大数据：实际使用案例 让Hadoop和其他大数据技术如此引人注目的部分原因是，他们让企业找到问题的答案，而在此之前他们甚至不知道问题是什么。这可能会产生引出新产品的想法，或者帮助确定改善运营效率的方法。不过，也有一些已经明确的大数据用例，无论是互联网巨头如谷歌，Facebook和LinkedIn还是更多的传统企业。它们包括：推荐引擎：网络资源和在线零售商使用Hadoop根据用户的个人资
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2023-11-16 13:38:01
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互联网 -> 推荐系统 (实时推荐) 长尾理论: 冷门商品销售额甚至可能超过热门商品，推荐长尾商品给“需要”的用户。需要通过挖掘，获得用户特征（个性化推荐）。 推荐方法: 专家推荐：领域专家，人为推荐 统计推荐: 热门排行榜 基于内容推荐： 挖掘物品特征，推荐与它相似的产品 协同过滤推荐： 用户 A
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2020-02-29 21:07:00
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目前大数据技术被广泛应用在各个领域，它产生于互联网领域，并逐步推广到电信、医疗、金融、交通等领域，大数据技术在众多行业中产生了实用价值。
原创
2022-10-22 20:41:47
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在当今大数据时代，Storm作为一种流行的分布式实时计算框架，被广泛应用于实时数据处理、实时分析、在线机器学习等场景。然而，在实际应用中，我也遇到了一些与Storm相关的问题。这些问题不仅影响到业务的稳定性，还可能导致客户体验受损。在这篇博文中，我将详细记录解决大数据Storm应用场景中出现问题的过程与经验。
## 问题背景
在某个实时数据处理的项目中，Storm集群的稳定性不时受到影响，导致
随着智能仓储技术的发展，大数据分析在智能仓储中的应用越来越广泛。以下是一些智能仓储大数据应用场景：一、货物跟踪与管理智能仓储可以通过RFID、条码等技术对货物进行标识和跟踪，从而实现货物的实时监控和管理。通过大数据分析，可以对货物的流向、存储、运输等信息进行分析和预测，帮助仓储管理者及时发现问题，优化仓储流程，提高仓储效率。二、运输路线优化智能仓储可以通过大数据分析，对货物的运输路线进行优化。通过
原创
2023-04-06 09:25:27
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文章目录1 HBase 简介1.1 HBase 定义1.2 HBase 数据模型1.2.1 HBase 逻辑结构1.2.2 HBase 物理存储结构1.2.3 数据模型1.3 HBase 基本架构2 HBase 快速入门2.1 HBase 安装部署2.2 HBase Shell 操作2.2.1 基本操作2.2.2 表的操作3 HBase 进阶3.1 架构原理3.2 写流程3.3 MemStore
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2023-08-07 14:04:59
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HBase概述HBase是一个分布式存储、数据库引擎，可以支持千万的QPS、PB级别的存储，这些都已经在生产环境验证，并且在广大的公司已经验证。特别是阿里、小米、京东、滴滴内部都有数千、上万台的HBase集群。选择一个技术的首要条件是对齐大公司，大公司会投入大量的人力去维护、改进、贡献社区。 关于NewSQL与NoSQL的关系技术总是不断向前发展的，如今都在提NewSQL，其实NewSQ
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2023-07-12 10:28:46
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# 大数据可视化应用场景的实现流程
在如今这个数据驱动的时代，大数据可视化应用场景正变得越来越重要。作为一名刚入行的小白，您可能会感到无从下手，但不用担心！本文将为您提供一个系统的实现流程，帮助您一步步搭建大数据可视化应用。
## 流程概述
以下是构建大数据可视化应用的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-25 08:07:40
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1、系统编程python对操作系统服务的内置接口，使其成为编写可移植性的维护操作系统的管理工具的理想工具，python程序可以搜索文件和目录树，可以运行系统命令和其他程序，用进程、线程进行并发处理等。Python标准库绑定了POSIX（可移植操作系统接口）以及其他常规的OS工具：环境变量、文件、套接字、管道、进程、多线程、正则表达式、命令行参数、标准流接口、shell命令启动器、文件名扩展等。而且
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2023-06-13 23:52:46
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python在工作中的应用场景介绍发布时间：2020-04-21 14:44:30阅读：277作者：小新今天小编给大家分享的是python在工作中的应用场景介绍，相信很多人都不太了解，为了让大家更加了解python，所以给大家总结了以下内容，一起往下看吧。一定会有所收获的哦。python在实际工作中的应用有哪些无论是工作还是生活，Python都是一个既实用又有趣的技能。Python的应用领域广泛，
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2023-07-09 13:11:28
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业界对于消息的传递有多种方案和产品，本文就比较有代表性的两个MQ(rabbitMQ,kafka)进行阐述和做简单的对比， 在应用场景方面， RabbitMQ,遵循AMQP协议，由内在高并发的erlanng语言开发，用在实时的对可靠性要求比较高的消息传递上。 kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息发布订阅系统,它主要用于处理活跃的流式数据
图解大数据应用场景~
原创
2021-08-11 15:19:38
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在大数据时代，数据存储方案的选择直接影响系统性能和业务扩展性。HBase和MongoDB作为两款流行的分布式存储系统，各自在不同场景中展现出独特优势。HBase以强一致性和高写入性能著称，MongoDB则以灵活的文档模型和易用性赢得青睐。本文将从技术特性、性能表现和实战案例三个维度，解析这两种数据库的适用场景，为实际项目选型提供参考。一、技术特性对比HBase和MongoDB在数据模型、一致性模型
大数据采集可以细分为数据抽取、数据清洗、数据集成、数据转换等过程，将分散、零乱、不统一的数据整合到一起，以一种结构化、可分析的形态加载到数据仓库中，从而为后续的数据使用奠定坚实基础。数据采集可以分为内部采集与外部采集两个方面。（1）离线数据采集技术，首先要是基于文件的数据采集系统、日志收集系统等，代表性的工具有Facebook公司开发的Scribe、Clo
原创
2022-10-10 17:48:05
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1. 命名服务 命名服务是分布式系统中较为常见的一类场景，分布式系统中，被命名的实体通常可以是集群中的机器、提供的服务地址或者远程对象， 通过命名服务，客户端可以根据指定名字来获取资源的实体、服务地址和提供者的信息。Zookeeper可以帮助应用系统通过资源引用的方式来 实现对资源的定位和使用。Zookeeper 也可帮助应用系统通过资源引用的方 式来实现对资源的定位和使用，广义上
原创
2018-12-27 21:19:45
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大数据的应用场景有「数据分析预测」、「精准推荐」、「大数据风控」等。你知道下图的哪个属于哪种应用场景吗？留言
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2022-05-11 23:16:41
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# Python 应用场景实现教程
## 导言
Python 是一种简单易学、功能强大的编程语言，广泛应用于各个领域。本教程将帮助刚入行的小白了解如何实现 Python 应用场景。我们将按照以下步骤进行说明：
1. 确定应用场景
2. 设计程序架构
3. 编写代码
4. 测试与优化
## 步骤一：确定应用场景
在开始编写代码之前，我们需要确定所要实现的应用场景。应用场景是指我们希望程序在
原创
2023-09-08 08:51:47
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说起编程语言，Python 也许不是使用最广的，但一定是现在被谈论最多的。随着近年大数据、人工智能 的兴起，Python 越来越多的出现在人们的视野中。 那么人们在谈论 Python 的时候究竟在谈论什么？ Python 的实际应用场景有哪些？ 这里给大家简单做一个介绍：Web 应用开发在因大数据、人工智能为人所熟知之前，Python 就已经在 Web 开发领域被广泛使用，产生了 Django、F
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2023-09-07 17:14:12
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我们为什么要学 Python?地产大佬潘石屹曾在微博回答过：在这信息时代想要让机器为人工作，就必须学习机器的语言，而Python就是进化后比较好的计算机语言。总的来讲，Python绝对是近年最火的编程语言。TIOBE于2020年3月公布的编程语言排行榜，Python 位居前三。追其根本，就是因为Python广泛的应用领域。下面我们一起来看看“Python语言的应用领域主要有哪些”。应用领域1：人工
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2023-06-16 16:31:22
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大数据算法模型在多个领域具有广泛的应用。根据不同的业务需求，选择合适的算法模型能够帮助企业挖掘数据背后的价值，优化
