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
本文深入剖析算法在大数据中的核心作用。从提升大数据处理效率和助力智能决策两方面展开，涵盖数据过滤与清洗、并行计算优化等多种算法，结合实际案例与代码示例，阐述其原理、优势、局限性及优化方法。强调算法与新兴技术融合的未来发展方向，同时关注安全性、伦理和社会责任。呼吁读者参与互动讨论，分享算法应用经验及对
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
本文深入阐释 Node.js 与大数据交互。介绍 Node.js 优势，包括高效事件驱动和非阻塞 I/O 及丰富模块生态。阐述与大数据存储系统连接、与处理框架集成方式，通过实时数据分析平台和可视化应用案例展示，涵盖金融等领域。探讨高级主题如与 Spark 机器学习库结合，增加医疗、交通案例，展望未来
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
本文深入探讨 JavaScript 在大数据前端展示中的应用。涵盖高级技术如复杂图表类型应用、定制化外观及数据动态更新，交互性创新方法包括多图表联动、手势语音交互、与虚拟现实结合等。通过医疗、金融科技等多领域案例展示实际效果。展望未来，JavaScript 将带来更丰富可视化、智能交互及高效处理。
要使用 git clone 命令来克隆一个仓库并指定下载某个分支
要使用git clonegit clone命令本身会默认克隆整个仓库的主分支（通常是master，但在新的 Git 仓库中可能是main然而，一旦仓库被克隆到你的本地机器，你可以通过命令切换到其他分支。这里的<链接>是你想要克隆的 Git 仓库的 URL。2.假设你想要切换到名为的分支，你可以这样做
Git常用指令
git commit 后⾯的 -m 选项，要跟上描述本次提交的 message，由⽤⼾⾃⼰完成，这部分内容绝对不能省略，并要好好描述，是⽤来记录你的提交细节，是给我们自己看的。–global 是⼀个可选项，如果使⽤了该选项，表⽰这台机器上所有的 Git 仓库都会使⽤这个配置。标签 tag ，可以
谁说只有车载HMI界面？现在工业类的HMI界面UI也崛起了
工业HMI界面UI的崛起，标志着工业自动化和智能化进入了一个新的发展阶段。随着技术的不断进步和用户需求的日益多样化，工业HMI界面UI将继续发展和完善，为工业生产带来更多的便利和价值。
在Centos7中安装Hadoop详细教程
在末端添加以下代码，如果跟我路径一致，可直接复制，不一样的话，要注意自己安装路径，即上面上传解压的路径。第一个property中的Value:hdfs://zhang:9000/，修改主机名，比如我的主机名为zhang,端口号9000是固定的，特别注意下 主机名，可以使用。第二个property中的
Hadoop 常用生态组件
Flink 独立运行：与 Spark 一样，Flink 支持独立的 Local 模式和 Standalone 模式，不依赖 Hadoop 的 HDFS 或 YARN。：Flink 可以与 HDFS 集成，用 HDFS 作为分布式文件系统来存储和读取大规模数据，特别适用于批处理场景。：Flink 可以
Hadoop 技术详解：架构、应用与未来发展
随着互联网的快速发展，数据量呈现爆炸式增长，传统的集中式计算和存储方式无法有效应对这些大规模数据的处理需求。为了解决这一问题，Google 在 2003 年发布了三篇具有革命性的论文：《Google File System》（GFS）、《MapReduce: Simplified Data Proc
一文搞懂大数据流式计算引擎Flink【万字详解，史上最全】
Flink知识图谱、Flink发展、四代计算引擎、Flink特点、简介、批处理流处理、有界流无界流、Flink三层核心架构、三种Time概念、Windows窗口、时间窗口、计数窗口、、状态管理、状态分类、状态后端、算子、CheckPoint机制、CEP、CDC、FlinkSQL
hadoop架构-----MapReduce机制（终于又明白了！）
定义：分布式运算程序的编程框架，是基于hadoop的数据分析和应用的核心框架。包括自己处理业务的相关代码+自身的默认代码易于编程 ：用户只关心业务逻辑，实现框架的接口；良好的扩展性：可以动态增加服务器；高容错性：将任务转给其他节点；适合海量数据计算。不擅长实时计算；不擅长流式计算；不擅长DAG有向无
数据仓库: 6- 数据仓库分层
清晰的数据结构: 分层结构使得数据仓库的数据组织更加清晰, 易于理解和维护;提高数据质量: 不同层次的数据经过不同的处理和校验, 可以有效提高数据质量;简化数据处理: 分层结构可以将复杂的业务逻辑分解到不同的层次, 简化数据处理流程;提高开发效率: 分层结构可以提高代码复用率, 降低开发成本, 提高
Git 常用命令介绍：提升你的代码管理效率
希望通过这篇文章，你能记住一些常用的git命令。希望能为你带来实用的帮助和新的知识。在这里也需要说明一下，尽管我努力确保每个步骤和细节都准确无误，但难免会有描述不当或疏漏之处。如果在操作过程中遇到任何问题，欢迎提出宝贵意见和建议，帮助我改进和完善这篇文章。
一文读懂《制造业数字化转型行动方案》
制造企业在数据治理方面，重点在于建立统一的数据标准与规范，实现多源数据的集成与共享，同时确保数据安全与隐私保护，加强数据质量监控与元数据管理，以构建高效、可信的数据基础。比如能耗数据采集与监测场景即对车间生产过程中各类能耗量数据进行有效采集和监测的过程，通过数字化仪器仪表实时采集用电、用水、用气以及
Hadoop运行jps没有datanode节点【已解决】
格式化NameNode后，如果DataNode的clusterID与新的NameNode的clusterID不匹配，DataNode将无法加入集群，导致HDFS无法正常提供服务。
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
本文深入探讨大数据与人工智能融合，涵盖智能环保、教育、农业、能源等领域的具体体现、优势及挑战。阐述了融合对社会经济的宏观影响，介绍应对数据安全、算法解释性和人才短缺的策略。展望未来，融合将在更多领域突破，为人类带来福祉。ChatGPT 和 OpenAI 为融合提供新思路，不同规模企业的实践也丰富了融
第十三章 数据质量 10分论述题
数据考核 KPI5 个考核维度：数据综合管理、数据质量管理、数据安全管理、数据标准管理、重点事项加分。数据质量平衡记分卡的 6 个指标：完整性、唯一性、有效性、一致性、及时性、准确性。•Strong-Wang：四个大类，15 个维度（2 个人，全面数据质量管理）。•Larry English：两个大
【大数据】DataX深度解析：数据同步的神器是如何工作的？
DataX作为一款开源的数据同步工具，其价值在于帮助用户高效、稳定地完成数据迁移和同步任务，降低了数据处理的复杂性和成本。展望未来，我们期待DataX能够持续创新，为用户提供更加丰富和强大的功能，成为数据同步领域的标杆工具。同时，也希望DataX社区能够更加繁荣，吸引更多开发者和企业参与到项目的贡献
企业如何通过数据仓库加强数据资产管理，应对数据资产入表挑战？
2024年被业界称为“数据资产入表”的元年。Choice的数据显示，半年报中已有40家上市公司将数据资产纳入财务报表，这一数字较一季度的18家公司翻了一番。然而，数据资产入表的道路上并非一帆风顺，尽管数据资产入表是大势所趋，但许多公司对于如何正确进行数据资产入表仍缺乏清晰的认识。在这样的背景下，企
易联众数据安全保护解决方案,打造坚实可靠的安全堡垒
方案以数据为核心,业务安全为目标,围绕着数据安全访问、数据内控管理、数据合规使用等场景下,提供数据资产智能梳理与分类分级管理、数据流转全流域实时监测、数据访问精细化权限管控、用户行为全链路安全审计、以及敏感数据智能化仿真处理等能力,打造“能力+管理+服务”三位一体的安全防护体系,保障“事前、事中、事
