# Spring Cloud与大数据架构的结合
随着信息技术的飞速发展，大数据已成为现代企业不可或缺的一部分。大数据处理技术与云计算平台的结合，已经成为企业提高数据处理效率和决策能力的重要手段。其中，Spring Cloud作为微服务架构的解决方案，能够有效支撑大数据架构的实现。本文将探讨Spring Cloud与大数据架构的结合，并通过具体代码示例来深入理解这一话题。
## 一、Spring
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2024-06-03 14:34:24
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文章目录Hystrix DashboardTurbine 上篇介绍了hystrix的简单使用springcloud多模块项目一步一步搭建（4）Hystrix 这篇学一学对Hystrix的监控。 Hystrix Dashboard 仪表盘是根据系统一段时间内发生的请求情况来展示的可视化面板，这些信息是每个HystrixCommand执行过程中的信息，这些信息是一个指标集合和具体的系统运行情况。Hys
语言基础Java 大数据框架大多采用 Java 语言进行开发，并且几乎全部的框架都会提供 Java API 。Java 是目前比较主流的后台开发语言，目前大多数框架要求 Java 版本至少是 1.8，这是由于 Java 1.8 提供了函数式编程，使得可以用更精简的代码来实现之前同样的功能。Scala Scala 是一门综合了面向对象和函数式编程概念的静态类型的编程语言，它运行在 Java 虚拟机上
前言不知道大家有没有过在搜索引擎搜索过旅游的关键字，不久就可能收到机票的推销的经验。如今是大数据的时代，数据的价值越来越重要。数据即资产，想必大家都听说过。最近公司的项目中也用到了一些大数据的技术，本文对大数据相关的知识体系做了一个整体的梳理。什么是大数据大数据，你可能就简单理解为数据量大，那是多大才算大数据呢？如果只有数据量大是不是太片面单一了，实际上如果你说是从事大数据开发， 那么起码要满足下
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2023-08-02 12:58:20
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SpringCloudGateway内存泄漏问题项目完善差不多，在进入压力测试阶段期间，发现了gateway有内存泄漏问题，问题发现的起因是，当时启动一台gateway，一台对应的下游应用服务，在压力测试期间，发现特别不稳定，并发量时高时低，而且会有施压机卡住的现象，然后找到容器对应的宿主机，并使用container stats命令观察内存，经过观察发现，压力测试时内存会暴涨，并由于超过限制最大内
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2024-03-28 10:41:18
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好学不好学真的是小马过河的问题，会者不难，难者不会。但是不可否认的是，在初学一门语言的时候，都是会有一些难度的，就看你有没有找对学习路线和适合自己的学习方法~最简单的方法就是自己先学习一下，看看自己的理解能力和掌握情况怎么样就能判断到底是不是难学了学习大数据需要掌握什么语言基础？1、Java基础 大数据框架90%以上都是使用Java开发语言，所以如果要学习大数据技术，首先要掌握Java基础语法以及
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2023-08-07 22:58:16
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一、大数据的诞生（1）当全球互联网逐步建成（2000年左右），各大企业或政府单位拥有了海量的数据亟待处理。 （2） 基于这个前提逐步诞生了以分布式的形式（即多台服务器集群）完成海量数据处理的处理方式，并逐步发展成现代大数据体系。二、什么是大数据2.1 狭义理解技术层面的理解，使用分布式技术完成海量数据的处理，得到数据背后蕴含的价值。大数据是一类技术栈，是一种用来处理海量数据的软件技术体系。2.2
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2023-06-29 23:52:05
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第一步:可以通过网上招聘网站了解大数据在不同行业内的职业需求，岗位种类方便自己分析选择。大数据从大方向来讲:分技术型和业务型。 技术型着重在大数据开发，需要从底层架构到应用层面，计算机底层语言是C语言。java和python都是C的后代，都是基于C进行升级创造的。要说Java与Python的区别，java是"纯手工”的创造，而Python是利用现有工具的创造，所以python在现实应用层面被广泛推
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2023-09-01 07:06:21
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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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《大数据挖掘及应用》学习笔记。第1章 大数据挖掘及应用概论 数据挖掘是数据分析的提升。1.1 大数据智能分析处理的普及和应用 1.1.1 云计算(cloud computing) 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快捷提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少
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2023-09-26 13:39:03
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老规矩，学习新东西先上官网瞅瞅Apache FlumeFlume是什么Flume是一个分布式、可靠的大规模高效日志收集、汇聚和传输的这么一个服务。它的架构基于流式数据，配置简单灵活。它具备可调节的可靠性机制和很多失败恢复机制，这让它具有健壮性和容错性。它采用简单可扩展的数据模型为在线分析应用提供支持。Flume架构没见过这么简单的架构图，这说明了flume用起来并不复杂。它通过Source从数据源
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2024-02-22 12:11:32
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从人工统计分析到电脑 大型机再到今天的分布式计算平台，数据处理速度飞速提高的背后则是整体架构的不断演进。今天大数据架构最火热的莫过于Hadoop，Spark和Storm这三种，而Spark和Storm这两个后起之秀更是抢了不少Hadoop的风头，也让网上逐渐开始有一种声音说Hadoop的日子已经快到头了。但究竟这三者之间是什么关系，未来大数据架构究竟该走向何方呢?短短几年时间，大数据这个词便已家喻
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2023-09-03 18:14:18
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很多年前，业界就在讨论一个话题：如何应对海量数据？特别是一些需要存储大量用户数据的行业，金融、电信、保险等热门行业。 很多年前，业界就在讨论一个话题：如何应对海量数据？特别是一些需要存储大量用户数据的行业，金融、电信、保险等热门行业。用户几乎在一天的每个小时，都有可能产生大量数据，这些行业的存储设备，必须要将期间产生的数据一丝不苟地记录下来。随着数据量的迅速增加，很多行业用户开始想办法变
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2023-09-01 10:56:39
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最近在做大数据监控平台的方案调研，做了一些开源解决方案的尝试，今天分享一下基于Telegraf+InfluxDB+Grafana的监控平台整体部署过程。文章开始会简单介绍下 TICK 技术栈，接下来就是本次方案各个组件的安装部署了。希望对正在调研大数据监控平台或对监控系统感兴趣的同学有所帮助。我们知道这种监控平台的数据特征一般都是时间序列数据（简称 时序数据），那么相应的这些数据最好是存储在时序数
大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。首先大数据是一个很大的概念，现在很多领域都用到了大数据，比如：互联网、广告、金融、能源、交通等。而Python是一门编程语言，可以用Python处理和分析各个领域产生的数据。很多初学者经常比
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2023-06-27 18:31:35
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一、数据库的认识数据库顾名思义，是存放数据的库房。二、数据库的分类（了解）可以分为两大类：关系型数据库和非关系型数据库。关系型数据库：关系型数据库，存储的格式可以直观地反映实体间的关系。关系型数据库和常见的表格比较相似，一条记录内的数据彼此之间存在关系。 在轻量或者小型的应用中，使用不同的关系型数据库对系统的性能影响不大，但是在构建大型应用时，则需要根据应用的业务需求和性能需求，选择合适的关系型数
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2023-11-10 20:14:17
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容易来说，从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说：一、大数据采集大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。 数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Tale
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2023-07-07 15:56:46
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# 大数据与自然语言处理（NLP）的结合
在信息爆炸的时代，大数据已成为驱动各行各业的重要资产。与此同时，自然语言处理（NLP）作为人工智能的一个重要分支，致力于让计算机理解、解释和生成人类的语言。本文将探讨大数据与NLP的关系，并通过代码示例来展示如何应用这些技术。
## 什么是大数据？
大数据是指数据体量巨大、数据类型复杂且更新速度快的数据集合。它的特点主要可以归纳为：
- **体量大*
原创
2024-09-29 04:03:42
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Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。一.基础知识1.SparkSpark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。Spark项目包含多个紧密集成的组
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2023-10-13 15:03:24
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