本文转自IBM的developerWorks，主题是关于使用NoSQL存储和处理大规模数据，文章列举了一些循序渐进的学习资料，包括了视频音频和文字材料，是一个很不错的了解、学习NoSQL的知识向导。 RDBMS 模型是传统 C/S 模式存储数据的重要基础，但是它无法实现以简单且低廉的方式进行扩展。而目前，更多的应用需求是像 Facebook 和 Twitter 一样需要拥有很强的可扩展性，所以，无模式的存储模型 – NoSQL 应运而生，提供了相应的解决方案。本学习路线图向 Java 开发人员介绍了 NoS
PySpark是Python和Apache Spark的结合，是一种用于大数据处理的强大工具。它提供了使用Python编写大规模数据处理和分析代码的便利性和高效性。本篇博客将向您介绍PySpark的基本概念以及如何入门使用它。
Java 8 引入了强大的 Stream API，为处理集合数据提供了简洁、高效的解决方案。其中，parallel() 方法为流处理引入了并行化能力，允许开发者充分利用多核处理器的优势，大幅提升大规模数据集的处理效率。
抛开高级语言的实现，取余运算和取模运算本身并不完全一致，区别在于对负整数进行取商时操作不同。虽然这样说，但是取余运算和取模运算的公式都一样。对于x和y两个整数(int)，通过以下两个操作获取余数或模数：
这两天在弄某支付接口相关的东西,以前没做过这块,在签名和验签的过程中遇到了一些问题,记下来. 首先生成一个1024位的私钥: openssl genrsa -out private.pem 1024 然后根据私钥导出公钥 openssl rsa -in private.pem -pubout -out public.pem php的openssl扩展里已经封装好了签名和验签的方法,分别是openssl_sign和openssl_verify. function sign($data){ $p = o
mod是模运算，remainder是求余运算，如果被除数是正整数，mod和remainder的结果没区别。mod运算除数只能为正数。
随机数的产生在一些代码中很常用，也是我们必须要掌握的。而java中产生随机数的方法主要有三种：
今天带大家了解一下我们正在使用的大数据技术栈的一些基本概念。不用担心，这不会花费太多时间，但理解核心思想是必要的。
冒泡排序（Bubble Sort）是一种简单的排序算法，其基本思想是多次遍历待排序的数组，每次比较相邻的两个元素，如果它们的顺序不正确就交换它们，直到整个数组有序为止。
Kafka和RabbitMQ是两个广泛使用的消息队列系统，都有各自的优点和限制。在进行选择时，需要考虑使用场景、性能、可靠性和可维护性等因素。本文将介绍Kafka和RabbitMQ的一些基本特征、优缺点和使用场景，以帮助读者更好地选择适合自己的消息队列系统。
总所周知，计算机内部的所有数都是以二进制的形式存在的。而二进制在计算机里又有多种编码方式——原码、反码、补码等。而在这些编码方式里面用得最多的不是最简单、最直接的原码而是补码。这是为什么呢？想搞懂这个问题首先得明白什么是原码、反码以及补码，如果你对他们还不太了解，那就先看看我另一篇博客——原码、反码、补码其实很简单。如果你对他们已经很熟悉，那么我们继续往下看。
在当今的信息时代，大数据已经成为商业和科学研究的关键资源。然而，处理和分析大数据集是一个庞大而复杂的任务。在这个挑战性领域，Hadoop已经崭露头角，它是一个开源的分布式数据处理框架，为处理大规模数据集提供了强大的工具。本文将深入探讨Hadoop的核心概念、架构、应用领域，并提供示例代码，以帮助读者更好地理解和应用Hadoop技术。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
如C语言的qsort()、Java的Collections.sort()，这些排序函数如何实现？
Hadoop是什么：Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Appach的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。 Hadoop是什么：Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Appach的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。 Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算。
基于流的方式进行数据写入，可以使用 Apache POI 库中的 SXSSFWorkbook 类，该类采用了基于流的方式进行数据写入，避免将所有数据一次性加载到内存中。下面是一个简单的代码示例，假设需要将数据导出到名为 “test.xlsx” 的 Excel 文件中：
RSA加密算法是目前应用最广泛的公钥加密算法，特别适用于通过Internet传送的数据，常用于数字签名和密钥交换。那么我今天就给大家介绍一下如何利用Java编程来实现RSA加密算法。
搭建大数据环境是一个广泛讨论的主题，它涉及到许多不同的技术和工具，用于存储、处理和分析大规模数据。本文将介绍如何搭建大数据环境，包括步骤、所需的软件以及一些示例代码，以帮助你入门大数据技术。
在当今数字化时代，处理大数据和批量任务变得越来越常见。本文将深入研究Spring Batch的原理、用法和最佳实践，帮助你高效地处理大规模数据处理任务。
随着现代互联网应用程序的复杂性不断增加，前端开发变得越来越重要。前端开发者需要不断探索新的技术，以提高应用程序的性能、安全性和可维护性。WebAssembly（简称Wasm）是一个正在崭露头角的创新工具，它为前端开发者提供了全新的可能性。本文将探讨WebAssembly的概念、优势，以及如何在前端开发中应用它。
在当今大数据时代，处理和存储海量数据已成为许多应用的关键需求。为了满足这一需求，分布式计算和存储技术应运而生。Java作为一种广泛使用的编程语言，具有丰富的生态系统和强大的工具支持，被广泛应用于分布式计算和存储领域。
今天我要和大家聊一聊一个让程序员们头疼不已的话题——高并发海量数据爬取。在这个信息爆炸的时代，我们需要从互联网上抓取大量的数据，便于进行分析、挖掘和应用。但是面对庞大的数据量和复杂的网络环境，我们应该选择哪种编程语言来完成这项任务呢？让我们一起来探讨一下吧！
JDK1.7的HashMap主要采用的是数组+链表进行存储的，数组存放的是一个类，而这个类中有四个字段，分别是hashcode（用于存放在数组的指定下标下面）、key、value、next（发生hash冲突时指向下一个类从而形成链表）。
相信很多学Java的同学都有想转大数据或者学大数据的想法，但是一看到网上那些大数据的技术栈，就一脸懵逼，什么Hadoop、HDFS、MapReduce、Hive、Kafka、Zookeeper、HBase、Sqoop、Flume、Spark、Storm、Flink等等技术。
周末和朋友一起自驾去海边玩，去过杨梅坑的应该都知道，从杨梅坑到鹿嘴山庄需要坐快艇过去。
在当今信息时代，数据被认为是最宝贵的资源之一。企业越来越依赖数据来推动业务决策、改进产品和服务，以及实现创新。因此，构建高效的数据架构变得至关重要。本文将深入探讨如何构建高效的数据湖（Data Lake）并将其与传统数据仓库融合，以满足大规模数据处理的需求。
老师好，我有一个疑问：在互联网项目中，为什么很多使用rabbitMQ或者是kafka或者是rocketMQ而很少使用MQTT？
大数据已经成为当今社会中一个重要的资源和挑战。随着数据规模的不断增长，如何高效地处理和分析这些数据成为了一个关键问题。本文将介绍基于Apache Spark的分布式数据处理和机器学习技术，展示如何利用Spark来处理大规模数据集并进行复杂的机器学习任务。我们将详细讨论Spark的基本概念、架构和编程模型，并提供一些示例代码来说明其在大数据领域中的应用。
在许多业务场景中，需要将大量数据从表格文件（如Excel、CSV）中导入数据库，以便进行进一步的数据分析和处理。本文将介绍如何通过编程实现数据通过表格批量导入数据库，以提高数据导入的效率和准确性。我们将以 Python 和 MySQL 数据库为例进行讲解，同时提供一些拓展思路和优化建议。
在当今的大数据时代，数据的处理和分析已经成为企业发展的必要条件之一。Hadoop作为一种开源的大数据处理框架，已经成为后端大数据处理的重要工具之一。本文将介绍如何在后端使用Hadoop进行大数据处理，包括Hadoop的安装和配置以及如何使用Java编写MapReduce作业。
在为公司进行大数据BI工具的选型时，尤其是在起步阶段，开源选项可以提供较低的入门成本和较高的灵活性。针对几种流行的开源BI报表展示工具，以及它们的优缺点，谈一下自己的看法。
冒泡排序是一种简单的排序算法，通过重复比较相邻的元素并交换位置，使得较大的元素逐渐 冒泡 到数组的末尾。
Hadoop是一个流行的分布式计算框架，它允许处理大规模数据集。在本文中，我们将探讨Hadoop任务提交的步骤以及对数据处理的基本过程。
大数据（big data），是近几年很火的一共概念。 **什么是大数据？**就举一个生活中很常见的一个例子，平常我们使用APP在各大商城进行商品浏览购物的时候，你会发现，当你在一类商品停留的时间较长时，回到首页，轮播图推荐跟猜你喜欢那一栏就有很大的可能给你推荐你刚刚浏览过去商品的同类。这里面就涉及到了大数据的一个概念，APP通过你的浏览记录，分析用户行为，再根据大数据的推荐系统，就完成了从点击浏览，到秒处理推荐的一个过程。 大数据，说白了就是大量数据的一个集合，来源于海量用户的一次次行为数据。大数据的核心意义不在于获取掌握庞大的数据信息，而在于对这些具有巨大价值的数据进行处理，进而得到这些数据的价值。
在使用Hive进行数据分析时，有时候会遇到TextFile格式的数据错行的情况，这会导致数据解析出现问题，影响分析结果的准确性。本文将介绍如何处理Hive中TextFile数据错行的情况。
要在 Spring Boot 项目中实现 HBase 的功能，首先需要理解原理和作用，然后通过实际操作将其集成到 Spring Boot 项目中。以下是从理论到实践的详细步骤：
【编者的话】微服务是一个软件架构模式，对微服务的讨论大多集中在容器或其他技术是否能很好的实施微服务，而本文将从以下几个角度来和大家分享在微服务架构下进行数据设计需要关注的地方，旨在帮助大家在构建微服务架构时，提供一个从数据方面的视角： 微服务定义 微服务的优势及架构特点 微服务架构下的数据设计 选择一个合适的数据库 什么是微服务？ 按照 Martin Fowler 的定义，微服务是一个软件架构模式，通过开发一系列的小型服务的方式来实现一个应用。每一个这样的小服务通常都是运行在自己的进程里面，并且通过轻量级的
随着互联网技术的快速发展，高并发、高性能成为了现代应用程序的追求目标。传统的Java IO（Input/Output）API在处理高并发请求时显得力不从心，无法满足大规模数据处理的需求。而Java NIO（New IO）技术的出现，为开发者提供了更高效、更灵活的IO操作方式，成为处理大规模数据和高并发场景的首选技术。
Apache Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以用于处理大规模的实时数据流。它可以在容错的、弹性的集群中进行分布式实时计算，并提供了丰富的库和工具来处理和分析数据流。本文将介绍如何入门使用Apache Storm。
Flink是一个开源的流式数据处理和批处理框架，旨在处理大规模的实时数据和离线数据。它提供了一个统一的系统，能够高效地处理连续的数据流，并具备容错性和低延迟的特点。
大数据时代带来了数据规模的爆炸性增长，对于高效存储和处理海量数据的需求也日益迫切。本文将探索两种重要的大数据存储与处理技术：Hadoop HDFS和Amazon S3。我们将深入了解它们的特点、架构以及如何使用它们来构建可扩展的大数据解决方案。本文还将提供代码实例来说明如何使用这些技术来处理大规模数据集。
咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及Java SE相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~
Storm是什么 Storm 是一个分布式数据流处理系统，用于大规模数据的实时处理。 例如用户在购物网站中会产生很多行为记录，如浏览、搜索感兴趣的商品，就可以使用Storm对这些行为记录进行实时分析处
MapReduce是一种用于处理大规模数据集的并行编程模型。由于其高效性和可扩展性，MapReduce已成为许多大型互联网公司处理大数据的首选方案。在本文中，我们将深入了解MapReduce，并使用Java编写一个简单的MapReduce程序。
Python的iterator就是一个惰性序列，要说明什么是惰性序列，首先我们得知道什么是惰性计算。 事实上，很多如Java在内的高级语言都支持惰性序列。 惰性计算 引自维基百科： https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%83%B0%E6%80%A7%E6%B1%82%E5%80%BC 在编程语言理论中，惰性求值（英语：Lazy Evaluation），又译为惰性计算、懒惰求值，也称为传需求调用（call-by-need），是一个计算机编程中的一个概念，它的目的是
答案：Hadoop中的MR中每个map/reduce task都是一个java进程方式运行，好处在于进程之间是互相独立的，每个task独享进程资源，没有互相干扰，监控方便，但是问题在于task之间不方便共享数据，执行效率比较低。比如多个map task读取不同数据源文件需要将数据源加载到每个map task中，造成重复加载和浪费内存。而基于线程的方式计算是为了数据共享和提高执行效率，Spark采用了线程的最小的执行单位，但缺点是线程之间会有资源竞争。
在这篇博客中，我们将深入探讨Apache Kylin的工作原理、优势以及如何高效使用它来处理大数据。这篇文章是为了帮助那些对大数据分析、数据立方体、OLAP技术感兴趣的读者，无论是初学者还是行业专家。我们将探讨Kylin的关键特性，如预计算数据立方体、多维分析和海量数据支持，以及如何在实际项目中应用这些特性。
说起大数据，有个成语可以来形容一下它的现状：遍地开花！ 如今，在国内，只要是个IT公司(说的是非传统行业)，出去的时候，感觉要是说自己公司没有涉足大数据都不好意思。 所以，现在的情况大部分是这样的：一个创业公司哪怕只有十多人的开发团队，也非得整一个大数据小组出来，我们不止要做大数据离线处理，还要做离线处理，不止有数据分析报表，我们还得进行深度的数据挖掘，做到精准的个性化推荐，流弊的数据预测！ 偶滴娘亲啊，寥寥数人，不止要搭起一整套完整的数据收集、数据传输、数据离线实时处理，不止要维护hadoop集群、s
前面几篇文章用Java带大家一起了解了几个游戏小项目，感兴趣的小伙伴可以点击文章观摩下，手把手教你用Java打造一款简单故事书（上篇）、手把手教你用Java打造一款简单故事书（下篇）、手把手教你用Java打造一款简单考试系统（上篇）、手把手教你用Java打造一款简单考试系统（下篇）接下来的几篇文章是关于Java基础的，希望对大家的学习有帮助，欢迎大家在讨论区留言。
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
