【Bigdata】Molap和Rolap的差异
数据存储：MOLAP 使用多维数据立方体和专有数据格式，ROLAP 使用关系数据库和标准SQL。查询性能：MOLAP 具有更高的查询性能，而 ROLAP 的查询性能相对较低但可以处理更大的数据集。扩展性：ROLAP 具有更高的扩展性，能够处理大规模数据并支持动态数据更新。MOLAP 在处理大规模数据
【SpringCloud】RabbitMQ——五种方式实现发送和接收消息
接收publisher发送的消息将消息按照规则路由到与之绑定的队列不能缓存消息，路由失败情况下消息丢失FanoutExchange会将消息路由到每个绑定的队列声明队列、交换机、绑定关系的Bean是什么？QueueBindingDirect交换机与Fanout交换机的区别？Fanout交换机将消息路由
Zookeeper学习、Tomcat
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地方招商之变：告别税收引商，产业链招商成新引擎！
8月1日，我国实施《公平竞争审查条例》，标志着地方“税收奖补”式招商引资模式日暮途穷。地方招商引资模式正在向基于数字化基础的“产业链招商”模式转型，产业链招商通过补链强链、供应吸附、资源共聚等方式能够有效提高招商质量和效率，促进产业集群，降低产业风险，帮助区域提升产业链水平、完整度和竞争力，保障和促
DRAM组件级故障预测模型，如何提升系统可靠性？-2
通过决策树分类器，能够对99%的报告错误的行列进行分类，并基于影响的列、行、Bank、行列、模块数量，错误地址间的距离，以及是否报告了明确的故障进行判断。相反，当模拟较弱的ECC（只能纠正2-DQ错误）时，预测的故障数为870次，接近观测值，考虑到研究系统中采取了Page-offline和DIMM替
人力资源管理系统：企业数字化转型的关键工具
它涵盖了从招聘、培训、绩效评估到薪酬管理的全流程，能够帮助企业实现人力资源的数字化转型。Workday的HRMS提供了人才管理、薪资处理、福利管理以及全球合规等功能，其灵活的架构允许企业根据自身需求定制工作流和报表，极大地提升了HR团队的工作效率和决策能力。文章介绍了多款人力资源管理系统，包括Zoh
Flink 之 滚动窗口/滑动窗口/会话窗口/OVER窗口
数据处理方式流式计算：数据是连续不断地到达的，OVER窗口函数会在数据流中实时地计算窗口结果。每当新数据到达时，窗口计算会实时更新。批计算：数据是一次性读取并处理的，OVER窗口函数会在整个数据集上一次性计算窗口结果。所有数据都读取完毕后，窗口计算才会开始。计算延迟流式计算：适用于需要低延迟、实时更
Hive SQL ——窗口函数源码阅读
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spark 读操作
Shuffle read的入口是ShuffleRDD的compute方法。它获取shuffleReader，执行对应的read方法。创建reader的时候首先获取要读的shuffle block对应的信息，创建shuffle reader。read创建wrappedStreams：Iterator[
物联网架构之Hadoop
resourcemanager、nodemanager的通信端口，web端口等信息。实现了对文本中的单词计数的功能，并要求输出结果并按单词首字母排序。名称节点和数据节点的存放位置，文件副本数和读取权限。备注：Mapreduce作业记录的web地址和端口。4：将file1和file2拷贝到hdfs存储
有哪些好用的外贸CRM软件推荐？
在推荐外贸CRM软件时，我们可以根据软件的功能、易用性、性价比以及用户口碑等多方面因素进行考量。
【hadoop源码研究-编译】MacBook pro编译hadoop3.4.0版本的源码
使用mac电脑编译hadoop3.4.0版本的源码
数字人克隆系统源码部署教程：如何快速摸清源码厂商实力？
随着数字人克隆技术的成熟，创业者可通过源码部署获得入局资格券，但市场现状显示创业者需掌握主动权。创业者可调查数字人源码厂商的过往经历，自家系统和服务体系等摸清其专业程度。本文以灰豚为例，对操作步骤进行了详细介绍！
全球靶向放射性核素治疗市场展望：2030年市场规模预计将达到4419.9百万美元
我们将不断努力，通过优化关键词分布、提高内容质量和简练语言，确保文本结构清晰、信息点明确，为用户提供有价值的内容。综上所述，靶向放射性核素治疗行业通过市场调研、市场竞争分析和关注客户需求，不断提升自身竞争力，为客户提供更优质的产品和服务。此外，关注客户需求是我们不断创新的动力源泉。通过与客户保持紧密
Kafka 单机和集群环境部署教程
通过以上步骤，我们成功部署了 Kafka 单机和集群环境，并实现了一个简单的生产者和消费者应用。Kafka 提供了高吞吐量、低延迟的消息传递能力，适合用于实时流处理和数据管道。
数智化招采（系统）重要环节，推动采购供应链转型升级
数智化招采平台，运用云原生、微服务、大数据、人工智能、物联网等先进技术，探索了招标采购的数智化体系建设，为推动供应链产业链高质量发展插上了“智慧翅膀”。未来，我们将继续深耕招标采购数字化智能化体系，为用户增强供应韧性，实现商业能力与数字技术能力的双重快速增长。
Hive小文件问题及解决方案
Hive小文件问题是大数据环境中一个常见的挑战，影响了查询性能和资源利用率。通过了解小文件问题的成因和影响，并采取合适的解决方案，可以有效地缓解这一问题。在实际应用中，选择合适的文件格式、合并小文件、调整Hadoop配置参数以及使用分区和桶等方法，都是解决Hive小文件问题的有效手段。随着大数据技术
Hadoop 中的大数据技术：HDFS（2）
Fsimage不记录块位置信息的设计增强了NameNode的灵活性，使得它能够在不影响整体系统的情况下调整块的位置和副本数量。
RabbitMQ应用问题 - 消息顺序性保证、消息积压问题
a）消息顺序性：消费者消费的消息的顺序 和 生产者发送消息的顺序是一致的.例如 生产者 发送消息顺序是 msg1、msg2、msg3，那么消费者也需要按照 msg1、msg2、msg3 的顺序进行消费.b）顺序不一致可能会导致哪些问题？消息1：修改 用户318 的昵称为 “白天”.消息2：修改 用户
百度大数据开发面试题集锦及参考答案（持续更新）
集群计算网络带宽：在数据密集型任务中，数据在网络间的传输速度可能成为瓶颈。磁盘I/O：读写速度慢的硬盘可能限制数据处理的速度，尤其是在频繁读写操作中。CPU性能：对于计算密集型任务，CPU的计算能力可能是限制因素。内存限制：在需要大量内存缓存数据的应用中，可用内存的大小可能成为瓶颈。资源争抢：在多任
