大数据

ENVI 5.6 利用现场标准校准板计算地表反射率具体步骤核心目标：利用已知反射率的校准板，建立DN值与地表反射率的线性关系 ρ = a × DN + b，并将此关系应用于整个Pix4D拼接影像，得到定标后的反射率影像。

现有版权在未来的价值：AI 泛滥时代的人类内容黄金答案很明确：原因并不是因为未来内容缺少，而是因为未来内容过多且过度相似。当 AI 大模型能：整个互联网将充斥着“无限内容”。

大数据存储域——图数据库系统本文主要介绍了 JanusGraph 图数据库系统。阐述了其特点、优势、劣势以及与其他数据库的对比。还列举了影响其性能的关键因素，如后端数据库选择、索引设计等，并提供了企业使用 JanusGraph 的真实案例，如支付公司风控、银行反欺诈等场景，展示了其在不同场景下的数据量、查询延迟等指标。

Elasticsearch Java 开发完全指南定义：特点：典型用法示例：优势：劣势：定义：内部结构：特点：典型用法示例：优势：劣势：关键理解：RestHighLevelClient 是 RestClient 的包装器

流式数据湖Paimon探秘之旅 (七) 读取流程全解析Paimon的读取分为三个阶段：从最新的Snapshot开始，找出所有需要读取的数据文件。1. 谓词下推(Predicate Pushdown)

流式数据湖Paimon探秘之旅 (二) 存储模型与文件组织Paimon通过三层设计组织数据：这三层形成了金字塔式的数据组织结构，层层递进，既保证了查询效率，又支持并行写入。

PostgreSQL 中进行数据导入和导出在数据库管理中，数据的导入和导出是非常常见的操作。特别是在 PostgreSQL 中，提供了多种工具和方法来实现数据的有效管理。无论是备份数据，还是将数据迁移到其他数据库，或是进行数据分析，掌握数据导入和导出的技巧都是必不可少的。本文将详细介绍在 PostgreSQL 中如何进行数据导入和导出，并给出具体的命令及示例。

流式数据湖Paimon探秘之旅 (四) FileStore存储引擎核心FileStore 是Paimon的存储引擎实现，负责将Table层的抽象操作转化为具体的文件操作。关键关系：

流式数据湖Paimon探秘之旅 (三) Catalog体系深度解析Catalog 是Paimon的元数据管理中心，负责统一管理所有数据库、表及其Schema信息。可以把Catalog想象成一个"图书馆管理系统"：

流式数据湖Paimon探秘之旅 (六) 提交流程与事务保证Paimon使用两阶段提交协议确保分布式写入的一致性：在Flink中，prepare通常发生在：Commit通常由协调器(Flink JobManager)调用：

梦里不知身是客11

容量调度器容量调度器（Capacity Scheduler）是大数据处理框架（如Hadoop YARN）中常用的资源调度策略之一。其核心设计理念是在多用户、多队列环境下实现资源的合理分配与隔离，确保不同业务或团队能获得预定的计算资源保障。

跨境海外仓小秋

仓库如何实现自动汇总订单波次？TOPWMS波次规则助力海外仓拣货效率翻倍对于海外仓而言，订单爆涨期常面临效率掉线的“两难困境”，而拣货环节是破解这一问题的核心。想要提升效率，波次拣货策略少不了，而现在我们的仓库学会一种更先进的做法，则是利用海外仓管理系统将订单分波次操作升级为自动化流程，用智能工具破解人工瓶颈，助力仓库高效应对订单峰值。

民乐团扒谱机

【微实验】携程评论C#爬取实战：突破JavaScript动态加载与反爬虫机制在数据采集领域，爬取旅游网站的用户评论对于市场分析、舆情监测和产品优化具有重要意义。本文将以携程网的景点评论爬取为例，深入探讨如何突破现代网站的反爬虫机制，特别是针对JavaScript动态加载内容的处理。

涤生大数据

Spark分桶表实战：如何用分桶减少 40%+ 计算时间今年校招面试spark的分桶表这块问的比较多一些，今天借此给小伙伴搞个案例讲讲哈！分桶本质上是对文件的划分，其执行逻辑是对分桶key的hash值对桶个数取模，在大表join场景的主要优化逻辑在于通过预先设置分桶+排序，其执行效率得以提高有两个重要原因：避免走Shuffle以及不用在内存中保存Hash数据结构。

大数据-170 Elasticsearch 7.3.0 三节点集群实战：目录/参数/启动到联机三台机器都要执行，建立文件夹，这里是日志、数据等内容。我们目前有三台机器，上节我们完成了一台机器的配置。现在我们把三台机器都安装上ES的环境，你可以每台都下载，或者使用同步工具来同步。

【Elasticsearch】索引状态管理（ISM）实战（万字长文）我们首先了解一下 ISM（Index State Management）和 ILM（Index Lifecycle Management）的区别。

消防智能装备全生命周期管理 —— 告别 “台账 + 库存 + 维护” 多系统！“立刻紧急调拨20套空气呼吸器！”消防指挥中心发出指令后，仓储管理员顿时陷入了慌乱之中：电子台账显示“库存充足”，然而库存软件里却标注着“已调拨至某中队”，再去查看硬件维修系统，发现其中5套还处于检修状态——在3套系统之间来回切换核对，整整耽误了25分钟，才得以确认可用装备的数量，差点影响到救援的进度。这是消防装备管理过程中常见的一种困境：装备领用记录依靠电子台账，维修情况查看硬件系统，库存则查看单独的软件，多个系统相互割裂，导致“数据不同步、调拨效率低、盘点耗时长”，某支队的统计说明，在传统模式下装备盘

HPCC，Cloudera，Cassandra，Storm是什么工具HPCC、Cloudera、Cassandra和Storm都是大数据领域常用的工具：HPCC• 定义：HPCC即High - Performance Computing Cluster，是高性能计算集群，也是免费且完整的大数据应用解决方案。它起源于美国的HPCC计划，该计划旨在通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题，开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能等。

小园子的小菜

深入ES内核：索引分片的源码解析与实践思考在Elasticsearch（简称ES）的分布式架构中，索引分片是支撑海量数据存储、高并发查询的核心基石。它将一个庞大的索引拆分为多个独立的“数据单元”，实现数据的分布式存储与并行处理。本文将从源码角度出发，剖析索引分片的创建、分配、路由及迁移全流程，结合核心类与流程图，揭开ES分片机制的底层逻辑。

Python大数据可视化：基于大数据技术的共享单车数据分析与辅助管理系统_flask+hadoop+spider系统展示管理员登录管理员功能界面场地信息界面单车信息界面归还信息界面共享单车界面系统管理界面看板展示系统首页