目录2.5 数据类型2.6 变量2.7 计算机底层使用二进制补码2.8 char型字符练习1：采用所有的数据类型，都进行遍历的声明、赋值、使用练习2：采用变量，最终达到的目的，输出个人信息，姓名，年龄，身高，性别，手机号码，学历练习3：面试问题3、输出语句4、转义符5、进制6、基本数据类型转换 2.5 数据类型Java是一个强类型的语言，数据的类型区分很详细 两大数据类型：基本数据类型，引用数据
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2024-05-16 06:19:21
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据中研普华专家所撰写的《2016-2021年中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示，总的来说，医疗大数据应用主要体现在临床操作、研发、新的商业模式、付款/定价、公众健康五大领域，在这些场景中，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用。医疗大数据的应用对于临床医学研究、科学管理和医疗服务模式转型发展都具有重要意义，而大数据技术的运用前景是十分光明的。目前已经把健康大数据上升为国家战略
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2023-09-04 15:14:40
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摘要：本文提出了弹性分布式数据集（RDD，Resilient Distributed Datasets），这是一种分布式的内存抽象，允许在大型集群上执行基于内存的计算（In-Memory Computing），与此同时还保持了MapReduce等数据流模型的容错特性。现有的数据流系统对两种应用的处理并不高效：一是迭代式算法，这在图应用和机器学习领域很常见；二是交互式数据挖掘工具。这两种情况下，将数
文章目录主数据管理元数据管理数据标准数据质量管理数据安全管理数据计算管理数据存储管理 什么是数据治理,数据治理包含哪些方面？大数据时代的到来，给了我们很多的机遇，也有很多的挑战。最基础的调整也是大数据的计算和管理，数据治理是一个特别重要的大数据基础，他保证着数据能否被最好的应用，保证着数据的安全，治理等。那么数据治理到底能治什么，怎么治？ 数据治理主要包含七个方面。主数据管理即数据本身的管理，
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2023-08-28 17:15:01
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导读 本文将通过浅显易懂的例子，深入浅出的向您介绍大数据在信用风险，市场风险，反洗钱等风险管理领域，以及财务管理等其他金融领域的应用。 1 概述
就如大家通过我们的文摘阅读了解到的大数据的知识， 这个世界的数据正以前所未有的速度、类型以及体量进行着爆炸式的增长。现如今的技术也几乎可实现即时而有效的实时分析。然而，当大数据已经被许多领域接受时，风险控制仍未开始利用它的力量。事实上，大数风险
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2023-12-18 22:00:32
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一、总则1.1 核心目标结合飞书文档的协作特性与安全能力，构建标准化、可追溯的产品文档管理体系，实现权限精细化控制、协作高效化、知识资产沉淀最大化。二、目录结构规范2.1 总体目录架构建议Plain Text/公司文档中心├── /公共知识库│ ├── /企业文化 & 制度│ ├── /员工手册 & 培训资料│  
数据分为结构化数据（如人员信息、项目信息）和非结构化数据（如图片，文档），传统上讲，我们采用数据库来存结构化数据，如MySQL Oracle SQLServer，用NFS来存非结构化数据。大数据，意味着数据多，如果记录数达到了上亿，一般数据库可能也就拖不动了。如果存储文件数达到几个T，甚至更多。那么NFS硬件又如何布局呢？有时可能一台机器上的硬盘插满都不够。 有人说，不是可以用群集么，群集可以解决
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2023-11-30 12:57:20
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越来越火的大数据时代，人工智能开创的时代，如何管理大数据集群成为一个非常重要的问题，现今通用的大数据平台大致的架构我简单说一下，希望对大家有帮助。大数据集群架构大概分为3层1、管理层（也就是所谓的manager界面），这一层主要是对集群服务的管理（比如说hdfs、yarn、hive、spark、hbase、solr、hue、oozie、zookeeper等），在这一层，可以对服务进行配置，节点管理
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2023-07-12 12:35:59
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数据字典是结构化分析的一个重要输出。数据字典的条目不包括( )。
A.外部实体
B.数据流
C.数据项
D.基本加工
参考答案：A
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2023-11-08 23:30:45
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链接: http://pan.baidu.com/s/1dEIvEQ9 密码: 33is链接: http://pan.baidu.com/s/1mii5LX2 密码: avj6文档目录：第一部分 Spark学习
原创
2022-06-15 17:37:33
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目录：一、 项目文档规范说明1. 文档结构说明2. 案例说明二、 项目文档结构说明1. 文档结构步鄹：2. 案例如下：
原创
2022-12-28 15:04:14
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MapReduce 入门：1、 MapReduce定义 Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架。 Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个hadoop集群上。2、 MapReduce优缺点 优点 1） **MapReduce易于编程。**它简单的实现一些接口，就
1数据管理技术的回顾 数据管理技术主要经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。随着数据应用领域的不断扩展，数据管理所处的环境也越来越复杂，目前广泛流行的数据库技术开始暴露出许多弱点，面临着许多新的挑战。 1.1 人工管理阶段 20 世纪 50 年代中期，计算机主要用于科学计
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2023-11-20 11:18:47
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Hadoop集群资源管理器是什么？它是如何为上层应用提供资源管理和调度的呢？我们一起来看Apache Hadoop YARN的引入，为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来的巨大好处。
原创
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2016-12-27 11:55:07
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目录1 Flink中的有状态计算2 无状态计算和有状态计算2.1 无状态计算2.2 有状态计算3 有状态计算的场景4 状态的分类4.1 Managed State & Raw State4.2 Keyed State & Operator State5 存储State的数据结构/API介绍6 State代码
原创
2021-09-10 22:53:45
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# 大数据架构管理规范实施指南
在当今高效的数据驱动环境中，制定和遵循大数据架构管理规范显得尤为重要。作为一名新入行的开发者，你需要了解实施该规范的流程、步骤以及所需的代码。本指南将逐步带你了解如何进行。
## 实施流程
以下是实施大数据架构管理规范的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定需求和目标 |
| 2 | 设计大数据架构
原创
2024-08-02 06:03:57
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目录1 内存管理问题引入2 内存划分3 堆外内存4 序列化与反序列化5 操纵二进制数据6 总结-面试 1 内存管理问题引入Flink本身基本是以Java语言完成的，理论上说，直接使用JVM的虚拟机的内存管理就应该更简单方便，但Flink还是单独抽象出了自己的内存管理因为Flink是为大数据而产生的，而大数据使用会消耗大量的内存，而JVM的内存管理管理
原创
2021-09-13 23:08:27
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# 大数据 Hive 管理插件简介
在当今大数据快速发展的时代，Hive作为一种数据仓库工具，帮助用户在Hadoop上进行数据分析，已越来越受到广泛关注。Hive允许用户使用类似SQL的语言查询存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上的大数据。而对于企业用户来说，Hive的管理和监控变得尤为重要，尤其是在数据量逐步增加的情况下。因此，Hive管理插件的出现，帮助用户更高效地管理和使用Hiv
原创
2024-08-23 08:03:37
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大数据架构管理规范是指在大数据环境中对数据架构进行有效管理和优化的标准、流程和方法。以下是大数据架构管理规范的一些关键要素：数据管理规范：
数据分类和标签：对数据进行分类和打标签，以便于管理和检索。数据质量控制：确保数据的准确性、完整性和一致性。数据生命周期管理：定义数据的创建、存储、使用、归档和删除的流程。数据存储规范：
数据存储格式：根据数据类型和应用需求选择合适的存储格式，如CSV、JSON
原创
2024-08-19 09:45:21
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实现大数据的高效存储涉及多个方面，包括选择合适的存储技术、优化存储架构和策略，以及采用有效的数据管理方法。大数据架构管理规范是指在
