OCR与大数据：CRNN处理海量文档的策略
OCR与大数据：CRNN处理海量文档的策略📖 技术背景：OCR文字识别在大数据场景下的挑战随着企业数字化进程加速，海量纸质文档、扫描件、发票、合同等非结构化数据亟需转化为可分析的文本信息。光学字符识别（OCR） 作为连接物理世界与数字世界的桥梁，已成为大数据预处理链路中的关键一环。传统OCR方案在面
最近更新
带你对比三大主流消息队列RabbitMQ、RocketMQ以及Kafka
目录一、三大MQ该如何进行技术选型？二、三大MQ的吞吐量对比？三、三大MQ的低延迟对比？四、三大MQ的消息可靠性对比？五、三大MQ都是如何保障消息有序性的？六、三大MQ都是如何保障事务一致性的？七、三大MQ都是如何保障消费幂等性的？八、三大MQ都是如何处理消息积压问题的？九、三大MQ都是
Apache Spark vs Flink vs Airflow，谁才是数据湖ETL的终极利器？
第一章：Apache Spark vs Flink vs Airflow，谁才是数据湖ETL的终极利器？在构建现代数据湖架构时，ETL（提取、转换、加载）流程的选择直接决定了系统的实时性、可扩展性和运维复杂度。Apache Spark、Flink 和 Airflow 各自代表了不同的处理范式：Spar
Flink【基础知识 01】简介+核心架构+分层API+集群架构+应用场景+特点优势（一篇即可大概了解Flink）
目前比较流行的大数据混合处理引擎 Spark【基于内存】，基本上已经取代了Hadoop 的 MapReduce 【基于IO】成为当前大数据处理的标准。Spark-Streaming 的流计算本质上还是批（微批）计算，Flink 是近年来在开源社区不断发展的技术中的能够同时支持高吞吐、低延迟、高性能的纯实时的分布式处理框架【Flink的开窗函数
一文读懂RabbitMQ：消息队列界的“超级兔子”
目录一、RabbitMQ 是什么？二、RabbitMQ 的核心特性（一）可靠性保障（二）灵活的路由策略（三）高扩展性与集群支持（四）多语言支持三、RabbitMQ 的典型应用场景（一）异步处理，提升效率（二࿰
5个关键指标，教你如何评估大数据的数据质量
5个关键指标，教你像“检查奶茶配方”一样评估大数据质量
关键词：大数据质量、数据准确性、数据完整性、数据一致性、数据时效性、数据唯一性
摘要：你有没有过这样的经历——点了杯“三分糖少冰加珍珠”的奶茶，拿到手却发现是全糖满冰没加珍珠？这其实和“数据质量差”的问题一模一样：不符合预期的“数据”，会让最终
不止于存储，更是智能管道：Apache IoTDB 融合 IoT 与大数据生态
文章目录
一、时代背景：为什么时序数据库是大数据与 IoT 的必选项
二、选型要从场景出发：我们关心什么？
1. 写入吞吐能力
2. 查询与分析效率
3. 数据存储压缩率
4. Schema 灵活性与建模便利度
5. 分布式与高可用能力
6. 与大数据生态的集成度
7. 边缘计算支持
三、Apache IoTDB：为
Kafka - 在微服务架构中的应用：服务解耦与异步通信
👋 大家好，欢迎来到我的技术博客！ 💻 作为一名热爱 Java 与软件开发的程序员，我始终相信：清晰的逻辑 + 持续的积累 = 稳健的成长。 📚 在这里，我会分享学习笔记、实战经验与技术思考，力求用简单的方式讲清楚复杂的问题。 🎯
Flink 入门详解（核心概念、数据流模型、部署模式、入门示例、常用命令、学习建议）
🚀 Flink 入门详解
一、Flink 是什么？Apache Flink 是一个分布式、可扩展、高吞吐量、低延迟的流处理框架，支持流处理 (Streaming) 和 批处理 (Batch)。特点：
特性
说明
实时流处理
数据以事件流方式处理，支持事件时间和乱序事件
批处理
基于流处理模型，也可处
我知道我曾经爱过你｜I knew I loved you before
因为今天是周末，我决定与大家分享一首我特别喜欢的歌曲：
Savage Gardern 的【I knew I loved you before 】
链接在这里：
?list=RDjjnmICxvoVY&playnext=1
我把它翻译成了中文，因为我实在太喜爱Darren Hay 的歌曲。每一首都是那么的经典。
这首歌曲描述的是寻找恋人
