Linux 基础入门前言：本篇，不是面向运维级别的 liunx系统学习, 而是针对Java——大数据学习, 所需要的基本功能~ Linux 总而言之，根本也就是一个 操作系统！操作系统, 作为一个程序员 现代人每天都会有很多接触: 常见的操作系统有↓↓↓PC： Windows，OSX，Linux…服务器： Unix/Linux，Windows Server，OSX…嵌入式设备(智能手机)： Lin
# 实现“大数据大屏后端架构”的流程与步骤
在当今大数据时代，开发一个大屏展示的后端架构是后端开发者面临的重要任务。本文将指导你从头到尾构建一个完整的大屏架构，涵盖每一步的详细说明、必要的代码样例和每段代码的注释。以下是整个流程的步骤表。
## 大数据大屏后端架构流程表
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-07 06:35:50
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很长一段时间没有更新博客了。近日，工作中解决了一个大数据量的传输问题。工作中遇到的问题我们有几万 至 几十万条数据，甚至更多的数据需要通过后端处理和传输给浏览器。 这个时候传输的json数据可能有 十几 至 几十兆 的数据量。java 如何如何快速处理数据，压缩数据。让用户能够快速的看到页面上的数据。场景限定：服务器性能是固定的、网络带宽也固定要求：服务器处理数据的时间 + 网络io传输的时间 总
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2023-09-05 10:49:36
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题记：文章内容输出来源：拉勾教育大数据开发高薪训练营 本篇文章是java学习课程中的一部分笔记。本博文主要是记录一些基础的知识点，通过实操更容易理解这章主要讲的是JAVA Web后端基础一 Web知识概述 1
软件架构 网络中有很多的计算机，它们直接的信息交流，我们称之为：交互 在互联网交互的过程的有两个非常典型的交互方式——B/S 交互模型（架构）和 C/S 交互模型 （架构） C/S架
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2023-10-04 10:06:44
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大数据开发属于后端开发。在大数据开发中，通常涉及到数据的存储、处理、计算等一系列复杂的操作，这些操作更贴近后端开发的范畴。接下来，我将为你介绍大数据开发的流程以及每个步骤需要做的事情。
### 大数据开发流程
下面是大数据开发的一般流程。在实际的项目中，可能会根据具体需求进行适当调整和扩展。
| 步骤 | 描述 |
| ------------- |:---
原创
2024-05-15 09:46:02
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财经类、统计类背景人员，他们的日常工作有大量数据需要处理、分析，但对于学习使用计算机领域的编程语言Python又感到无从下手。一些想要学习Python的计算机人员，他们工作较忙，没有太多时间通过互联网去系统学习Python数据技术
01 Python数据分析流程及学习路径数据分析的流程概括起来主要是：读写、处理计算、分析建模和可视化四个部分。在不同的步骤中会用到不同的Python
一 Mybatis高级查询 1.1 ResutlMap属性 建立对象关系映射 * resultType
如果实体的属性名与表中字段名一致，将查询结果自动封装到实体类中
* ResutlMap
如果实体的属性名与表中字段名不一致，可以使用
ResutlMap
实现手动封装到实体类中 UserMapper.xml <?xml vers
# 实现 Java 前后端分离、大数据和微服务的步骤
## 整体流程
为了实现 Java 前后端分离、大数据和微服务，我们需要按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 搭建项目环境 |
| 2 | 创建前端项目 |
| 3 | 创建后端项目 |
| 4 | 实现前后端交互 |
| 5 | 添加大数据功能 |
| 6 | 拆分后端服务为微服务 |
|
原创
2023-08-01 13:07:44
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文章目录1.动机1.1 大数据的来源和使用1.2 大数据查询2.存储系统2.1 分布式文件系统2.2 分片2.3 键值存储系统2.4 并行数据库2.5 复制和一致性3.MapReduce范式3.1 为什么要使用MapReduce3.2 MapReduce是什么？3.3 MapReduce示例：词汇统计3.4 MapReduce任务的并行处理3.5 Hadoop中的MapReduce3.6 Map
# Java后端如何处理大数据量
在现代的应用程序开发中，处理大数据量是一个关键的技能，尤其是在后端开发中。Java作为一种强大的语言，被广泛应用于数据处理场景。本文将指导您如何使用Java后端处理大数据量，并提供详细的步骤和代码示例。
## 处理大数据量的流程
处理大数据量可以分为几个主要步骤。以下是一个简化的流程表：
| 步骤 | 描述
前言MyBatis是一个支持普通SQL查询、存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis 去掉了几乎所有的JDBC代码和参数的手工设置以及对结果集的检索封装。MyBatis可以使用简单的XML或注解进行配置和原始映射，以将接口和Java的POJO （Plain Old Java Objects,普通的Java对象）映射成数据库中的记录。MyBatis作为持久层框架，其主要思想是将程序中的大量
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2023-09-14 16:10:46
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前后端分离的优点：1：最大的好处就是前端JS可以做很大部分的数据处理工作，对服务器的压力减小到最小2：后台错误不会直接反映到前台，错误接秒较为友好3：由于后台是很难去探知前台页面的分布情况，而这又是JS的强项，而JS又是无法独立和服务器进行通讯的。所以单单用后台去控制整体页面，又或者只靠JS完成效果，都会难度加大，前后台各尽其职可以最大程度的减少开发难度。思考：前后端分离我们会遇到哪些问题？1、a
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2023-12-21 13:27:24
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在项目开发过程中，我们经常会面临“java 后端返回大数据量前端报错”的情况。这种问题通常与数据传输、前端性能以及网络环境等相关，造成用户体验不佳。
用户场景还原
在一个电商平台中，用户正在浏览商品。当用户请求显示某类商品时，后端需要返回大量商品信息。这时，前端由于数据量过大，发生了崩溃或加载时间过长的情况。
> 引用：
> “用户经历了长时间的等待，最终看到的却是界面卡顿甚至是加载失
前后端分离的意义是什么？其实，前后端分离可以实现真正的前后端解耦。
前后端分离的意义是什么？其实，前后端分离可以实现真正的前后端解耦，前后端分离并非仅仅只是一种开发模式，而是一种架构模式（前后端分离架构）。前端项目与后端项目是两个项目，放在两个不同的服务器，需要独立部署，两个不同的工程，两个不同的代码库，不同的开发人员。今天，就给大家介绍下java前后端
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2023-05-25 08:43:37
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# 从Java后端到大数据需要学多久
随着大数据技术的快速发展，越来越多的Java后端开发者希望转向这一领域。大数据的学习曲线和时间投入是备受关注的话题。本文将探讨从Java后端转型到大数据所需的学习时间，学习内容以及适合的学习路径，并通过代码示例、甘特图和饼状图进行可视化展示。
## 学习的必要性
### 为什么要学习大数据？
1. **需求增长**：随着企业对于数据分析的依赖增加，专业
蚂蚁金服一面：下午杭州的电话，问有没有空，果断有空，虽然感觉略显紧张，有点懵逼。面试的题目：HashMap和Hashtable的区别实现一个保证迭代顺序的HashMap说一说排序算法，稳定性，复杂度说一说GC可以保证的实习时长职业规划整体来说，一面的基础性问题比较多，所以博主基本都答出来了，准备过还是有些用处的。所以一面完了感觉还不错，接着第二天下午就二面了。蚂蚁金服二面二面是我最慌的面试，因为二
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2023-10-12 21:55:20
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撰写我对java后端开发工程师选择方向的想法，写给在java后端选择转方向的人背景看到一些java开发工程师，对java后端薪酬太悲观了。认为换去大数据领域就会高工资。觉得java后端没有前途。我从事java后端开发，对大数据领域工作有些了解，但不深入。本文描述一下我对java后端和是否转大数据开发的个人见解。目的分析大数据领域分类分析大数据工作工资高的原因分析造成觉得java后端开发不够前景的原
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2024-04-17 11:12:08
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Java后端大数据技术栈：Hadoop与Spark集成
大家好，我是微赚淘客返利系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！
大数据技术栈的重要性
在数据驱动的业务环境中，大数据技术栈成为处理和分析大规模数据集的关键工具。Hadoop和Spark是其中两个最流行的框架。
Hadoop基础
Hadoop是一个开源框架，用于在普通硬件上存储和处理大数据。它包括HDFS（Hadoop分布式
原创
2024-08-26 22:06:25
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对于很多研发人员来说，Java 性能调优都是很头疼的问题。比如，一个简单的系统就囊括了应用程序、数据库、容器、操作系统、网络等技术，线上一旦出现性能问题，就可能要你协调多方面组件去进行优化。另外，很多性能问题隐藏得很深，可能因为一个小小的代码，也可能因为线程池的类型选择错误......在之前有朋友说，“我们公司的系统从来都没有经过性能调优，集成测试没问题后就上线了，上线后也几乎没出现过性能问题。”
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2023-10-27 20:44:39
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背景看到一些java开发工程师，对java后端薪酬太悲观了。认为换去大数据领域就会高工资。觉得java后端没有前途。我从事java后端开发，对大数据领域工作有些了解，但不深入。本文描述一下我对java后端和是否转大数据开发的个人见解。目的分析大数据领域分类 分析大数据工作工资高的原因 分析造成觉得java后端开发不够前景的原因 java后端转大数据工作做什么 转去大数据领域的各类方向与java后端
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2024-08-08 17:46:32
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