大数据新视界 -- 大数据大厂之大数据与神经形态计算的融合：开启智能新纪元
本文围绕大数据与神经形态计算的融合这一前沿主题，深入阐述了其背景趋势、应用领域（包括智能医疗、智能交通、智能能源管理等详细案例）、技术实现（涵盖模型与大数据架构整合、数据预处理与特征工程、算法优化与创新，并增加了实际操作案例和详细步骤）、面临的挑战与解决方案以及对未来的展望。通过丰富的数据、实例、详
大数据-180 Elasticsearch - 原理剖析 索引写入与近实时搜索
众所周知，Elasticsearch存储的基本单元是Shard，ES中的一个Index可能分为多个Shard，事实上每个Shard都是一个Lucence的Index，并且每个LucenceIndex由多个Segment组成，每个Segment事实上是一些倒排索引的集合，每次创建一个新的Documen
大数据-182 Elasticsearch - 原理剖析 数据结构-倒排索引、SkipList 跳表
倒排索引是全文检索的根基，理解了倒排索引之后才能算是入门了全文检索的领域，倒排索引的概念很简单，也很好理解。倒排索引由两部分组成，所有独立的词列表称为索引，词对应的一系列表统称为倒排表。（《信息检索》）索引表，叫 Terms Dictionary，是由于一系列的Term组成的倒排表，称 Postin
在Windows的VSCode上配置Java-Hadoop开发环境，并用MapReduce实现WordCount功能
在Windows的VSCode上配置Java-Hadoop开发环境，并用MapReduce实现WordCount功能
【Flink 核心篇】详解 Flink 中的 WaterMark
Watermark 是 Apache Flink 为了处理 EventTime 窗口计算提出的一种机制，本质上也是一种时间戳。Watermark 是用于处理乱序事件或延迟数据的，这通常用 Watermark 机制结合 Window 来实现（Watermarks 用来触发 Window 窗口计算）。
Temu半托管即将开通日韩站点，Temu半托管怎么上产品？
Temu是拼多多旗下的跨境电商平台，截至2024上半年，Temu的销售额达到了200亿美元左右。目前，Temu已进入了50多个国家和地区，是跨境卖家掘金海外市场的重要平台。
Hadoop的集群搭建（HA），HDFS的工作流程（读、写、nn和snn）
1. HDFS的是基于流数据模式访问（来了一点数据，就立马处理掉，立马分发到各个存储节点来响应分析、查询等，重点关注数据的吞吐量而不是访问速度）和处理超大文件的需求而开发的一个主从架构的分布式文件系统（分布式文件系统：一种允许文件透过网络在多台主机上分享的文件系统，可让多机器上的多用户分享文件和存储
GitHub 常用操作与常用命令——GitHub入门，看这一文就够了
暂存区域最新commit的差异。工作区与最新commit的差异。提交暂缓区个别文件，并添加描述。关联远程库，url为仓库地址。提交暂缓区全部，并添加描述。
Hadoop三大组件的工作原理
HDFS是Hadoop的核心存储组件，它被设计用于在大规模集群上存储和管理海量数据，具有高容错性、高可靠性和高可扩展性等特点。MapReduce是一种用于大规模数据集并行处理的编程模型和计算框架。它将复杂的数据分析任务分解为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段，通过分布式计算的方式在集群上高效处理
大数据-181 Elasticsearch - 原理剖析 索引文档存储段合并、存储文件详解
Elasticsearch通过在后台进行段合并来解决这个问题，小的段合并到大的段，然后这些大的段被合并到更大的段，段合并的时候会将那些旧的已删除文档从文件系统中清除，被删除的文档（或被更新文档的旧版本）不会拷贝到新的大段中。合并大的段需要消耗大量的 I/O和CPU资源，如果任其发展会影响搜索性能，E
大数据毕业设计选题推荐-音乐数据分析系统-音乐推荐系统-Python数据可视化-Hive-Hadoop-Spark
在数字化时代，音乐产业正经历着前所未有的变革。随着互联网技术的普及和数字音乐平台的兴起，人们可以轻松地访问数以百万计的音乐作品。根据相关数据，中国数字音乐产业规模已近2000亿，从业人员规模超500万，年度作品生产规模超5000万。这些平台不仅改变了我们发现和聆听音乐的方式，也产生了海量的数据，包括
大数据新视界 -- 大数据大厂之如何降低大数据存储成本：高效存储架构与技术选型
本文聚焦大数据存储成本挑战，阐述分布式、分层、对象、云存储架构及数据压缩、去重、存储虚拟化技术选型。通过丰富案例与代码示例，对比性能指标给出选择建议。为企业降低大数据存储成本提供参考，探讨优化方案。
非结构化数据安全:保护企业数字资产的关键
在数字化转型的浪潮中，企业产生的非结构化数据呈爆炸式增长。企业应建立清晰的分类标准，确定哪些数据是敏感的或机密的，并为这些数据打上合适的标签。通过这些日志和审计功能，企业不仅可以追踪数据的使用情况，还能在发现数据泄露或未授权访问时迅速采取措施，防止进一步的损失。此外，数据恢复机制也应高度重视，确保在
大数据毕业设计选题推荐-B站短视频数据分析系统-Python数据可视化-Hive-Hadoop-Spark
近年来，短视频的迅猛发展已经成为互联网内容生态的重要组成部分。根据《2023年中国短视频行业研究报告》显示，截至2023年，中国短视频用户规模已经突破9亿，占据网民总数的90%以上。尤其是像B站这样以二次元文化起家的平台，逐渐成为年轻人喜爱的视频内容消费平台。B站的用户主要集中在18-35岁的年轻群
Flink的反压机制：底层原理、产生原因、排查思路与解决方案
在解决反压时，应该首先通过 Flink 的监控工具排查具体原因，然后根据实际情况采取针对性的解决方案，如增加并行度、优化算子逻辑、调整分区策略、优化外部系统等。通过合理的反压处理，可以显著提高 Flink 作业的稳定性和处理效率。在 keyBy 操作后，不同的并行子任务（subtask）可能收到的数
数据顾问：大型语言模型的动态数据策划与安全对齐
数据顾问首先生成关于现有数据属性的简明报告，涵盖数据的多维分布。通过查询聚焦的总结，数据顾问能够有效地识别出新生成数据中的安全问题。例如，在安全对齐的背景下，数据顾问会优先考虑数据集中的多样性和安全问题的全面覆盖。
大数据新视界 --大数据大厂之数据质量评估指标与方法：提升数据可信度
本文围绕大数据的数据质量评估指标（准确性、完整性、一致性、时效性、唯一性、有效性、精确性）和方法（数据剖析、质量监控、审计）展开，结合多行业案例深入阐述提升数据可信度的重要性与具体操作，考虑了不同行业、不同规模企业的差异，还提供了代码示例并对相关概念进行详细解释，同时更多地引用了行业标准增强专业性，
【大数据】一篇认识Hive
文章目录一、数据仓库1.1、数据仓库概念1.2、数据仓库核心特征1.3、数据库和数据仓库的区别1.4、数据仓库分层架构[**重要**]1.5、ETL和ELT二、Apache Hive2.1、Hive的概念2.2、Hive的架构组件(非常重要)2.3、Hive和Mysql的区别三、Hive安装3.1、
基于Hive的网络电视剧收视率分析系统大数据Hadoop
本系统基于 Java 与 Spring Boot 技术，并结合 Hive 来实现对网络电视剧收视率的深入分析。它能够广泛收集来自多个渠道的相关数据，包括各网络平台上电视剧的播放量、观看时长、观众地域分布、年龄层次、观看设备类型以及观众的互动数据（如评论、点赞、分享等）。这些数据被整合存储到 Hive
【Meetup预约】从哔哩哔哩到阿里云：大数据调度与云上数仓的最佳实践
是一个云原生并带有强大可视化界面的大数据工作流调度平台，致力于让调度变得更加容易，已在 3000+家公司的生产环境上稳定运行。身为一款专门针对于大数据平台和大模型的工作调度系统，支持可视化的数据准备和大模型FineTune等功能。同时Apache DolphineScheduler还拥有十分活跃的社
