大数据处理

海量聊天数据处理：基于Spring Boot与SharingJDBC的分库分表策略及ClickHouse冷热数据分离随着互联网应用的快速发展，每天产生的聊天记录数量级已经达到了惊人的程度。以2000万条/天为例，一年下来就是大约7.3亿条记录。如此庞大的数据量给数据库的设计和管理带来了前所未有的挑战。本文将探讨如何使用SharingJDBC整合Spring Boot技术来实现合理的分库分表策略，并结合大数据同步工具将数据存储至ClickHouse中进行冷热数据分离。

【每日一个知识点】分布式数据湖与实时计算在现代数据架构中，分布式数据湖（Distributed Data Lake）结合实时计算（Real-time Computing）已成为大数据处理的核心模式。数据湖用于存储海量的结构化和非结构化数据，而实时计算则确保数据能够被迅速处理和分析，以支持业务决策、流式数据分析和机器学习应用。

高效处理 iOS 应用中的大规模礼物数据：以直播项目为例（1-礼物池）在现代iOS应用开发中，处理大规模数据是一个常见的挑战。尤其实在直播项目中，礼物面板作为展示用户互动的重要部分，通常需要实时显示海量的礼物数据。这些数据不仅涉及到不同的区域、主播的动态差异，还需要保证高效的加载与渲染，以提供流畅的用户体验。

大数据新视界 --大数据大厂之 DataFusion：超越传统的大数据集成与处理创新工具💖💖💖亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。💖💖💖

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【Python篇】NumPy完整指南（上篇）：掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧NumPy，即Numerical Python，是Python中最为常用的科学计算库之一。它提供了强大的多维数组对象ndarray，并支持大量的数学函数和操作。与Python内置的列表相比，NumPy数组的计算速度更快，占用内存更少，非常适合处理大量的数据。

贪钱算法还我头发

【小贪】大数据处理：Pyspark, Pandas对比及常用语法近期致力于总结科研或者工作中用到的主要技术栈，从技术原理到常用语法，这次查缺补漏当作我的小百科。主要技术包括：

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什么是数据同步利器DataX，如何使用？转载至我的博客 https://www.infrastack.cn ，公众号：架构成长指南今天给大家分享一个阿里开源的数据同步工具DataX，在Github拥有14.8k的star，非常受欢迎，官网地址：https://github.com/alibaba/DataX

架构成长指南

基于Doris构建亿级数据实时数据分析系统转载至我的博客 https://www.infrastack.cn ，公众号：架构成长指南随着公司业务快速发展，对业务数据进行增长分析的需求越来越迫切，与此同时我们的业务数据量也在快速激增、每天的数据新增量大概在30w 左右，一年就会产生1 个亿的数据，显然基于传统MySQL数据库已经无法支撑满足以上需求