传统的关系型数据库（如MySQL） ,在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。 解释：“三高”需求：High performance -对数据库高并发读写的需求。Huge Storage -对海量数据的高效率存储和访问的需求。High Scalability && High Availability-对数据库的高可犷展性和高可用性的需求。而Mo
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2023-11-24 09:22:58
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# Java在大数据方向的应用
## 引言
大数据已经成为当今IT行业的热门话题，它对于企业的决策和业务发展起着重要的作用。作为一名开发者，了解并掌握大数据技术是非常重要的。在大数据领域，Java作为一种广泛使用的编程语言，在数据处理和分析方面具有很好的应用前景。本文将介绍Java在大数据方向的适用性，并为刚入行的小白提供实现大数据处理的步骤和代码示例。
## 整体流程
下面是实现Java
原创
2023-10-09 13:53:56
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什么是大数据？高速发展的信息时代，新一轮科技革 命和变革正在加速推进 ，技术创新日益成为重塑经济发展模式和促进经济增长的重要驱动力量，而“大数据”无疑是核心推动力。那么，大数据是什么意思呢?如果从字面意思来看，大数据指的是巨量数据。那么可能有人会问，多大量级的数据才叫大数据?不同的机构或学者有不同的理解，难以有一个非常定量的定义，只能说，大数据的计量单位已经越过TB级别发展到PB、EB、ZB、YB
在信息技术迅猛发展的今天，大数据已经成为了时代的热词，而与之相关的专业知识和技能也日益受到重视。对于大数据专业的学生来说，他们往往掌握着处理和分析海量数据的能力，这使得他们在就业市场上具有相当高的竞争力。然而，对于这部分人群而言，是否适合参加软考，进一步提升自己的专业技能和认证水平呢？本文将就这一问题展开探讨。
首先，我们需要了解软考是什么。软考，即计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试，是由
原创
2024-04-19 10:58:13
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2018-02-04 23:03:28一、关系数据模型关系型数据模型的基本的数据结构只有一种：表（relation）。在关系数据模型中将现实世界中的实体以及实体的联系都用表来表达，而层次数据模型中是用记录来表示实体，PCR表示关系，网状数据类型中是用记录来表示实体，系来表示关系，关系型数据模型将两者统一采用表来表达，这是一个很大的区别。关系模型的特性：基于集合论的知识，有更高的抽象级别屏蔽掉底层的
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2024-08-26 15:09:26
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大数据给很多人的感觉是，专业性强，操作繁琐，属于“高大上”的技术。大数据人才供不应求，有一些人则看到了大数据带来的机遇，想通过专业的培训来学习大数据，那么大数据从0开始需要学习些什么内容呢？今天加米谷大数据就来说一下。
一、0基础学习大数据需要Java基础Java：开发需求最多的编程语言之一，可以从事网站开发、桌面程序设计、游戏开发、安卓后台开发、全栈开发等。它可以说是大
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2023-07-05 23:23:35
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什么是Redis？简述它的优缺点？Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中 进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作， 是已知性能最快的Key-Value DB。Redis的出色之处不仅仅是性
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2023-05-29 14:28:20
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上篇：大数据之实时项目 第7天 es安装说明1、在kibana基本操作如图所示：（1）创建表结构 编写代码：创建结构数据PUT gmall0315_test/_doc/1
{
"name":"zhangsan",
"age":23,
"amout":250.1
}（2）查询数据如图所示：其中： text：表示分词作用：全文配配、占空间大（磁盘、内存）keyword：表示不分词作用：精确
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2024-08-23 15:04:32
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## MongoDB适合多大数据？
### 简介
MongoDB是一个流行的开源文档数据库，它以其灵活的数据模型和可扩展性而闻名。那么，MongoDB适合存储多大规模的数据呢？本文将探讨MongoDB的数据存储能力，并提供代码示例来帮助读者更好地理解。
### MongoDB的数据存储能力
MongoDB被设计用于处理大规模数据集，它可以轻松地存储和处理数以百万计的文档。其数据存储能力主要
原创
2023-09-22 05:26:23
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随着大数据的不断涌现，处理大数据的技术也越来越成熟。在这些技术中，Java和Python都是非常流行的选择。本文将对Java和Python在处理大数据方面的优缺点进行比较，并讨论在什么情况下应该选择哪种语言。 目录一、Java和Python在大数据领域的应用1. 性能比较2. 编写代码的复杂度比较3. 处理大数据的能力比较4. 可扩展性比较5. 数据可视化和分析能力比较二、Java和Python的
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2023-08-31 11:28:49
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如何处理大规模的快数据集大数据指的是创建的数据和供分析的数据的数量与速率迅速增加。此趋势的主要驱动因素是不断增加的信息数字化。采集设备的数量和类型以及其他数据生成机制无时无刻不在增加。大数据源包括来自仪表传感器、卫星和医疗图像的流数据，来自安全摄像机的视频以及派生自金融市场和零售运营的数据。上述来源的大数据集可以包含千兆字节或百万兆字节的数据，并且每天以兆字节或千兆字节的级别增长。大数据使分析师和
protobuf 简介Protobuf是google提供的一个开源序列化框架，类似于XML，JSON这样的数据表示语言。 支持多种编程语言，现：Java、c#、c++、Go 和 Python。 基于二进制，因此比传统的XML表示高效短小得多 。protobuf 应用场景作为一种效率和兼容性都很优秀的二进制数据传输格式，可以用于诸如网络传输、配置文件、数据存储等诸多领域。 个人认为，主要用于数据交互
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2024-09-28 21:34:02
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Kubernetes (K8S) 是一个开源的容器编排平台，它可以帮助用户更高效地部署、扩展和管理容器化的应用程序。在大数据处理方面，K8S同样可以发挥重要作用。本文将介绍K8S如何适合大数据处理，并为刚入行的小白提供实现方法。
整体流程如下：
| 步骤 | 操作 |
|------|--------------------|
| 1 | 安装和配置K8S集群
原创
2024-03-07 15:13:21
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一、simulink中S-function（S- function模块，位于 Simulink/User- Defined Functions模块库中）1、S- function属性窗口介绍（1）S- function name:S- functioni的名字，随便写，自己认识即可（2）S- function parameters:S- function的模块参数，默认为空（3）S-functio
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化：单表优化除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：字段尽量使用TINYINT、SMALLINT、
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2024-01-06 08:45:55
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当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化：单表优化除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：字段尽量使用TINYINT、SMALLINT、
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2024-05-14 13:20:24
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概述MongoDB适用场景数据量大写入操作频繁（读写都很频繁）价值较低的数据，对事务性要求不高。什么时候选择MongoDB应用不需要事务及复杂join支持。新应用，需求会变，数据模型无法确定，想快速迭代开发。应用需要2000-3000以上的读写QPS（更高也可以）。应用需要TB甚至PB级别数据存储。应用发展迅速，需要能快速水平扩展。应用要求存储的数据不丢失。应用需要99.999%高可用。应用需要大
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2023-08-09 23:42:01
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前面已经学习完了List部分的源码，主要是ArrayList和LinkedList两部分内容，这一节主要总结下List部分的内容。List概括 先来回顾一下List在Collection中的的框架图： 从图中我们可以看出：  
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2024-09-11 08:12:35
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在信息技术迅猛发展的今天，大数据已经成为了推动社会进步和产业升级的重要力量。与此同时，随着大数据技术的广泛应用，对于掌握大数据相关技能的专业人才需求也日益旺盛。在这样的背景下，软考（全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试）作为国内权威的IT专业技术认证考试，对于培养和选拔大数据领域的人才具有不可替代的作用。本文将探讨大数据适合的软考方向及其意义。
首先，我们需要了解大数据领域对于人才的具体
原创
2024-05-07 17:45:20
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关于什么是大规模机器学习显然，大小是个相对的概念，在机器学习的语境下也不例外，什么是大规模，这很大程度上取决于你所面对的应用以及可用的计算资源。在互联网应用成为机器学习主要应用领域之一的今天，能不能处理Google或者淘宝这样重量级的网站所生成的数据，成为互联网从业人员心目中大规模的标尺。从技术角度看，统计学习算法所能处理的数据规模有几个分水岭：1）算法是否依赖于对训练集的随机访问。依赖于训练集随
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2024-03-14 18:00:57
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