Apache DolphinScheduler(incubator) 于17年在易观数科立项，19年3月开源， 19 年8月进入Apache 孵化器，社区发展非常迅速，目前已有IBM、美团、腾讯、360等 400+ 公司在生产上使用，代码+文档贡献者近200位，社区用户4000 +人。DolphinScheduler (简称DS) 致力于使大数据任务调度开箱即用，它以拖拉拽的可视化方式将各种任务间
s 帕萨特B5 保险丝帕萨特B5 继电器 / 空调继电器 384大众车继电器编号编号名称编号名称编号名称1进气预热继电器72后窗刮水继电器213卸荷继电器，X继电器4安全带报警系统控制单元78ABS液压泵继电器214风扇继电器7组合继电器79ABS继电器215燃油泵继电器（5缸奥迪）10怠速及超速切断控制单元80进气预热继电器216起动预热继电器13空调继电器81燃油泵继电器（大众面包车
针对智能电网分布式电源接入的波动性、异构数据、实时性痛点，以冀北某县电网改造为案例，提出 Java 大数据实时流处理方案。通过 Kafka（UDP+Snappy）采集多源数据、Flink 实现 100ms 窗口计算、Java 对接 IEC 61850 控制设备，将电压波动从 ±5.2%→±1.8%、处理延迟从 800ms→75ms、跳闸率下降 80%，为电力系统稳定性维护提供可落地的技术路径与核心代码。
Shuffle调优目录
Shuffle调优
* 调节Map端内存缓冲与Reduce端内存占比
* spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold调节Map端内存缓冲与Reduce端内存占比问题默认情况下，shuffle的map task，输出到磁盘文件的时候，统一都会先写入每个task自己关联的一个内存缓冲区。这个缓冲区大小，默认是32kb。
每一次，当内存缓冲区满
本文基于 3 省 8 家基层医院实战，详解 Java 大数据在远程会诊数据管理与协同诊断中的应用。通过 “数据整合 - 实时同步 - 智能协同 - 落地跟踪” 四阶架构，用 Hadoop、Flink、Spark 等技术突破 “数据散、传不动、协同难、方案落不了” 等痛点。镶黄旗医院应用后，会诊成功率从 33% 提至 89%，影像传输时间缩 90.8%。含完整可复用代码、真实案例及踩坑经验，为基层远程医疗落地提供实操方案。
01前言如何正确使用仪器仪表是每一位工程师必要的要求，特别是示波器，很多人都不注意隔离等限制，以至于发生炸探头等事件，那么在使用示波器时有哪些不安全操作呢？ 02不安全操作之浮地测量有些工程师会有这样的一个习惯：当要测量高压信号时，习惯性的把电源插头的保护地断开，使用普通无源探头直接进行高压的浮地测量。实际上这么做还是有危害的。常见现象举例：触摸示波器外壳感觉到触电检查：1.示波器电源
本文为系列文章第三篇，详细剖析了数仓各层的设计规范，包含同步、存储、质量等核心要点。
Apache SeaTunnel 能够实现 MySQL 到 Doris 的全量和增量数据同步，同时也支持 SQL 级别的数据过滤。
本文介绍基于Maven的SeaTunnel构建系统与分发基础架构。涵盖多模块项目如何构建、二进制分发包如何组装、连接器插件如何打包与发现，以及如何创建Docker镜像用于部署。
一、SVM（线性可分定义）线性可分（Linear Separable）线性不可分（Nonlinear Separable）特征空间维度>=四维 ---- 超平面（Hyperplane）假设 我们有N个训练样本和他们的标签在二分类情况下，如果一个数据集是线性可分的，即存在一个超平面将两个类别完全分开，那么一定存在无数多个超平面将这两个类别完全分开。向量偏导定义：二、SVM（问题描述）支持向量
本文是 Apache DolphinScheduler 3.1.9 版本源码解读的第二篇：Worker Server 启动流程源码解读以及相关流程设计。结尾处附有相关流程图，供大家参考。
笔者认为Apache DolphinScheduler 3.1.9是稳定且广泛使用的版本，故本文将聚焦于这一版本，解析 Master 服务启动时相关流程，深入其源码核心，剖析其架构设计、模块划分与关键实现机制，帮助开发者理解 Master “如何工作”，并为进一步二次开发或性能优化打下基础。
1.forEach()forEach方法循环数组中每一个元素并采取操作，没有返回值。它接受一个函数作为参数，这个函数接受三个参数：当前值、当前位置、整个数组。let arr = [1, 2, 3];
arr.forEach(function( item, index, array){
console.log(item+1, index)
})
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//4 22.map(
系列文章目录初识推荐系统——基于Spark平台的协同过滤实时电影推荐系统项目系列博客（一）利用用户行为数据——基于Spark平台的协同过滤实时电影推荐系统项目系列博客（二）项目主要效果展示——基于Spark平台的协同过滤实时电影推荐系统项目系列博客（三）项目体系架构设计——基于Spark平台的协同过滤实时电影推荐系统项目系列博客（四）基础环境搭建——基于Spark平台的协同过滤实时电影推荐系统项目
Spark环境搭建
学习目标1.了解Spark发展史2.完成Spark环境搭建3.掌握Spark入门案例-WordCount4.完成将Spark任务提交到Yarn1. 课程说明1.1 课程安排整个Spark 框架课程分为如下9个部分，如下图所示：第1章：Spark环境搭建第2章：SparkCore第3章：SparkStreaming第4章：Spar
本文基于 6 个场景实战，详解 Java 大数据在智能安防视频监控中的应用。通过 “接入 - 解析 - 理解 - 预警 - 联动” 五阶架构，用 Kafka 接流、Flink 抽帧、Spark 析行为，突破传统系统 “看不全、看不懂、反应慢” 痛点。某商圈应用后，盗窃案降 91.7%，预警响应缩 85%。含完整 Java 代码、跨场景案例，为安防升级提供可操作方案。
认识Spring CloudSpring Cloud简单来说就是一个微服务相关的框架，至于什么是微服务，简单来说就是一个整体项目由多个单独运行的小项目构成，每个小项目负责一个或多个功能，每个小项目有1个或者1个以上运行实例，项目之间可以相互调用。如果有接触Dubbo，那么就可以很容易理解，Dubbo是一个提供不同项目相互调用的框架，同时Dubbo需要依赖于Zookeeper，所以说Spring C
一、环境准备见《Spark3.1.2 on TDH622》二、补充jar包三、关键代码说明接入kafka数据JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>> stream =
KafkaUtils.createDirectStream(
ssc,
相关类：MapOutputTrackerMessage，GetMapOutputStatuses extends MapPutputTrackerMessage，StopMapOutputTracker extends MapOutputTrackerMessage，MapOutputTrackerMasterActor，MapOutputTrackerMaster。 &nb
一、引言最近非常火爆的DeepSeek-V3模型，是一个包含6710亿总参数的强大混合专家模型（MoE），该模型在DeepSeek-V2验证有效的核心架构基础上，采用多头潜在注意力（MLA）机制和DeepSeekMoE架构，显著提升推理效率并降低训练成本。DeepSeek-V3创新性地引入无辅助损失的负载均衡策略，并采用多标记预测训练目标以增强模型性能。
DeepSeek-V3 采用的混合专家模型
submodule 原理 submodule 是一个版本库，跟你的主版本库实际上是一个东西。 将 submodule add 到你的主版本库，是将一个子版本库的一条提交，也就是head，被主版本库纪录了下来。 主版本库使用这个版本库head之前的代码。 git 是一个文件系统，子版本库的remote地址和这个版本库的head，这些纪录究竟保存在哪里呢。 我们
进程线程区别通信模型
【1】循环模型：循环接收请求处理请求，每次同时只能处理一个请求【2】IO并发模型：可以同时处理多个IO请求【3】多进程/线程并发 ：可以互不影响的处理多个任务基于fork的多进程并发ftp文件服务器一. 基于threading的多线程并发1.原理 ： 每当一个客户端连接，就创建一个线程处理客户端请求，主线程循环等待其他看客户端请求。客户端退出则对应线程结束。2.实现步骤
【1
本文基于成都、苏州、潍坊等城市实战，详解 Java 大数据可视化在交通拥堵治理中的应用。通过 "采集 - 处理 - 可视化 - 应用" 四阶架构，解决传统治理数据割裂、决策滞后问题。系统实现 10 秒级动态热力图、根因分析与 30 分钟预测，成都三环路应用后早高峰车速提升 29.7%，通勤时间减少 12.4 分钟。含完整 Java 代码（数据采集、融合、可视化）、跨城市案例，为交通治理提供可落地的技术方案。
(<center>Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在元宇宙虚拟场景智能交互中的关键技术</center>)
引言：
亲爱的 Java 和 大数据爱好者们，大家好！我是CSDN（全区域）四榜榜首青云交！元宇宙的时代巨幕已然拉开。当用户戴上 VR 头盔，踏入虚拟世界的瞬间，他们期待的不仅是视觉上的震撼，更是一场能与虚拟环境、数字角色进行自然交互的智能盛宴。J
本节书摘来自华章出版社《循序渐进学Spark》一书中的第3章，第3.4节，作者 小象学院 杨 磊，3.4 Spark通信机制前面介绍过，Spark的部署模式可以分为local、standalone、Mesos、YARN等。本节以Spark部署在standalone模式下为例，介绍Spark的通信机制（其他模式类似）。3.4.1 分布式通信方式先介绍分布式通信的几种基本方式。1. RPC远程过程调用
文章摘要： 本文探讨了Java大数据与机器学习技术在元宇宙虚拟场景智能交互中的关键应用。面对元宇宙对实时性（<80ms响应）、个性化（千人千面）和多模态交互（语音/手势/表情融合）的高要求，文章提出三大技术解决方案：1）基于Java的分布式架构（Quarkus+Flink Edge）实现边缘计算优化，降低80%云端负载；2）多模态机器学习模型（Transformer注意力机制）通过JNI调用CUDA加速，将交互准确率提升至97.8%；3）情感交互引擎结合Spark与Neo4j知识图谱，实现动态个性化反
分布式深层神经网络的Spark ML模型管线该笔记本描述了如何使用Spark ML为分布式版本的Keras深度学习模型构建机器学习流水线。作为数据集，我们使用来自Kaggle的Otto产品分类挑战。我们选择这个数据的原因是它很小，结构非常好。这样，我们可以更多地关注技术组件，而不是进行复杂的处理。此外，具有较慢硬件或没有完整的Spark群集的用户应该能够在本地运行此示例，并且仍然会了解有关分布式模
不久前还闹得沸沸扬扬的“运营商大战微信”随着广东联通“微信沃卡”的消息而开始有所改变。而近日，广东天翼官方微博则放出消息将于8月推出一款微信+微博专属流量卡，每月仅需6元，便可获得2GB的微信加新浪微博定向流量。运营商态度的转变速度令人咋舌，而移动是否也会跟随潮流推出微信流量包呢？联通第一个吃螃蟹要说定向流量，联通早就玩烂了，而广东联通作为联通的试验田，也是最早开始做定向流量的。广东联通用户应该还
1.(单选题)SQL语言又称为()A)结构化定义语言B)结构化控制语言C)结构化查询语言D)结构化操纵语言解析：SQL语言又称为结构化查询语言2.(单选题)只有满足联接条件的记录才包含在查询结果中，这种联接为（ ）A)左联接B)右联接C)内部联接D)完全联接正确答案为：C解析：内连接 ：内连接查询操作列出与连接条件匹配的数据行 外连接：返回到查询结果集合中的不仅包含符合连接条件的行，而