大数据

nx1314445025127 分钟前
大数据·运维·服务器·数据库·模块测试
办理蜡烛和烛台的ASTM F2417测试报告流程讲解;办理蜡烛和烛台的ASTM F2417测试报告流程讲解;本政策涵盖的蜡烛和烛台蜡烛蜡烛是一种可点燃的灯芯,通常嵌在蜡或其他易燃固体物质(如牛油)中,在燃烧时提供光亮,有时还散发出香味。
m0_7482359539 分钟前
大数据·python·flask
Python大数据可视化:基于python大数据的电脑硬件推荐系统_flask+Hadoop+spider系统展示管理员登录管理员功能界面价格区间界面用户信息界面品牌管理笔记本管理电脑主机界面电脑外设界面硬件组装界面
Watermelo6171 小时前
大数据·人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·语言模型·自然语言处理
DeepSeek横空出世,真的拯救了算力焦虑吗?目录DeepSeek横空出世,真的拯救了算力焦虑吗?一、为什么会有算力焦虑二、来自硅谷四大科技巨头的决策
青云交1 小时前
java·大数据·算法优化·量子计算·应对策略·潜在变革·数据处理效率
Java 大视界 -- 量子计算时代 Java 大数据的潜在变革与应对策略(88)💖亲爱的朋友们,热烈欢迎来到 青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而 我的博客 正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!💖
da pai ge1 小时前
大数据·elasticsearch·搜索引擎
个人shell脚本分享SRC=“/path/to/source” # 源目录 BKUP=“/backup” # 备份主目录 FUL=“KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '#' at position 22: …ull" #̲ 完全备份目录 INC="BKUP/inc” # 增量备份目录 DATE=$(date +%Y%m%d%H%M%S) # 当前日期时间
亚远景aspice2 小时前
大数据·人工智能·汽车
亚远景-ISO/PAS 8800:2024《道路车辆—安全和人工智能》简介ISO/PAS 8800:2024《道路车辆—安全和人工智能》简介: ISO/PAS 8800:2024《道路车辆—安全和人工智能》背景与意义 随着汽车智能化发展,自动驾驶和智能座舱等技术快速进步,但人工智能在汽车领域应用面临安全性、数据质量与管理、技术标准规范缺失、公众认知和接受度等挑战。该标准旨在规范汽车领域人工智能技术应用,提高系统安全性、可靠性和兼容性,推动汽车智能化健康发展。
moton20172 小时前
大数据·数据仓库·数据治理·etl·数据湖·元数据管理·主数据管理
一.数据治理理论架构数据治理理论架构图描绘了一个由顶层设计、管控机制、核心领域和管理系统四个主要部分组成的数据治理框架。它旨在通过系统化的方法,解决数据治理机制缺失引发的业务和技术问题,并最终提升企业的数据管理水平。
python资深爱好者2 小时前
大数据·分布式·spark
如何优化Spark作业的性能优化Spark作业的性能是一个综合性的任务,涉及多个方面的调整和优化。以下是一些关键的优化策略:综上所述,优化Spark作业的性能需要从多个方面进行综合考虑和调整。通过合理的开发调优、资源调优、数据倾斜调优、Shuffle调优以及其他优化策略的应用,可以显著提高Spark作业的性能和效率。
MasterNeverDown3 小时前
大数据·hadoop·wpf
WPF 中为 Grid 设置背景图片全解析在 WPF(Windows Presentation Foundation)开发中,界面的美观度是吸引用户的重要因素之一。而添加背景图片是提升界面视觉效果的常见手段。今天,我们就来深入探讨在 WPF 里如何为 Grid 设置背景图片。
莫叫石榴姐3 小时前
大数据·数据仓库·人工智能·重构·数据分析·deep learning
DeepSeek驱动下的数据仓库范式转移:技术解耦、认知重构与治理演进DeepSeek驱动下的数据仓库范式转移:技术解耦、认知重构与治理演进 ——基于多场景实证的架构革命研究
漫步者TZ5 小时前
大数据·数据库·kafka
【kafka系列】消费者目录获取消息1. 消费者获取消息的流程逻辑分析阶段一:消费者初始化阶段二:分区分配与重平衡(Rebalance)
FksLiao7 小时前
大数据·superset
Superset配置Report & Alert实践及二次开发实践Apache Superset 是一个现代化的数据探索和可视化平台,提供了强大的自动报警和报表功能。通过这些功能,用户可以将仪表板或图表自动发送到指定的电子邮件收件人或Slack频道,主要包括两种类型:
PowerBI学谦11 小时前
大数据·人工智能·pandas
Python in Excel高级分析:一键RFM分析RFM分析是一种常见的数据分析方法,普遍应用于Excel、powerbi、python进行数据分析,但是往往要么比较复杂,要么根本不是人能学懂的。
WHYBIGDATA14 小时前
大数据·hive·hadoop
Hive之分区表分区表实际上就是对应一个HDFS文件系统上的独立的文件夹,该文件夹下是该分区所有的数据文件。Hive中的分区就是分目录,把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。在查询时通过WHERE子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区,这样的查询效率会提高很多。
梦醒沉醉15 小时前
大数据·数据库·hbase
HBase ShellHBase为用户提供了一个非常方便的使用方式,称之为HBase Shell。HBase Shell提供了大多数的HBase命令,通过HBase Shell,用户可以方便地创建、删除及修改表,还可以向表中添加数据、列出表中的相关信息。   HBase Shell的常用命令如下表所示。
caihuayuan516 小时前
java·大数据·spring boot·后端
MySQL:MySQL8.0 JSON类型使用整理,基于用户画像的案例摘要:MySQL,JSON类型,多值索引, 用户画像MySQL是结构化数据存储,JSON是非结构化格式,在MySQL中使用JSON类型可以打通关系型和非关系型数据的存储之间的界限,为业务提供更好的架构选择,以下内容包括
disgare18 小时前
大数据·hadoop·分布式
Hadoop 基础原理Hadoop 主要解决了海量数据的存储问题一个 block 块在 NameNode 中占150byte(固定),过多小文件会占用 NameNode 内存 小文件的寻址时间大于读取时间 不支持并发写和随机写 一个文件只能有一个写,不允许多线程同时写
阿里云大数据AI技术18 小时前
大数据·阿里云·云原生·实时数仓·maxcompute
阿里云 MaxCompute MaxQA 开启公测,解锁近实时高效查询体验随着实时、近实时数据分析需求的持续增长,查询响应时间在现代数据分析和业务应用中变得越来越重要。为减少查询响应时间,提升数据效率,阿里云云原生大数据计算服务 MaxCompute 推出 MaxQA(原 MCQA2.0)查询加速功能,在独享的查询加速资源池的基础上,对管控链路、查询优化器、执行引擎、存储引擎以及缓存机制等多个环节进行全面优化,显著减少了查询响应时间,适用于 BI 场景、交互式分析以及近实时数仓等对延迟要求高且稳定的场景。
moton201719 小时前
大数据·数据安全·etl·数据管理·数据架构·数据流程·数据生命周期
二.数据治理流程架构该图描绘了一个以数据标准规范体系为核心,大数据生命周期管理为主线,数据资源中心为依托,并辅以数据质量管理和大数据安全与隐私管理的数据治理流程架构。它旨在通过规范化的流程和技术手段,提升数据质量,保障数据安全,并最终实现数据的有效利用。
饮长安千年月20 小时前
大数据·网络·物联网·安全·elasticsearch·搜索引擎
IOT-CVE-2018-17066(D-Link命令注入漏洞)CVE-2018-17066漏洞概述:在该路由的前端页面中存在时间设置页面,但是我们手动输入的时间并没有被过滤,就会直接将数据传输到后端处理,经过一段函数调用后会将参数传入system作为参数从而实现命令注入!(任意命令执行)