最近在做一个有意思的小项目, 在一个聊天对话中, 你向电脑提出问题, 他会自动分词,然后根据关键字, 自动答复你 对所有的关键字做出解释, 工作量实在太大, 即使能解释, 数据库容量也不够 最后,
数据汇聚是数据中台必须提供的核心工具，把各种异构网络、异构数据源的数据方便地采集到数据中台中进行集中存储，为后续的加工建模做准备。数据汇聚方式一般有数据库同步、埋点、网络爬虫、消息队列等；从汇聚的时效性来分，有离线批量汇聚和实时采集。
本文将总结下数据中台的相关理论知识。Flink平台化需要改进的点等等，参考《数据中台》。
摘要：本文由网易 Java 技术专家吴良波分享，主要内容为 Apache Flink 在网易的实践，文章提纲如下：
Apache Doris 是一款开源的 MPP 分析型数据库产品，不仅能够在亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效的支持实时数据分析，而且支持 10PB 以上的超大的数据集。相较于其他业界比较火的 OLAP 数据库系统，Doris 的分布式架构非常简洁，支持弹性伸缩，易于运维，节省大量人力和时间成本。目前国内社区火热，也有美团、小米等大厂在使用。
KSQL 是什么？ KSQL 是一个 Kafka 的 SQL 引擎，可以让我们在流数据上持续执行 SQL 查询 例如，有一个用户点击流的topic，和一个可持续更新的用户信息表，使用 KSQL 对点击流数据、用户表进行建模，并把二者连接起来，之后 KSQL 会持续查询这个topic的数据流，并放入表中 KSQL 是开源的、分布式的，具有高可靠、可扩展、实时的特性 KSQL 支持强大的流处理操作，包括聚合、连接、窗口、会话等等 KSQL 解决了什么问题？ KSQL 的主要目的是为了降低流处理的操作门槛，为 K
其中最为重要的是执行的过程中，对sqlSession的构建、sqlSession的开启，以及通过sqlSession拿到mapper,然后执行sql查询的过程。对应sqlSession的构建是通过xpath来完成的，首先获取xpath解析的xmlConfigBuilder，而其本质是xpath，然后执行解析操作，而解析操作包含两个：解析节点为XNode和解析配置这个步骤。
“ 本文将介绍如何使用爬虫在微信对话中实现实时的电影咨询爬取功能，希望和大家一起来分享”
Spring Kafka 是 Spring Framework 提供的一个集成 Apache Kafka 的库，用于构建基于 Kafka 的实时数据流处理应用程序。Apache Kafka 是一个高性能、分布式的流数据平台，广泛用于构建可扩展的、实时的数据处理管道。
2. IOC 的意思是控制反转，是指创建对象的控制权的转移，以前创建对象的主动权和时机是由自己把控的，而现在这种权力转移到 Spring 容器中，并由容器根据配置文件去创建实例和管理各个实例之间的依赖关系，对象与对象之间松散耦合，也利于功能的复用。最直观的表达就是，IOC 让对象的创建不用去 new 了，可以由 spring 根据我们提供的配置文件自动生产，我们需要对象的时候，直接从 Spring 容器中获取即可.
2、CSV文件是一种带有固定格式的文本文件。注意：获取字段的时候可以调整自己的字段类型，格式，满足自己的需求哦。
据IDC预计，到 2024 年中国公有云服务市场的全球占比将从2020年的6.5%提升为10.5%以上，预计2022年仍有望保持40%以上的增速。这样的增长速度在全球各区域中增速最高。
进程（执行的程序）会占用一定数量的内存，它或是用来存放从磁盘载入的程序代码，或是存放取自用户输入的数据等等。不过进程对这些内存的管理方式因内存用途 不一而不尽相同，有些内存是事先静态分配和统一回收的，而有些却是按需要动态分配和回收的。对任何一个普通进程来讲，它都会涉及到5种不同的数据段。 Linux进程的五个段 下面我们来简单归纳一下进程对应的内存空间中所包含的5种不同的数据区都是干什么的。 BSS段：BSS段（bss segment）通常是指用来存放程序中未初始化的全局变量的一块内存区域。BSS是英文
今天这篇是关于实时流处理（real-time stream processing）的，这一类的系统这几年比较多了，但相对而言并没有之前提到的几类基础设施系统常见。为什么说这类系统如今更为常见呢？因为一般说来，或者说曾经有一个普遍的认知，就是 throughput 和 latency 难以兼得的事实：
该数据仓库用例与规模有关。用户是中国联通，全球最大的电信服务提供商之一。使用 Apache Doris 在数十台机器上部署多个 PB 级集群，以支持 30 多个业务线每日添加的 150 亿条日志。如此庞大的日志分析系统是网络安全管理的一部分。出于实时监控、威胁追踪和警报的需求，用户需要一个能够自动收集、存储、分析和可视化日志和事件记录的日志分析系统。
UC Berkeley大学的AMPLab曾是大数据领域世界顶尖的实验室之一，六年来推出了多项主要的科技创新技术，比如Apache Spark、Apache Mesos和Alluxio，而如今它即将关闭，取而代之的是RISELab实验室。RISELab实验室会专注于提供SRDS，即安全实时的决策堆栈。 Spark技术商Databricks的共同创始人与执行总裁，UC Berkeley的计算机科学与电气工程教授，同时也是Spark的核心作者——Ion Stoica就曾在2016年比利时布鲁塞尔的Spark欧洲峰
提示：本系列将介绍OWASP TOP10 安全漏洞相关介绍，主要针对漏洞类型、攻击原理以及如何防御进行简单讲解；如有错误，还请大佬指出，定会及时改正~
TikTok是一款视频共享应用程序，可让用户创建和共享短视频。它以个性化的“just for you”的推荐给用户留下了深刻的印象。它在Z世代中非常受欢迎，容易让人上瘾。在它的背后，它是由人工智能技术驱动的。
数据仓库、数据湖和数据流的概念和架构数据库可以为解决业务问题提供补充。本文介绍了如何使用原生云技术构建现代数据堆栈。
在实时数据分析中，低延迟的数据对于选择和更新模型的特征和权重以获得更精确的结果非常有用。
"数据智能" (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节，就是数据仓库的建设，同时，数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务。从智能商业的角度来讲，数据的结果代
场景描述：数据工程团队是知乎技术中台的核心团队之一，该团队主要由数据平台、基础平台、数据仓库、AB Testing 四个子团队的 31 位优秀工程师组成。这篇文章分享了知乎实时数仓的演进过程。
一般也不需要非常仔细地进行数据分层，数据直接通过Flink计算或者聚合之后将结果写MySQL/ES/HBASE/Druid/Kudu等，直接提供应用查询或者多维分析。
转自知乎技术专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56807637
这次是用python登录并爬取豆瓣短评，并做词云分布，分别用到requests、xpath、lxml、jieba、wordcloud等python库。
Couchbase 在其数据库即服务 Couchbase Capella 中引入了生成式 AI 功能，以显著提高开发者生产力，加速现代应用程序的上市时间。
前文回顾： 「Python爬虫系列讲解」一、网络数据爬取概述 「Python爬虫系列讲解」二、Python知识初学 「Python爬虫系列讲解」三、正则表达式爬虫之牛刀小试 「Python爬虫系列讲解」四、BeautifulSoup 技术 「Python爬虫系列讲解」五、用 BeautifulSoup 爬取电影信息 「Python爬虫系列讲解」六、Python 数据库知识 「Python爬虫系列讲解」七、基于数据库存储的 BeautifulSoup 招聘爬取 「Python爬虫系列讲解」八、Selenium 技术 「Python爬虫系列讲解」九、用 Selenium 爬取在线百科知识 「Python爬虫系列讲解」十、基于数据库存储的 Selenium 博客爬虫
1）离线处理是针对一个批次，这个批次一般情况下都比较大流处理对应的数据是连续不断产生，处理时间间隔非常短的数据
网络爬虫，是一种按照一定的规则，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。通俗来说就是模拟用户在浏览器上的操作，从特定网站，自动提取对自己有价值的信息。主要通过查找域名对应的IP地址、向IP对应的服务器发送请求、服务器响应请求，发回网页内容、浏览器解析网页内容四个步骤来实现。
Selenium3.8版本以后，已经不支持PhanTomJS了,可以使用谷歌，火狐的无头浏览器来代替PhanTomJS
scrapy架构图 一、简单介绍下即刻产品 “即刻”产品的官方定义是一款基于兴趣的极简信息推送工具。 即刻从战略层上：解决用户对于信息精准推送的需求。例如，我设置一个主题叫“有豆瓣9.0分以上的新电视剧”，那么豆瓣只有有9.0分以上的新出的连续剧，即刻就会通知我。再比如我喜欢余秋雨，我创建了一个主题叫“又有人在微博提到余秋雨了”，那么一旦有新提到“余秋雨”的新微博内容时，即刻也会通知我。 即刻使用的技术是用爬虫实现其“追踪机器人”——提醒功能，用户关注对应精准细分的主题，即可收到对应主题内容更新的提醒消息。
Apache Flink是一个分布式处理引擎，用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算。它在所有的通用集群环境中都可以运行，在任意规模下都可以达到内存级的计算速度。
Apache NiFi是一个强大的、可扩展的开源数据流处理工具，广泛应用于大数据领域。本文将介绍Apache NiFi的核心概念和架构，并提供代码实例展示其在实时数据流处理中的应用。
原文标题：Using Scrapy to Build your Own Dataset 作者：Michael Galarnyk 翻译：李清扬 全文校对：丁楠雅 本文长度为2400字，建议阅读5分钟 数据科学中，数据的爬取和收集是非常重要的一个部分。本文将以众筹网站FundRazr为例，手把手教你如何从零开始，使用Python中非常简便易学的Scrapy库来爬取网络数据。 用Python进行网页爬取 当我开始工作时，我很快意识到有时你必须收集、组织和清理数据。 本教程中，我们将收集一个名为FundRa
以小组为单元进行实验，每小组5人，小组自协商选一位组长，由组长安排和分配实验任务，具体参加实验内容中实验过程。
今天我们要做的事情是使用动态爬虫来爬取QQ空间的说说，并把这些内容存在txt中，然后读取出来生成云图，这样可以清晰的看出朋友的状况。
迄今已有超一亿人次观看，票房达到42.39亿元，超过复联4，跻身中国票房纪录第三名，仅次于《战狼2》和《流浪地球》。
随着互联网的发展，许多网站开始采用动态网页来呈现内容。与传统的静态网页不同，动态网页使用JavaScript等脚本技术来实现内容的动态加载和更新。这给网页爬取带来了一定的挑战，因为传统的爬虫工具往往只能获取静态网页的内容。本文将介绍如何使用Selenium和API来实现动态网页的爬取
本文介绍了如何利用Apache Spark技术栈进行实时数据流分析，并通过可视化技术将分析结果实时展示。我们将使用Spark Streaming进行数据流处理，结合常见的数据处理和可视化库，实现实时的数据流分析和可视化展示。本文包括了数据流处理、实时计算、可视化展示三个主要步骤，并提供相应的代码示例和技术细节。
大数据时代中，数据仓库解决了商业智能分析过程中的数据管理问题，但是存在烟囱式、冗余高的弊端
Wolfram 技术带您进入一个全新的世界，在这个世界中，每个文档都可以立即进行交互，每个概念都带有一个应用程序——在由 Wolfram 语言提供支持的统一系统中，将文学编程和交互式发布结合在web、桌面和移动设备上。
今年有个现象，实时数仓建设突然就被大家所关注。我个人在公众号也写过和转载过几篇关于实时数据仓库的文章和方案。
随着实时技术的不断发展和商家实时应用场景的不断丰富，有赞在实时数仓建设方面做了大量的尝试和实践。本文主要分享有赞在建设实时数仓过程中所沉淀的经验，内容包括以下五个部分：
将请求发送到Web服务器后，就会收到响应。我们需要验证响应是否包含我们期望的数据。为了验证响应，我们需要使用断言。
场景描述：今年有个现象，实时数仓的建设突然就被大家所关注。我个人在公众号也写过和转载过几篇关于实时数据仓库建设的文章和方案。
JSON动态数据在Python中扮演着重要的角色，为开发者提供了处理实时和灵活数据的能力。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的工具和库来处理动态JSON数据使得解析和处理动态JSON数据变得简单和高效。例如，使用内置的json模块，我们可以轻松地将JSON数据转换为Python对象，并进行操作和访问。
在金融市场中，股票价格是一个重要的指标，它反映了公司的经营状况、市场需求和供应、投资者的预期和情绪等因素。股票价格的变化会影响投资者的决策和收益，因此，实时分析股票价格是一项有价值的技能。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 语言和 Selenium 库来实时分析雅虎财经中的股票价格，并展示一个简单的示例代码。
通过selenium的find_element_by_id 找到 id = 'kwdselectid'，然后send_keys('关键字')即可模拟用户输入
作者简介：张雯，深圳市快传技术有限公司创始人，曾任云之讯首席架构师。此前在华为、中兴、腾讯和阿里巴巴从事音视频核心技术研发工作，有多个成功产品研发经验，2004年硕士毕业于中国传媒大学。 关于延迟，任
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