Flink CDC：让数据同步变得实时又优雅
一、为什么要关注 Flink CDC？
在我们平时的工作中，经常遇到这样的问题：
- 不同系统的数据更新不同步；
- 定时任务导数据延迟高、失败率高；
- 一旦全量同步中断，还要人工重跑。
这些痛点本质上是数据时效性和一致性问题。
如果能做到数据库一有变化，下游系统几秒内就能拿到变更
大数据
Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据联邦学习在跨行业数据协同创新中的实践突破（238）
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数据仓库ODS、DWD、DWS、ADS各层介绍
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Linux 7.4环境下RabbitMQ的离线安装指南
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：在没有网络连接的Linux 7.4系统中，离线安装RabbitMQ对于服务器集群和安全环境是必要步骤。本文详细介绍了整个安装流程，包括下载RabbitMQ和其依赖的RPM包、创建本地YUM仓库、配置YUM源以及启动和管理RabbitMQ服务。通过遵循这些步骤，用户可以在隔离环境中
Lakehouse架构的演进与企业级实现：Flink + Paimon + StarRocks的协同之道
在当今数据驱动的时代，企业对数据管理和分析的需求日益增长。传统的数据仓库和数据湖架构在面对大规模、多样化数据时，逐渐暴露出各自的局限性。Lakehouse架构应运而生，旨在融合数据湖和数据仓库的优势，提供一种统一、高效的数据管理与分析平台。本文将深入探讨Lakehouse架构的演进历程与核心目标，并以Apache Flink、A
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在生物信息学基因功能预测中的优化与应用（223）
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【分布式利器：Kafka】Kafka基本原理详解：架构、流转机制与高吞吐核心（附实战配置）
在大数据和实时流处理领域，Kafka是当之无愧的“流量枢纽”。从日志收集（如ELK栈）到实时数据分析（如Flink+Kafka），再到数据管道（跨系统数据同步），Kafka以“百万级TPS、TB级存储、毫秒级延迟”的特性，成为分布式系统中连接数据生产者
大数据与制造业：预测性维护系统构建
大数据与制造业：预测性维护系统构建
关键词：大数据分析、预测性维护、工业物联网、机器学习、设备故障预测、制造业数字化转型、实时监控
摘要：本文深入探讨了如何利用大数据技术构建制造业预测性维护系统。文章从核心技术原理出发，详细介绍了数据采集、特征工程、机器学习模型构建等关键环节，并通过实际案例展示了预测性维护系统的实现过程。同时，文章还分析了预测性维护在制造业中的典型应用场景，提供了工
解决:发布到苹果商店时错误The archive did not include a dSYM for the hermes.framework with the UUIDs
React Native 发布到苹果商店的时候遇到以下错误:The archive did not include a dSYM for the hermes.framework with the UUIDs [58A2B46F-BC4E-34AE-82CE-EF76DFDEA9A8]. Ensure that the archive's dSYM folder includes a DW
SelectDB数据库，新一代实时数据仓库的全面解析与应用
摘要：SelectDB是一款基于Apache Doris的新一代实时数据仓库解决方案，具备实时极速、融合统一、弹性架构和开放生态四大核心特性。它采用云原生存算分离架构，支持秒级数据更新、毫秒级查询响应，在TPC-H等基准测试中性能超越传统系统3-5倍。SelectDB提供两款产品：SelectDB Cloud（
