大数据

梦里不知身是客11

flume的数据模型介绍Flume的数据模型围绕三个核心组件构建：Source（数据源）、Channel（通道）和 Sink（数据出口），形成单向数据流管道。以下是详细说明：

推荐/搜索系统的召回、精排、粗排、打散这四个环节都是做什么的？这四个环节是推荐/搜索系统的核心召回排序流程，目的是从海量候选集里筛选出用户最可能感兴趣的内容，同时保证结果的多样性，整体流程遵循 “从多到少、从粗到精” 的原则。以下是每个环节的详细职责、目标和实现逻辑：

写代码的【黑咖啡】

大数据中的数据同步预处理：保障数据质量的第一道防线在大数据平台建设中，数据同步是连接源系统与数据仓库（或数据湖）的核心流程。无论是从业务数据库（如 MySQL、Oracle）抽取数据，还是从日志系统、第三方 API 获取信息，原始数据往往存在噪声、不一致、敏感信息泄露等问题。

Flink SQL Time Travel用 FOR SYSTEM_TIME AS OF 查询历史快照Time Travel（时间旅行）用于查询表在某个历史时间点的“数据与表结构状态”。你可以指定一个时间点，让 Flink 返回该时间点对应的表数据，适合做：

企业AI转型为何难？——从“不敢用”到“用得稳”的路径重构2024年IDC数据显示，全球中小企业对AI的投入同比增长18%，但实际落地效果却呈现显著分化：头部企业通过定制化解决方案实现智能化升级，而大量中小型企业在AI应用中仍面临“想用但不敢用”的困境。

小红书内容运营工具怎么选？专业视角拆解优质工具核心标准在小红书成为品牌 “种草主阵地” 的当下，内容运营的效率与质量直接决定品牌曝光与转化效果。但多数品牌面临 “优质内容产出慢、关键词适配差、数据优化无依据” 等痛点，单纯依赖人工运营已难以应对平台高频更新与用户精细化需求。而一款好用的小红书内容运营工具，能通过 AI 赋能打通 “创作 - 优化 - 分发 - 复盘” 全链路，让品牌在小红书的运营从 “碰运气” 变为 “可复制”。本文结合实测数据与实战案例，拆解工具核心价值、选型标准与优质工具实践，为品牌提供清晰指引。

养老实训室建设标准指南一、养老实训室建设定位与基本原则养老实训室建设应遵循"科学性、实用性、前瞻性"的基本原则，打造符合行业发展需求的专业化实训平台。

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第五十五篇｜从解释约束到结构化认知：京都国际学院的语言学校Prompt工程化实践系列延续：500 所日本语言学校结构数据工程关键词：京都国际学院、结构化Prompt、解释约束、语言学校数据工程、语校网

计算机毕业编程指导师

【Python大数据选题】基于Spark+Django的电影评分人气数据可视化分析系统源码毕业设计选题推荐毕设选题数据分析机器学习⭐⭐个人介绍：自己非常喜欢研究技术问题！专业做Java、Python、小程序、安卓、大数据、爬虫、Golang、大屏等实战项目。 ⛽⛽实战项目：有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流！ ⚡⚡有什么问题可以在主页上或文末下联系咨询博客~~ ⚡⚡Java、Python、小程序、大数据实战项目集](https://blog.csdn.net/2301_80395604/category_12487856.html)

TDengine （老段）

使用 deepseek 快速搭建 TDengine IDMP demoTDengine IDMP 产品的客户多为工控场景。在工控体系中，系统自下而上通常划分为现场设备层、现场控制层、过程监控层、生产管理层以及企业资源层。因此，最初的数据来源于现场设备层，这些数据也是后续所有业务驱动的来源。对于TDengine而言，数据采集后汇聚到该平台，随后可以按设备或组织架构的形式进行展示，其内容仍围绕设备数据展开。因此，如何高效获取素材来源，决定后面工作效率和展示效果。

Flink源码阅读：如何生成StreamGraphFlink 中有四种执行图，分别是 StreamGraph、JobGraph、ExecutionGraph 和 Physical Graph。今天我们来看下我们编写的 Flink 程序代码是如何生成 StreamGraph 的。

Flink SQL Window Deduplication按窗口“保留第一条/最后一条”记录（Streaming）Window Deduplication 是 Deduplication（去重）的窗口版本：在每个窗口（window）+ 分区键（partition keys）内，对重复行做去重，只保留第一条或最后一条。(nightlies.apache.org)

给朕把屎铲了

涛思数据库：DB error: some vnode/qnode/mnode(s) out of service (10.703928s)涛思库异常：DB error: some vnode/qnode/mnode(s) out of service (10.703928s)

成长之路514

【地理数据】城市居住人口及工作人口分布数据（更新至2023年）城市居住人口，指长期在城市特定区域居住的人口，反映 “居住地” 维度的人口集聚特征；工作人口，指在城市特定区域从事生产经营活动的人口，反映 “就业地” 维度的人口流动特征，两者均是城市规划、产业发展、社会治理的 “数据底座”，是理解城市空间演化规律、推动城市高质量发展的核心抓手

未来之窗软件服务

一体化系统(九)高级表格自己编程如何选择——东方仙盟练气期多维表格恰似东方仙盟，好处显著：各门派（部门）数据如修士灵力般互通，多视图切换像仙法变招，一键聚合分析省去手工 “炼数据” 之累，实时协作让跨部门联动如仙盟议事般高效，权限管控则如宗门结界守护数据安全。

SpringCloudConfig（配置中心）在微服务架构中，每一个微服务都有自己的配置文件，如果每个服务自行配置，就会面临以下问题：1.维护成本高：每次配置修改，都需要重新部署服务。

数据点的“社交距离”：衡量它们之间的相似与差异在数据分析的世界里， “距离” 不仅仅是地图上两点之间的路程。距离，本质上是衡量两个事物 “相似度” 的尺子。

小园子的小菜

深度解析Elasticsearch网络通信原理：节点协同与链接机制Elasticsearch（ES）作为分布式搜索引擎，其核心能力依赖于节点间的高效协同与数据互通，而网络通信则是维系这一分布式体系的“神经网络”。从客户端发起查询请求，到节点间分片数据同步、集群状态选举，每一个环节都离不开严谨的通信协议与链接管理策略。本文将系统梳理ES的网络通信原理，重点聚焦“节点-客户端”“节点-节点”两大通信场景，并深入剖析节点间13个核心链接的设计细节。

详细解释pip及其使用方法(对比apt)可以先建立一个映射关系：注意：pip search 已经在新版本中禁用，后面会解释怎么替代。一般不要直接用 pip 这个命令，而是：

第二只羽毛

外卖订餐管理系统实验五外卖订餐管理系统1.理解程序的基本概念——程序、变量、数据结构；2.学会使用顺序、选择、循环、跳转语句编写程序；