“人工智能技术在实践中是一种非常普遍的技术，它不仅涵盖了语音识别、图像识别、自然语言理解、用户肖像，而且还随着大数据和云计算边界的日益模糊。”李彦宏描述道。人工智能、大数据与云计算的关系。近年来，人工智能之所以受到欢迎，是因为2006年提出了人工智能的关键技术，即深度学习。从那时起，人工智能就有了应用价值，在云计算和大数据日益成熟的背景下，深度学习正式进入了必要的停顿。相关数据显示，未来云计算市场
大数据时代确实给我们带来很多便利这个是不可否认的，但是带来的弊端我们也是不能忽视的。通过等价交换的原则来看，数据显然没有我们所想的那么毫无价值，用这些数据可以做很多我们未曾想过的事情，并且还是在我们不知道的情况下。 那么大数据包括哪些呢？区块链怎样与大数据完美结合呢？ 1.产品部分包括大数据基础软件、应用软件等产品产业 2.数据部分包括数据源、数据流通等与数据直接相关的产业 3.服务部
大数据技术的蓬勃发展使得实时数据处理成为可能。在这个背景下，Apache Storm与Apache Spark的结合为处理海量数据提供了新的思路。Storm负责流处理，Spark则专注于批处理与复杂的计算，二者的结合能够有效地提升数据处理的效率与灵活性。
## 协议背景
在数据处理的过程中，数据流动的结构和管理是十分重要的。以四象限图为基础，我们可以清晰地看到Storm与Spark在大数据架构
微服务架构，是分层架构演进过程中很重要的一环，那微服务是不是越早越好呢？今天和大家一起聊聊这一个问题。什么时候进行DAO层的分层抽象？最开始，分层架构长什么样?一个业务系统最初的分层架构如上：（1）web-server层从db层获取数据并进行加工处理；（2）db层存储数据；此时，web-server层如何获取底层的数据呢？web-server层获取数据的一段伪代码如上，不用纠结代码的细节，也不用纠
大数据技术之数据采集ETL： 这里不过多的说数据采集的过程，可以简单的理解：有数据库就会有数据。 这里我们更关注数据的ETL过程，而ETL前期的过程，只需要了解其基本范畴就OK。 在数据挖掘的范畴了，数据清洗的前期过程，可简单的认为就是ETL的过程。ETL的发展过程伴随着数据挖掘至今，其相关技术也已非常成熟。这里我们也不过多的探讨ETL过程，日后如有涉及，在细分。概念： ETL（extract提取
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2023-07-14 17:21:31
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注：本文章是自学笔记，根据自己的需求有选择的记录。目录构建微服务架构构建企业级微服务架构打造下一代基础架构平台 构建微服务架构云原生三大特征容器化微服务DevOps让“大象”跳舞搭建微服务平台按业务逻辑拆分业务系统容器化封装应用消息框架、数据库、故障自愈、全链路监控、灰度发布日志采集两种模式侵入式（业务代码中实现）非侵入式（AOP实现）日志传输无侵入日志埋点通过 Agent 以 AOP
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2024-03-19 12:22:14
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大数据开发环境无外乎是离线和实时两套开发环境，不过目前已经流行实时数仓体系的搭建了，但是底层主要还是Hadoop集群环境，给予Hadoop集群的spark集群，以及hive、flink等中间件的搭建。本篇文章主要是搭建伪分布式的hadoop集群以及spark集群，并安装hive、flink等离线和实时的开发中间件，并测试demo。Hadoop伪分布式集群搭建环境与依赖 JDK：1.8
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2023-11-13 22:02:47
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# Kubernetes 与大数据的结合
Kubernetes 是一个开源的容器编排平台，广泛用于部署和管理容器化应用程序。结合大数据技术，Kubernetes 可以有效地支持数据处理、存储和分析。本文将带你了解如何在 Kubernetes 环境中实现大数据处理，并提供具体的步骤和代码示例。
## 整体流程概述
在实现 Kubernetes 大数据的过程中，我们可以按照以下步骤进行操作：
skywalking-kubernetes该项目可以迅速将skywalking 6.1.0部署进kubernetes(k8s)包含ui oap es模块和完整的springcloud测试用例此外将agent整合到sidecar中，也就是说每个pod中有两个应用 app+agent sidecar，更加适合于生产环境描述我弄这个主要是为了学习整合skywalking作为kubernetes线下环境的
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2024-02-01 14:26:24
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目录kubernetes简介Kubernetes生态Kubernetes概述Kubernetes官网kubernetes简介kubernetes，简称K8s，是用8代替8个字符“ubernete”而成的缩写。是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效（powerful）,Kubernetes提供了应用部署，规划，更新，维护的一
在云原生技术发展的浪潮之中，Kubernetes伴随着容器技术的发展，成为了目前云时代的“操作系统”。Kubernetes作为容器集群管理系统和云原生领域的关键项目，已经是云原生时代最需要理解与实践的核心技术。但技术的发展从来都不是一蹴而就，Kubernetes的诞生也有其对应的技术历史背景。目录一、 Kubernetes 是什么？1.云计算发展历程2.Kubernetes 是什么？3. 容器与虚
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2023-10-15 20:55:24
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Kubernetes大数据架构
在现代软件开发中，大数据处理越来越受到重视。为了有效管理和处理大规模的数据，我们需要使用一种可靠且高效的系统来管理和操作这些数据。Kubernetes（K8S）作为一个容器编排和管理平台，为大数据的处理提供了一个非常好的解决方案。
本文将介绍如何使用Kubernetes来构建一个大数据处理架构，并提供相应的代码示例。
构建大数据处理架构的流程如下图所示：
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原创
2024-01-22 15:11:06
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标题：Kubernetes中实现容器大数据的关键词搜索
一、概述
Kubernetes是一个开源的容器编排引擎，常用于部署和管理容器化应用程序。容器大数据是指在海量数据中进行搜索和分析，以获取有价值的信息。本文将介绍如何在Kubernetes中实现容器大数据的关键词搜索，并提供相应的代码示例和说明。
二、实现步骤
以下是在Kubernetes中实现容器大数据关键词搜索的步骤：
| 步骤
原创
2024-01-23 10:09:23
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kubernetes集群描述master 节点：安装kubernetes核心组件的主机node 节点：work 工作节点，每个工作节点上运行一个 kubelet 服务，<kubelet相当于 Mesos Slave 节点>，也就是当前节点的运行时总管，会管理当前节点运行的所有服务。pod：运行在 node 节点上面，是 k8s 最小单元，而所有的容器都运行在 pod 里面，一个 pod
Kubernetes（K8S）是一个开源容器编排引擎，它可以帮助我们管理、部署和扩展容器化的应用程序。而大数据组件则是用于处理大规模数据的软件工具集合，比如Apache Hadoop、Spark等。结合K8S和大数据组件可以帮助我们更好地管理和运行大数据处理任务，提高效率和可靠性。
首先，让我们来看一下如何实现K8S和大数据组件的结合，以下是整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
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原创
2024-03-21 10:20:23
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2018 年 7 月份，青云在 Cloud Insight 云计算峰会上推出了一款全新的容器平台——KubeSphere，旨在帮助企业快速低成本管理容器。并且 KubeSphere 本身是开源的，它是基于 Kubernetes 构建的分布式、多租户、企业级开源容器平台，具有强大且完善的网络与存储能力，并通过极简的人机交互提供完善的多集群管理、CI / CD 、微服务治理、应用管理等功能，帮助企业在
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2024-01-25 22:18:01
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案例一 Traefik Operator开发1.kubebuilder 创建项目2.Crontroller开发与部署Operator使用场景Operator Frameworkhttps://operatorhub.io K8s常见的2种二次开发模式 Client-go: 与普通SDK使用别无二样 Operator: 是一套k8s 功能扩展框架开发环境准备 kubebuilder 介绍
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2023-12-05 19:42:48
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我们知道一个完整的数据挖掘项目通常包含以下流程（1）业务理解、（2）数据理解、（3）数据准备、（4）数据预处理和建模、（5）模型评估、（6）模型部署应用。而要完成一个数据挖掘任务，必须要具备两方面的技能，技术能力和业务知识。技术能力主要包括数据统计分析能力，算法能力，计算机能力等，业务知识体现的则是对业务的熟悉程度。这两大能力都很重要缺一不可，但是业务知识的重要性却是经常容易被忽视的。今天我们就来
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2024-02-04 08:53:01
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BI(Business Intelligence)，中文翻译是商务智能，是一套完整的解决方案，用来将组织中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助组织做出明智的业务经营决策。大数据(Big Data)是从收集的海量数据中，通过算法将这些来自不同渠道、格式的数据进行直接分析，从中寻找到数据之间的相关性。简单而言，大数据更偏重于发现，以及猜测并印证的循环逼近过程。 不管定
在讨论“Python能和大数据的所有组件结合吗”的问题时，我们需要从多个维度进行深入的分析和比较。Python作为一种广泛应用于数据分析和大数据领域的编程语言，以其简洁、易用的特点，逐渐在大数据生态中占据了重要的地位。
### 背景定位
大数据时代的到来，促使各行各业开始重视数据的使用和分析。Python凭借其强大的数据处理和可视化能力，成为许多数据科学家和工程师的首选工具。根据不同的场景，我
