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
本文基于 8 家跨行业机构实战，详解 Java 大数据机器学习在金融欺诈检测中的应用。通过 "数据融合 - 特征提取 - 模型推理 - 策略执行" 五维架构，覆盖银行、支付、保险、证券场景，解决传统风控 "识别率低、误报高、滞后" 问题。模型使欺诈识别率从 59%→92%，拦截滞后从 127 分钟→3 秒，年度损失降 81.5%。含完整 Java 代码（特征提取、模型推理）、跨行业案例，为金融风控提供可落地方案。
?亲爱的社区朋友们，数据集成领域的一场知识盛宴即将来袭！9 月 30 日下午 2 点，Apache SeaTunnel 社区精心策划的又一场线上 Meetup 将准时与大家云端相见！
Meetup亮点提前知
本次我们有幸邀请到了多点 DMALL 的资深大数据研发工程师贾敏。他主导了公司核心数据集成平台架构设计与 LakeHouse 的技术落地，在 PB 级数据实时同步、数据湖建设等领域造诣深厚
近期，Apache SeaTunnel 2.3.12 正式发版。这是继 2.3.11 之后的又一次迭代，本周期合并 82 个 PR，提供 9 项新特性、30+ 项功能增强、20+ 处文档修正，并修复 43 个 Bug。核心改进集中在 SensorsData 与 Databend 生态接入，Paimon、ClickHouse、MaxCompute 等连接器读写能力扩充，SQL Transform 语法与向量函数增强，以及 Zeta 引擎 Checkpoint 细粒度监控及 REST 接口易用性提升等方面。
本文将深入探讨中控技术基于 Apache SeaTunnel 构建企业级数据采集框架的实践，重点分享集群高可用配置、性能调优、容错机制及数据质量监控等方面的具体思考与方案。
近日，“创客北京2025”创新创业大赛海淀区级赛圆满落幕，经过最终比拼，北京白鲸开源科技有限公司凭借 「Agentic AI时代下的数据基础设施平台」（白鲸数据集成调度平台/WhaleStudio） 脱颖而出，荣获企业组二等奖。
本文记录了在 Ubuntu 22.04 上部署 Apache DolphinScheduler（伪集群模式）的完整过程，涵盖环境准备、安装配置、数据库初始化、用户创建及服务启动等步骤。适合个人学习、功能验证或测试使用。
本文就主要探讨如何在 ApacheDolphinScheduler 上更好地玩转 Workflow， 以帮助大家更好地管理数据处理任务。
大数据应用的目标是普适智能要学好大数据，首先要明确大数据应用的目标，我曾经讲过大数据就好比万金油，像百度几年前提的框计算，这个框什么都能往里装。为什么会这样，因为大数据这个框太大，其终极目标是利用一系列信息技术实现海量数据条件下的人类深度洞察和决策智能化，最终走向普适的人机智能融合！这不仅是传统信息化管理的延伸，也是人类社会发展管理智能化的核心技术驱动力。通过大数据应用，面向过去，发现数据规律，归
同题的一个最佳人选，比如第三个，在第三个执行的时候其他的都可以顺道执行，8个指令因此执行8次，每次进，出我门4个部分（这四个是不同的这些指令的部分）执行完一个周期，包含第三部分在执行的周期有8个，因为第三部分执行8次，周期都是3t，我们要执行的就是没有第三条指令执行的那些周期，就是执行剧情第一个指令执行1部分的那个周期，和第二指令执行（1t）1，第一个指令执行2（2
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参考原文链接 http://blog.sina.com.cn/s/blog_69f68f880102uyeg.html一、xmpp是基于xml的协议。具有遵循标准，有安全性，使用TCP传的xml的流。 XMPP从下到上分四层，分别是TCP，TSL，SASL和XMPP层: 1.其中TCP保证了这是一个可靠的链路。 &nbs
1.准备条件 环境准备:java mysql 安装包准备: 数据库驱动包 CDH安装包 CDH插件包 (没有CDH-5.14.2-1.cdh5.14.2.p0.3-el7.parcel.torrent) mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar 这个是需要把它放到/
报警点，可以狭义的理解为电子狗，就是对电子警察的报警，而这里所谓的电子警察主要为测速照相的摄像头，当然也包括违章、闯红灯等等摄像头。从广义上讲，报警点就不仅仅局限于电子狗了，从现阶段各大导航软件公司的做法来看，亦是如此，报警点现在可以对事故多发地段、学校门口、连续转弯道路等进行报警。狭义的报警点是为了避免大家吃罚单(从现阶段的用户心里来看就是为了不让电子眼拍到而产生罚款)，而广义的报警点已经远远超
昨天下午的热身赛D题---《旅游啦》，刚开始以为是要先求单源最短路径，于是呼呼啦啦把DJ的算法搬出来实现，完了后才发现不需要这么做，题目其实是想考察图的最优代价深度优先搜索，无奈最后卡在了回溯时的代价求和。那道题以后再去A掉，现在先写这个最短路径，关于图的各种应用算法，考研时也要求掌握，不过离上机实现还差一点，Dj的算法实际就是贪心在图论中的应用，使用final[i]记录编号为i的结点此时是否和源
本文基于 15 座城市实战，详解基于 Java 的大数据可视化在城市规划中的应用。通过 “数据接入 - 清洗融合 - 时空存储 - 可视化分析 - 决策支持” 架构，结合动态热力图、趋势预测模型等技术，解决传统规划 “数据散、分析浅、决策滞后” 问题。某城市改造后，人口预测准确率从 65% 提至 92%，规划效率提升 99.5%，公共设施投诉降 60%。含完整代码、避坑指南及成本参考，为城市规划智能化提供方案。
本文基于 10 家智能家居企业实战，详解 Java 大数据在场景联动与用户行为挖掘中的应用，特别优化大户型延迟与小户型干扰问题。通过 “感知 - 分析 - 决策 - 执行” 架构，结合行为识别、边缘计算等技术，某品牌场景准确率从 60% 提至 92%，大户型延迟从 5.2 秒缩至 0.8 秒。含完整代码、户型适配方案及成本参考，为智能家居智能化提供方案。
1.方式1 // vite.config.js import { defineConfig } from 'vite' import vue from '@vitejs/plugin-vue' import basicSsl from '@vitejs/plugin-basic-ssl' expor ...
分类模型的预测目标是：类别编号回归模型的预测目标是：实数变量回归模型种类线性模型
最小二乘回归模型应用L2正则化时--岭回归(ridge regression)应用L1正则化时--LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)决策树
不纯度度量方法：方差0 准备数据archive.ics.uci.edu/ml/machine-learn
RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比，才可以知道其中异同。 共性：1、RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利2、三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如foreach时，三者才会开始遍历运算，极端情况下，如果代码里面有创建
本文基于 8 省市气象局实战，详解基于 Java 的大数据分布式计算在气象灾害数值模拟与预警中的应用。通过 “数据层 - 计算层 - 应用层” 架构，结合 Hadoop、Flink 等技术，解决传统模拟 “慢、准、迟” 问题。某省改造后，台风路径误差从 80 公里缩至 25 公里，预警提前 10 小时，模拟耗时 45 分钟，单台风季减少损失 2000 万元。含完整代码、避坑指南及成本参考，为气象预警智能化提供方案。
Spark入门实战系列--6.SparkSQL（上）--SparkSQL简介【注】该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在《倾情大奉送--Spark入门实战系列》1、SparkSQL的发展历程石山园 Spark入门实战系列--6.SparkSQL（上）--SparkSQL简介【注】该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在《倾情大奉送--Spark入门实战系列》获取 1.1SparkSQL的
1 引入Spark引擎Kylin v2开始引入了Spark引擎，可以在构建Cube步骤中替换MapReduce。 关于配置spark引擎的文档，下面给出官方链接以便查阅：http://kylin.apache.org/docs20/tutorial/cube_spark.html以下是配置步骤：1.在kylin的安装目录下，新建目录hadoop_confmkdir $KYLIN_HOME/had
作为中国领先的资讯类短视频生产者，梨视频采用阿里云平台搭建了数据处理系统和梨视频推荐系统，本文从架构和实现的角度介绍梨视频上云的实践经验。“Log Store是一站式日志收集服务系统，通过配置、过滤将所需的日志推送到目标区域，它提供了两种消费途径：一是通过阿里云EMR中的Spark Streaming消费Log Store中的日志，进行实时分析、统计；二是将日志推送到阿里云OSS上永久备份，以供后
本文基于 20 家工厂的实战案例，详解 Java 大数据实时流处理在工业物联网设备故障预测与智能运维中的应用。通过 “感知层 - 传输层 - 计算层 - 应用层” 架构，结合 Flink 实时处理、机器学习预测等技术，解决了设备突发停机、维护成本高等问题。某汽车工厂改造后，突发故障率下降 78%，年节省维护成本 1200 万元。文中包含完整代码实现（如协议转换、健康度计算）、避坑指南及成本参考，为工业物联网落地提供可操作方案。
java.util.Arrays提供了对数组int[] long[] byte[] char[] short[] double[] float[] Object[]的排序算法Arrays.sort(T[])，以及更高级的Arrays.sort(T[], Comparator<？ super T> c);先看对int\long\byte\char\short的排序算法sort1(byte
什么是高可用HA？ HA(High Available), 高可用性群集，是保证业务连续性的有效解决方案，避免了因为单点故障带来的风险，一般有两个或两个以上的节点，且分为活动节点及备用节点。通常把正在执行业务的称为活动节点，而作为活动节点的一个备份的则称为备用节点，各节点之间会传递心跳信息确认对方是否运行正常。当活动节点出现问题，导致正在运行的业务（任
ClickHouse vs StarRocks 选型对比面向列存的 DBMS 新的选择Hadoop 从诞生已经十三年了，Hadoop 的供应商争先恐后的为 Hadoop 贡献各种开源插件，发明各种的解决方案技术栈，一方面确实帮助很多用户解决了问题，但另一方面因为繁杂的技术栈与高昂的维护成本，Hadoop 也渐渐地失去了原本属于他的市场。对于用户来说，一套高性能，简单化，可扩展的数据库产品能够帮助他
Spark day01
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1.什么是Spark？与MR的区别？
Spark是开源的通用的计算框架，目的是为了使数据分析更快。MR也是计算框架。
区别？
1).MR是基于磁盘迭代，Spark是基于内存迭代。
2).Spark中有DAG有向无环图。
3).MR中只有map,r
本节主要内容基础正则表达式1. 基础正则表达式(1)^行开始符 ^匹配一行的开始，例如’^Spark’ 匹配所有Spark开始的行 <code class="hljs livecodeserver has-numbering" style="display: block; padding: 0px; color: inherit; box-sizing: border-box; font-