Golang被证明非常适合并发编程，goroutine比异步编程更易读、优雅、高效。本文提出一个适合由Golang实现的Pipeline执行模型，适合批量处理大量数据（ETL）的情景。想象这样的应用情景：（1）从数据库A（Cassandra）加载用户评论（量巨大，例如10亿条）；（2）根据每条评论的用户ID、从数据库B（MySQL）关联用户资料；（3）调用NLP服务（自然语言处理），处理每条评论；
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2024-05-13 17:30:28
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Golang 是一种支持并发编程的高性能编程语言，而大数据框架则是用于处理大规模数据的工具。在本篇文章中，我将介绍如何使用 Golang 来构建一个简单的大数据框架。首先，让我们来看一下整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个简单的 Golang 项目 |
| 2 | 安装和配置 etcd，并使用它来实现服务的注册与发现 |
| 3 |
原创
2024-04-23 19:55:49
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# Golang 大数据分析的应用与实践
## 介绍
随着数据量的迅速增加，大数据分析成为了各个行业的核心需求。Go语言（Golang）凭借其并发性、简洁性和高效性，逐渐成为大数据分析领域的热门选择。本文将介绍如何使用Golang进行大数据分析，并提供一些示例代码，帮助您更好地理解这一主题。
## Golang 的优势
1. **并发性**：Golang 的 goroutine 使得并发处
、前言大家下午好！我是来自唯品会基础架构部的潘卫华。今天我们来跟大家一起看看在大数据领域里面，Golang的应用。我们知道在大数据领域里，Java 和 Scala 语言基本是处于统治地位的，主要是因为像 Hadoop 以及基于 Hadoop 的一些工具栈，比如 HBase/Hive/Spark/Flink 等等，这些都是基于 Java 或者 Scala开发，他们提供 的api 也是主要给 Java
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2024-03-13 18:27:44
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使用 SQL 语言从数据库中获取数据时，可以对原始数据进行排序（sort by）、分组（group by）和去重（distinct）等操作。SQL 将数据的操作与遍历过程作为两个部分进行隔离，这样操作和遍历过程就可以各自独立地进行设计，这就是常见的数据与操作分离的设计。对数据的操作进行多步骤的处理被称为链式处理。本例中使用多个字符串作为数据集合，然后对每个字符串进行一系列的处理，用户可以通过系统函
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2023-12-28 16:52:28
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# 大数据处理：Golang与Java的比较
随着互联网的快速发展，数据的生成速度越来越快，如何有效处理海量数据成为了许多企业关注的重点。在众多编程语言中，Golang和Java都是非常热门的选择，尤其在大数据处理领域。然而，这两种语言在设计理念、性能和使用场景上存在显著差异。本文将深入探讨它们的异同，并通过代码示例展示如何进行简单的大数据处理。
## Golang与Java的设计理念
##
直接上代码： f, bool := new(big.Float).SetString("100.02222") if bool == false { log.Error("err:SendTxAcceptRecord") } //正常转大000000000...
原创
2022-10-28 16:32:09
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字符串type _string struct {
elements *byte // 引用着底层的字节
len int // 字符串中的字节数，获取长度O(1)
} 对于字符串比较，编译器有两个优化：若长度不相等，则字符串不相等，O(1)若指针相等，长度大的字符串大，O(1) sliceslice由指针、长度、容量三部分组成
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2023-08-26 00:17:19
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我上大学时那时候安卓的版本才到安卓4.4,在智能手机出来普及以前,各大网站的数据量并没有那么多,但是随着智能手机的普及,互联网巨头家里的数据呈现几何级增长,像什么微博,微信,视频网站的数据;需要找到合适的存储方式—>>分布式存储架构,可以水平扩展,实现存储数据类型多样化,二维可以实现高容错高吞吐量,轻松实现大文件存储(支持P级别的
原创
2023-03-15 11:01:42
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大数据啊大数据！浪尖浪尖聊大数据开始本文之前，希望大家参与一下下面的投票。做这个投票的主要原因是最近经常有找浪尖咨询大数据，自学，培训及找工作的事情，问题归类如下：大数据要不要培训自学一段时间，发现很痛苦，没人指导想放弃，培训费用太高了培训发现跟不上，举步维艰培训结束了，为啥面试机会甚少下面分类回答一下。1.大数据需要培训吗？对于java老鸟，因为有比较强的编程经验，可以买点视频或者找大牛付费专栏
原创
2021-03-19 13:47:02
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大数据啊大数据
原创
2021-07-23 17:57:03
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1.大数据对思维方式的影响是使得分析全样而非抽样、效率而非精准、相关而非因果。 2.区别：大数据侧重于对海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活；云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源，并通过网络以服务的方式廉价地提供给用户；物联网的发展目标是 实现物物相连，应用创新是物联网发展的核心。 联系：从整体上看
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2024-01-16 00:39:18
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文章目录1. 安装 Mysql2. 安装 Git3. 配置 Navicat3. 对接数据库操作插入数据查询数据在 web 页面展示数据web 页面进行数据的修改/更新在 web 页面中对数据进行删除 1. 安装 Mysql本地数据库导入（windows本地安装mysql5.7）安装完成以后需要配置环境变量2. 安装 Git添加环境变量在Go工作目录下安装go的mysql连接驱动go get gi
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2023-10-03 11:37:41
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今天听了一场报告会，是清华计算机系60周年系列讲座之一，主讲人是哈工大软院院长李建中教授，主题《计算和数据资源受限的大数据计算的复杂性理论与高效算法研究》，李老师介绍的大数据计算理论体系很...
原创
2022-04-29 22:22:20
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大数据最全知识点整理-HBase篇基础问题：1、Hbase是什么2、Hbase架构3、Hbase数据模型4、Hbase和hive的区别5、Hbase特点6、数据同样存在HDFS，为什么HBase支持在线查询，且效率比Hive快很多7、Hbase适用场景8、RowKey的设计原则9、HBase中scan和get的功能以及实现的异同？10、Scan的setCache和setBatchsetCache
大数据框架 系统平台 Hadoop、CDH、HDP 监控管理 CM、Hue、Ambari、Dr.Elephant、Ganglia、Zabbix、Eagle 文件系统 HDFS、GPFS、Ceph、GlusterFS、Swift 、BeeGFS、Alluxio 资源调度 YARN、Mesos 协调框架
原创
2022-07-30 00:54:47
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看过来！！！2017年，大数据已经从概念走向落地；2019年，中低端IT工程师紧随浪潮加速向大数据转型，企业对大数据人才争夺直接进入白热化阶段。因此，对于想学IT技术的、想月入过万不是梦的人而言，我建议，直接选择学习大数据技术是符合潮流和就业需求的选择。一、大数据是什么？1、大数据简介一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的
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2024-05-08 10:47:21
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大数据概述： 大数据的发展历程：第一阶段：萌芽期（20世纪90年代至21世纪初） 第二阶段：成熟期（21世纪前十年） 第三阶段：大规模应用期（2010年以后） 大数据的特点（简称4V）：数据量大 数据类型多 处理速度快 价值密度低 大数据的特征：全面而非抽样 效率而非精确 相关而非因果 在科学研究上的四种范式： 实验科学、理论科学、计算科学、数据密集型科学大数据技术 主要包括数据采集与预处理、数据
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2023-11-16 09:55:28
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近年来，伴随手机的普及以及移动互联网技术的迅猛发展，手机使用中产生的大数据资源的研究与应用价值受到学者们的重视。然而，合理开发、利用手机大数据的边界尚未确定，海量数据仍处于“沉睡”之中。忠实记录用户行为据2016年1月工信部发布的2015通信运营业统计公报，中国移动电话用户总数达13.06亿户。如此规模的移动电话用户群体将产生海量数据。同济大学建筑与城市规划学院副教授钮心毅介绍，手机数据包括通话详
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2024-01-22 19:43:20
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Spark-Core介绍计算引擎，类似MapReduce，将数据存放在内存中，减少磁盘IO，他是有scala编写的总体技术栈讲解Spark Streaming流式计算框架Spark GraphX图形计算引擎ML Base机器学习Spark SQL使用SQL处理业务优点更快易于使用Spark Sql支持多种环境运行模式Local多用于本地测试，如在 eclipse ， idea 中写程序测试等。St
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2024-06-30 04:57:46
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