前端：JSP后端：Spring、SpringMVC、Mybatis,这三个技术简称SSM，Maven构建项目jar包，Tomcat运行Web环境，后端语言Java数据库：MySQL、SQLServer开发工具：IDEA、Eclipse、Navicat等✌关于毕设项目技术实现问题讲解也可以给我留言咨询！！！在程序设计的可维护性方面，JSP 具有一定的优势。由于 JSP 页面将业务逻辑和页面展示分离得
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Nextcloud 是一款开源的云存储和协作平台，主要用于文件共享、文档编辑、团队协作和通讯。它是许多企业和机构选择的私有云替代方案，可以通过本地服务器或私有云环境部署。Nextcloud 的功能覆盖广泛，包括文件管理、版本控制、在线编辑、日历管理、视频会议、即时通讯等，是一个高度模块化和可扩展的平台。企业内部文件存储与共享；团队协作平台，用于在线编辑文档、协作工作；数据敏感性较高的行业，如医疗、
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1. 实时数据传输：Kafka可以作为数据传输的桥梁，将不同应用程序之间的数据实时传输，如网站访问日志、传感器数据、移动设备数据等。4. 数据集成：Kafka可以作为数据集成的桥梁，将不同系统之间的数据集成起来，实现数据的共享和传输。2. 流处理：Kafka可以与流处理技术结合使用，进行实时数据处理和分析，如实时计算、实时报警等。1. 高吞吐量：Kafka可以处理非常高的消息吞吐量，可以达到每秒数
一年一度由世界知名科技媒体 InfoWorld 评选的 Bossie Awards 于 9 月 26 日公布，本次 Bossie Awards 评选出了最佳数据库与数据分析平台奖、最佳软件开发工具奖、最佳机器学习项目奖等多个奖项。在最佳开源数据库与数据分析平台奖中，之前曾连续两年入选的 Kafka 意外滑铁卢落选，取而代之的是新兴项目 Pulsar。近一年发布了不少 Pulsar 的技术文章...
前端：HTML5、BootStrap、CSS3、JavaScript、jQuery、LayUI后端：Spring、SpringMVC、Mybatis,这三个技术简称SSM，Maven构建项目jar包，Tomcat运行Web环境，后端语言Java数据库：MySQL、SQLServer开发工具：IDEA、Eclipse、Navicat等✌关于毕设项目技术实现问题讲解也可以给我留言咨询！！！在程序设计中
流式计算。Spark Streaming的实现非常简单，通过微批次将实时数据拆成一个个批处理任务，通过批处理的方式完成各个子Batch。Spark Streaming的API也非常简单灵活，既可以用DStream的java/scala API，也可以使用SQL定义处理逻辑。但Spark Streaming受限于微批次处理模型，业务方需要完成一个真正意义上的实时计算会非常困难，比如基于数据事件时间、
前端：Vue、Vue.js、ElementUI后端：Django、Python Web框架，后端语言Python数据库：MySQL、SQLServer开发工具：IDEA、Eclipse、Navicat等✌关于毕设项目技术实现问题讲解也可以给我留言咨询！！！在程序设计中，Vue 的组件化开发模式带来了极大的便利。程序设计者可以将页面拆分成多个独立的、可复用的组件，每个组件负责特定的功能和界面部分。这
大数据自学笔记——Atlas数据治理学习笔记
无
即：在三维数字世界中实现了实时实景动态，对使用者，用第一视角，在遵循了视觉规律的同时，又能实现真实世界与孪生世界身临其境式的一体化感知和交互，拉近使用者和场景之间的距离，效果直观，视觉感染力强，极大地降低了理解、沟通和应用成本，做到构建真正的虚实共生的平行世界，用沉浸式、实时实景的数字孪生场景来支撑应用落地。视频孪生，是虚实共生，不是镜像孪生。解决了可视化，只是视频孪生最基本价值，做到基于统一时空
日志实例格式当数据量较小(10MB,100MB,10GB)可以通过Shell Python单机解决Linux Shell命令 : cat access.log.10 |awk '{a[$1]++} END {for(b in a) print b"\t"a[b]}'| sort -k2 -r |head -n 10 日志
紧接上一篇博客，来说一下整个流量系统的数据流及业务导向。一、数据流根据当前的需求分析，总结有以下几种：1.原始pcap的存储以及搜索及下载。这个很好理解，乙方这边希望可以依靠我们的平台将原始的流量数据存储起来，同时呢，比如说这个包有问题，或者说这个包有价值，需要进一步分析，这时候也希望我们提供一个搜索及下载的功能。所以，这个需求就对应了一条数据流向：如上图所示，设计如下：原始流量数据存储至hdfs
每种消息队列都有其独特的优势和适用场景。开发者应根据实际业务需求，权衡性能、可靠性和运维成本等因素，选择最适合的消息队列解决方案，以实现系统的高效、可靠和可扩展运行。
目标了解Flink的功能、特点及应用场景路径step1：功能step2：特点step3：应用实施功能：可以基于任何普通的集群平台，对有界的数据流或者无界的数据流实现高性能的有状态的分布式实时计算Flink DataSet：对有界数据进行批处理操作Flink DataStream：对无界数据进行实时处理操作Flink Table：基于DSL实现结构化数据处理Flink SQL：基于SQL实现结构化数
Java简介Java是一种面向对象的静态式编程语言。Java编程语言具有多线程和对象定向的特点。其特点是根据方案的属性将方案分为几个不同的模块，这些模块是封闭的和多样化的，在申请过程中具有很强的独立性。Java语言在计算机软件开发过程中的运用可以达到交互操作的目的，通过各种形式的交换，可以有效地处理所需的数据，从而确保计算机软件开发的可控性和可见性。开发java语言时，保留了网络接口，Java保留
kafka是一个高性能的流式消息队列，适用于大数据场景下的消息传输、消息处理和消息存储，kafka可靠的传递能力让它成为流式处理系统完美的数据来源，很多基于kafka构建的流式处理系统都将kafka作为唯一可靠的数据来源。
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https://github.com/MethodJiao/PkpmSpark
日志收集系统；golang；channel；goroutine；tail；kafka；
Flume、Sqoop、Kafka 和 DataX 都是大数据领域中常用的数据采集、传输和同步工具，各自有不同的应用场景和特点。
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