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Java 大视界 -- Java 大数据在智能家居能源消耗模式分析与节能策略制定中的应用(198)

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高效查询Redis中大数据的实践与优化指南

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大数据新视界 -- Hive 数据湖集成与数据治理(下)(26 / 30)

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全国计算机设计大赛大数据主题赛(和鲸赛道)经验分享

全国计算机设计大赛大数据主题赛(和鲸赛道)经验分享这是“和鲸杯”辽宁省普通高等学校本科大学生计算机设计竞赛启动会汇报—大数据主题赛的文档总结。想要参加2025年此比赛的可以借鉴。 一、关于我人工智能专业计赛相关奖项: 2022年计算机设计大赛辽宁省二等奖两项 2023年中国大学生计算机设计大赛国赛二等奖两项、三等奖两项 其中包括辽宁省一等奖两项、二等奖三项 二、学习经验学习经历方面,大一学习人工

Pyspark学习二:快速入门基本数据结构

写在前面:实际工作中其实不需要自己安装和配置,更重要的是会用。所以就不研究怎么安装配置了。 前面介绍过:简单来说,Spark是一款分布式的计算框架,用于调度成百上千的服务器集群,计算TB、PB乃至EB级别的海量数据。Spark作为全球顶级的分布式计算框架,支持众多的编程语言进行开发。Python语言&

Flink内存模型--flink1.19.1

Flink 的 JobManager 和 TaskManager 在内存分配上有不同的职责和结构。以下是两者的内存分类及详细说明: 一、JobManager 内存分类 JobManager 主要负责作业调度、协调(如 Checkpoint 协调)、资源管理等,其内存需求相对较低,主要分为以下几个部分: 1. JV

Pyspark学习一:概述

PySpark 介绍 & 为什么使用 PySpark 官方文档: 1. PySpark 是什么? PySpark 是 Apache Spark 的 Python API,提供了 大规模分布式计算能力,用于处理 大数据。 Spark 本身是

数据结构与算法之大数据相关题目

一,哈希函数特性:1.输入阈无穷,输出阈有限2.相同的输入参数,一定返回相同的值3.不同的输入,有可能会导致相同的输出(哈希碰撞)4均匀性,离散性(假设有一个输入集合a,通过哈希函数f得到一个均匀分布的数据集合b,b再模m,那么就会

数据仓库为什么要分层

数据仓库分层架构是数据仓库设计中的一个重要概念,其主要目的是为了更好地组织和管理数据,提高数据仓库的可维护性、可扩展性和性能。分层架构将数据仓库划分为多个层次,每个层次都有其特定的职责和功能。以下是数据仓库分层的主要原因和好处: 1. 提高数据的可管理性数据仓库通常需要处理来自多个异构数据源的数据,这些数据在格式、结构和质量上可