量能否保障隔离区人口的物资保障，但由于并不知道投放点的位置和人员的配置及每天该投放点的物资比例，所以我们只需要单纯的讨论数量即可；思路分析：首先是问题一，主要是分析蔬菜包发放对长春市疫情控制的影响，蔬菜包的数据在附件4中有，但具体何
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Spark知识点
三方接口调用设计方案
API密钥生成：为每个三方应用生成唯一的API密钥对（AK/SK），其中AK用于标识应用，SK用于进行签名和加密。AK：Access Key Id,用于标示用户。SK：Secret Access Key,是用户用于加密认证字符串和用来验证认证字符串的密钥，其中SK必须保密。通过使用Access Ke
selenium爬虫|破解滑动验证码以极验为例
爬虫访问一些网站遇到滑动验证码解决方案这里是用selenium做模拟，如果是requests可以封装这个登录方法来获取登录后的cookies也是可以用的。
【Java/大数据】Kafka简介
主要内容是kafka的原理和使用参考。
[数据存储]HDFS的简介、初始化配置与运行
HDFS（Hadoop Distributed File System）Hadoop分布式文件系统，是Hadoop项目中关于数据存储的组件，是Hadoop项目的一部分。
Seatunnel实战：hive_to_starrocks
本篇文章带大家了解使用Seatunnel将Hive中的数据导入到StarRocks中。
大数据场景下clickhouse查询时长优化sop
3.join查询 1）左大右小（在join的时候右表会被全部加载到内存中和左表比较） 2)谓词下推 3）避免多表join 4）global join （global关键字可以使右表只在接收查询请求的那个节点查询一次，将其分发到其他节点上，如果不加的话每个节点都会请求一次，造成很大的开销）为了提高查询
