big data

需求的迭代轮廓概念到范围确定如果你充分理解了项目的目标和项目要交付的业务价值，突破条件1-1就实现了。具体来说，你和关键的利益相关者一致同意项目的愿景。在这个阶段你不需要正式的模型(虽然它们可能有帮助)，而是需要对待解决的问题达成一致，以便让团队进行下去。我们认为一张丰富的图就足以实现这一突破。当然，大家要同意它准确地解释了问题。范围确定到工作调研如果你确定了合适的工作范围，你的项目将在这个范围内交付业务价值，突破条件1-2就实现了。也许项目迭代到后面的活动时，这个范围可能需要稍作调整，但你必须从某些确定的、不模

DPI深度数据包检测监测用户浏览搜索行为分析在线活动频繁访问的购物网站或搜索的关键词等判断其消费偏好DPI深度数据包检测监测用户浏览搜索行为分析在线活动频繁访问的购物网站或搜索的关键词等判断其消费偏好

易用性和人性化需求今天，易用性很关键。用户已经熟悉了个人和商业目的的产品，它们有愉快的、面向用户的体验。忽略这些易用性需求是荒唐的，但我们发现易用性需求常被忽略，因为人们假定正常的程序员都不会创造出难以使用的产品。最后，产品的易用性可能是决定目标用户是否真正使用它的关键因素。以及对使用体验的期望。易用性需求使产品符合用户的能力易用性和人性化需求使产品符合用户的能力和期望。在需求规格说明模板的第3节，我们描述了产品的用户，解释了如何界定他们的技术水平。他们是哪种类型的人?他们需要哪种类型的产品来完成他们的工作?易用性需求确

多变量时间序列预测“多变量时间序列预测（Multivariate Time Series Forecasting）” 和 “带有外生变量的时间序列预测（Time Series Forecasting with Exogenous Variables）” 两大研究主题。根据具体建模方式和问题语境，还可以进一步细分为动态回归（Dynamic Regression）、VARX 模型、条件预测（Conditional Forecasting）等。下面从概念、经典方法、现代方法以及实际意义四个方面为你梳理。

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零基础学大数据：大数据基础与前置技术夯实在数字化时代，数据已成为核心生产要素，大数据技术则是挖掘数据价值、驱动业务创新的关键。对于零基础学习者而言，入门大数据的核心是先夯实核心概念、前置技术栈和分布式系统底层原理，这三者是搭建大数据知识体系的基石，也是后续学习 Hadoop、Spark、Flink 等主流框架的前提。本文将从零基础视角出发，系统讲解大数据基础、必备前置技术和分布式系统核心原理，帮你完成大数据入门的第一步知识沉淀。

保姆级教程：Apache Seatunnel CDC（standalone 模式）部署 MySQL CDC、PostgreSQL CDC 及使用方法软件版本备注操作系统centos7.9一台seatunnel2.3.11https://seatunnel.apache.org/download/

科研数据叙事：DeepSeek将实验数据转化为故事化分析框架在当今科研领域中，数据爆炸式增长已成为常态。无论是基因测序、气候模拟，还是粒子碰撞实验，科学家们每天面对的是TB甚至PB级别的数据流。然而，如何从这些海量数据中提炼出有意义的科学故事，并将其转化为可理解、可传播的成果，仍是科研工作者面临的重大挑战。

系统分析师-大数据处理系统分析与设计目录一、大数据处理系统概述二、大数据处理系统架构2.1 大数据处理系统架构原则2.2 大数据处理系统架构类型

【Big Data】2025年大数据技术演进与产业变革目录一、基础设施升级：从"东数西算"到云原生架构二、数据安全增强：隐私计算与可信数据空间三、AI融合创新：大模型与大数据的深度融合

后端在消息队列中的选型先说说消息队列为什么这么重要吧。在后端架构里，它就像个缓冲带，能把请求高峰时的压力分散开，避免服务雪崩。比如订单系统，用户下单后，不用立即处理支付和库存，先把消息丢进队列，后端慢慢消费就行。这样系统就不会因为瞬间流量而崩溃。另外，消息队列还能实现服务解耦——各个模块通过消息通信，不用直接调用，改一个功能不影响其他部分。举个例子，我们之前有个电商项目，订单服务和物流服务原本紧耦合，一改代码就得出问题，后来引入消息队列，两边各干各的，维护起来轻松多了。

智能化浪潮：5G与人工智能推动全球工业互联网变革在当今科技飞速发展的时代，5G技术与人工智能（AI）的结合正在为工业互联网带来一场革命。智能制造和工业互联网（IIoT）已成为全球各大企业关注的焦点，尤其是在全球化竞争日益激烈的环境下，如何通过技术创新提升生产力、优化运营成为企业争夺市场份额的关键。

5G与AI的融合：打造未来智能制造的核心竞争力随着数字化转型的加速推进，5G和人工智能（AI）已经成为推动制造业智能化的两大核心技术。5G凭借其超高速、低延迟和广泛连接的优势，推动着工业领域的网络升级；而AI通过数据分析、机器学习等方式，赋能制造业实现自动化、智能化管理。两者的结合不仅提升了生产效率，还加速了制造业向智能制造的转型，推动了生产过程的精细化、智能化和个性化。

datasophon1.2.1 二开前几个月，觉得安装大数据环境真是麻烦，所以想找找是否有一键安装的工具，别人给我推荐国产的Datasophon ，这个工具听说过，但是印象不是很好。去年我同事打算使用它配置大数据组件，结果碰到各种各样问题，最后不了了之。当时我也是有其他事情，没有时间研究。今天有时间研究为何这么难用。我就计划安装在麒麟V10 操作系统

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Spark专题-第三部分：性能监控与实战优化（2）-分区优化这一篇不同于之前理论层面的讲解，会直接引入前段时间在工作中发现的问题，并配上思路和解决办法事情的起因是一个批处理作业，在9月24号当天疯狂报错，原本凌晨就该结束的作业愣是拖到晚上