3.2 关键字（理解）3.3 常量（应用）3.4 变量的介绍(理解)3.5 数据类型（应用）3.6 变量（应用）3.7 变量的注意事项(理解)3.8 键盘录入（理解）3.9 标识符（理解）1. Java概述1.1 Java语言背景介绍（了解）语言：人与人交流沟通的表达方式计算机语言：人与计算机之间进行信息交流沟通的一种特殊语言Java语言是美国**Sun公司（Stanford University
前两天，一个粉丝给我留言说，现在 Java 工程师竞争太激烈，总害怕自己被淘汰，毕竟在中国，每 3 个程序员里就有 1 个用 Java 作为主要语言，只有专业技能过硬，才是自己的竞争力。
要我说，作为一个 Java 工程师，掌握 Java 技术栈只是一方面，关键是要有解决实际问题的能力。现在，大型互联网厂商的系统并发量轻松过百万，只有熟练掌握并发编程，才有更多机会获得大厂青睐。
但我发现，在处理并
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2021-09-15 10:24:28
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前两天，一个粉丝给我留言说，现在 Java 工程师竞争太激烈，总害怕自己被淘汰，毕竟在中国，每 3 个程序员里就有 1 个用 Java 作为主要语言，只有专业技能过硬，才是自己的竞争力。...
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2021-07-05 16:56:25
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本文分享使用 Kafka 的一些经典模式。有时你感觉 Kafka 好难搞，可能是因为不了解这些模式。让我们从基础开始：1.每个事件类型一个主题反模式：orders-service-topic
shipping-service-topic
analytics-service-topic每个服务都有自己的主题？不不不，你要这么搞，那就不是事件驱动设计了，这种设计只能看做是多了些步骤的远程过程调用（RP
Hello，大家好，我是 jonssonyan，一名软件工程师。众所周知，Redis 在我们实际开发中应用场景很多，不过大部分人只知道用来当作缓存，其实 Redis 还有很多其他的用处，下面，我们来聊一聊 Redis 的应用场景。Redis 是一种快速的开源内存键值存储系统，它具有高性能、高可用性、高可扩展性等优点，被广泛应用于许多场景。那么，Redis 在哪些场景下能够发挥优秀的性能呢？缓存Re
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2023-05-25 10:35:50
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长文预警！这是一篇数据体系介绍文章，并不涉及开发实践。
原创
2021-07-05 10:10:16
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大数据有一个重要的、和我们大多数人密切相关，但是又不太引人注目的一个应用领域是舆情监
原创
2022-10-20 09:39:35
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https://leetcode.com/problems/peeking-iterator/ 参考http://bookshadow.com/weblog/2015/09/21/leetcode-peeking-iterator/
原创
2023-06-29 09:55:30
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前面写了一篇文章“归来”的微软，微软重新定位，聚焦移动和云，公司重新焕发青春。大数据作为微软云中重要的部分，今天来谈下微软在大数据领域的优势和当前的动作。首先看微软在云上已经发布了相对完整的大数据服务，可以通过下图对比下微软和aws的服务：aws大数据服务：微软大数据服务：可以看出，aws的服务相对简单，是基本的能力，微软的服务做了良好的封装，更像企业级大数据平台。不光是服务本身，我总结微软的大数
原创
2021-03-16 16:59:35
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前面写了一篇文章 “归来”的微软，微软重新定位，聚焦移动和云，公司重新焕发青春。大数据作为微软云中重
原创
2021-07-13 16:28:00
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# 通信领域大数据分析
## 1. 引言
随着信息时代的到来，通信领域获得的数据越来越庞大和复杂。利用这些数据进行分析和挖掘可以帮助我们更好地理解通信网络的运作情况，发现潜在的问题和优化方案。本文将探讨如何利用大数据分析技术在通信领域中进行数据分析，并提供相应的代码示例。
## 2. 大数据分析技术在通信领域的应用
大数据分析技术在通信领域有着广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：
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原创
2023-09-25 13:41:10
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# 大数据领域如何使用MongoDB
## 引言
随着数据的快速增长和技术的不断进步，传统的关系型数据库在处理大数据时逐渐显得力不从心。MongoDB作为一种NoSQL数据库，以其可扩展性、高性能和灵活的数据结构，成为了大数据领域的重要选择。本文将探讨MongoDB在大数据领域中的应用，涵盖数据模型、性能优化和操作示例，同时通过序列图和状态图来辅助说明。
## MongoDB的基本概念
M
大数据领域全景解析长文预警！这是一篇数据体系介绍文章，并不涉及开发实践。|0x00 什么是数据数据是一种对客
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2022-06-27 16:52:16
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目录1. HTTP请求流程2. MapReduce作业流程(Yarn)4. Spark提交作业流程(Yarn)4.1. Yarn Client模式4.2. Yarn Cluster模式4.3. Stage和task级调度 1. HTTP请求流程应用层：分解url(服务器和请求资源)；生成http请求消息；DNS域名解析；发给操作系统；传输层：添加TCP头部；三次握手建立连接；操作系统缓存区累积一
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2023-07-27 22:25:45
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随着企业数据规模呈指数级增长，传统数据共享模式面临接口重复开发、数据标准不统一、服务质量不可控等挑战。数据即服务（Data as a
随着信息技术的飞速发展，大数据已经渗透到各个行业，餐饮行业也不例外。本文章的目的在于深入研究大数据在餐饮科技领域的数据创新应用，
随着企业数据量以每年50%以上的速度增长（Gartner数据），异构数据源（数据库、数据湖、数据仓库、API接口等）的复杂度呈指数级上升。数据资产难以盘点：业务人员无法快速定位所需数据数据血缘不清晰：影响数据变更影响分析和故障排查数据质量失控：缺乏统一的质量评估体系合规风险：敏感数据泄露、数据使用权限混乱本文覆盖从元数据
随着信息技术的飞速发展，大数据已经渗透到各个行业和领域。数据挖掘作为从海量数据中提取有价值信息的关
