今天，我们将为大家介绍一些真正高效而实用的网站，让我们一起来探索这些宝藏网站，相信它们绝对值得你珍藏起来！
Kafka的优势比较多如多生产者无缝地支持多个生产者、多消费者、基于磁盘的数据存储、具有伸缩性、高性能轻松处理巨大的消息流。多用于开发消息系统，网站活动追踪、日志聚合、流处理等方面。今天我们一起来学习Kafka的相关知识吧！
日前，Linux 基金会执行董事 Jim Zemlin 于 Linux 基金会会员峰会（The Linux Foundation Member Summit）上宣布，Linux 基金会正式成立 NextArch Foundation 下一代架构基金会。该基金会致力于在异构基础设施和多云场景下的构建下一代技术架构，并发展适合企业数字化转型的开源生态，Tapdata 以首批共建企业身份携手40余家行业知名企业或单位，参与该基金会的筹建工作。
本文由数元灵科技CEO朱亚东撰写并投递参与“数据猿年度金猿策划活动——2023大数据产业年度趋势人物榜单及奖项”评选。
学习Docker，免不了的就是搭建环境了。搭建环境是一个复杂的工程，而且还是相当费时间的，不过话又说回来了，磨刀不误砍柴工嘛，光有理论是不够的，还需要自己动手实践才行。
最近在跟一位粉丝聊天，聊起来了做离线数仓时该用那些技术栈。于是根据我的经验和参考一些资料于就有本篇文章。在这里我会分享三个案例，仅供参考。
为适应数据应用需求，大数据平台架构持续演进，历经数据仓库、数据湖两个阶段。2020年，湖仓一体概念提出，湖仓一体架构因能实现数据资产统一管理、降低数据冗余、降低大数据平台架构运维复杂性，将成为大数据平台的主流架构。
写在前面： 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一
这里只列出部分结果，其它的详细内容可以参考：https://share.weiyun.com/5lb2U2M
在最近的一篇博客中，Cloudera 首席技术官 Ram Venkatesh 描述了数据湖仓的演变，以及使用开放数据湖仓的好处，尤其是开放的 Cloudera 数据平台 (CDP)。如果你错过了，你可以在这里阅读。
一款足够简单、足够好用、足够强的免费 WAF。基于业界领先的语义引擎检测技术，作为反向代理接入，保护你的网站不受黑客攻击。
10年前，Pentaho公司创始人兼CTO詹姆斯·迪克逊(James Dixon)在他的博客中第一次提出“数据湖”(Data Lake)的概念；10年后的今天，在业界“数据中台”大火的时代背景下，再来讨论“数据湖”，别有一番风味。
数据仓库（数仓）与大数据区别，数据仓库（数仓）与数据库的区别，大数据与传统数据库的区别等等，这篇文章带你了解。
掌握Linux必备知识，熟悉Python的使用与爬虫程序的编写，搭建Hadoop（CDH）集群，为大数据技术学习打好基础。
数据仓库分为离线数仓和实时数仓，但是企业在招聘时大多要求两者都会，进入公司之后可能会专注于离线或实时其中之一。
https://easydoc.net/s/54024151/YdjAf8qr/tM5I6C7b
在云中启用数据和分析可以让您拥有无限的规模和无限的可能性，以更快地获得洞察力并利用数据做出更好的决策。数据湖仓一体越来越受欢迎，因为它为您的所有企业数据提供了一个单一平台，并且可以灵活地运行任何分析和机器学习 (ML) 用例。与云数据湖和云数据仓库相比，云数据湖提供了显着的可扩展性、敏捷性和成本优势。
自“信创”概念提出以来，国家政策大力支持数据基础软件发展，推动国产基础软件市场快速增长。与此同时，业务侧对数据分析、数据挖掘、数据探索的广泛应用也反推企业升级底层数据架构，通过优化数据引擎支撑数据开发、数据资产管理、数据应用等数据能力建设。国产基础软件发展正当时。
本项目基于前面开源的基于腾讯物联网操作系统的危险气体探测仪在软件上只改动了核心检测部分以及部分界面，在操作逻辑风格上与第一个项目基本相同，这就体现了软件代码复用价值的威力了，前几天也发表了一篇专门介绍甲醛传感器的文章，链接如下：
国产化软件和国产化芯片的窘境一样，一方面市场已经存在性能优越的同类软件，成本很低，但小众的国产化软件不仅需要高价买入版权，并且软件开发维护成本高；另一方面，国产软件目前普遍难用，性能不稳定，Bug满天飞，虽然可以去迭代，但是没有人愿意耐心地等国产软件迭代，甚至市场的生态不给国产软件迭代的机会，选择性忽视国产，国内公司也不会给工程师去试错的机会，这直接限制了中国软件的能力提升。 虽然国产软件处于劣势，但是在涉及GJ安全的领域，国产化一词是个香饽饽，处于强势地位，尤其是中兴事件以后，国产化会慢慢推进。我们是支持国产化的，但是希望国产化软件能够主动创新，不要活在ZF和TZ的庇护下，永远长不大，偏安一隅，走不到市场去竞争。 国产数据库有达梦数据库、人大金仓数据库，本文主要讲述人大金仓数据库如何在windows 7/10操作系统上用C#编程语言通过ODBC接口访问，来支持国产化。
An exchange is an information platform for trading certain information and commodities.The fixed place required is called an exchange.With the help of the information platform,the exchange has realized property right information sharing,off-site trading,unified coordination,property right trading market and balance of various terms.
作为 DeNexus 安全服务提供商，需要良好选型的数据平台实现巨量数据的分析和管理。DeNexus 根据自身需求选型了 Databricks 的湖仓一体解决方案，满足自身对数据类型、用户类型、可扩展性、版本管理和 MLOps 上的需求。
如果是go的版本是1.13+，就会比较简单，设置下go env可以通过代理进行下载：
已获取自动化工具包，并上传到服务器完成解压，得到完整的软件文件夹tsdbtool。已下载依赖：GCC-7.3.0、CMake-3.5.2的源码包，放到tsdbtool文件夹下的postgresqlDep文件夹中，下载地址见表2。已获取PostgreSQL的源码包或者RPM包，并上传到自动化工具tsdbtool目录下。根据实际环境，完成安装
3.kafka分区与group，consumer消费和partition是如何对应的
数元灵科技专注于一站式湖仓智能平台新基建，公司基于国产唯一开源湖仓框架 LakeSoul，打造了集处理、分析、智能于一体的现代湖仓数据智能架构，服务于烟草、航空、机场、金融等多个社会基础行业，提供低成本实时数据中台、实时BI分析、智能推荐、智能文本生成等多种解决方案，致力于为企业最大程度挖掘数据价值赋能业务，服务新基建，让数据智能触手可及。目前数元灵已通过工信部国产信创认证、海光国产生态认证、信息安全管理认证、CMMI等认证，荣获中关村高新技术企业、国家高新技术企业等政府荣誉。数元灵目前人员30人左右，年营收近千万。
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreaSets ]
回顾数据仓库的发展历程，大致可以将其分为几个阶段：萌芽探索到全企业集成时代、企业数据集成时代、混乱时代--"数据仓库之父"间的论战、理论模型确认时代以及数据仓库产品百家争鸣时代。查看原文
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreamSets ]
近年来，大数据技术的发展，不论是技术迭代，还是生态圈的繁荣，都远超我们的想象。从 Spark 成为 Hadoop 生态的一部分，到 Flink 横空出世挑战 Spark 成为大数据处理领域的新星，大数据技术的发展可谓跌宕起伏，波澜壮阔。
新路线图在Spark一章不再以Java，而把Python语言作为第一语言，更适应未来的发展趋势，路线图主要分为六大模块，根据以下内容对照自己掌握了多少大数据的知识，查缺补漏！文末送全套视频+源码资料。
最近领导和团队沟通，想提高数据建模团队的能力。结合自己工作的经验和朋友的交流，来总结下如何去做。
DBeaver是一款免费开源的跨平台数据库管理工具，基于Java开发，支持目前几乎所有的主流数据库，包括MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle、SQL Server、DB2、Sybase、Teradata、MongoDB等。它具有直观的用户界面，支持SQL编辑、数据查看、数据编辑、元数据管理、数据导出导入、连接管理等功能。
亚马逊无人仓和KIVA搬运自动机器人的出现掀起了仓库AGV调度研究及应用的热潮。先进的搬运机器人智能调度算法是无人仓系统高效落地应用的关键，市场需求极大。本文作者基于多年的专业研究提供了仓库搬运机器人调度优化与仿真的相关建议以供行业参考。
大家好，不管是离线数仓与实时数仓，建设的时候都少不了架构设计，今天来学习一下常见的架构及发展演变过程。
前言 大家好,我是程序员Manor,我希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,平凡但不甘于平庸的人。 前两天有学妹私信我说,她已经上完大一,大数据专业的,只学过大数据导论,问我大
容器改变了我们看待技术基础设施的方式。这是我们运行应用程序方式的一次巨大飞跃。容器编排和云服务一起为我们提供了一种近乎无限规模的无缝扩展能力。
使用pandas库的read_csv函数导入csv和read_excel函数导入xlxs格式 参考代码
大数据相关的岗位近年来增长不少，有不少朋友都在转这个方向，下面是最近整理的大数据技术知识库，供大家参考：
恭喜Paimon进入一个新的篇章，这篇文章也是我个人结合当前整个湖仓领域的发展和实践写的一个总结性质的文章。
在上次的文档中，我说自己要用python实践一下网络上流传的筹码分布算法，后边我做了，但是感觉计算量比较大，我假设一个周期是120天，也就是120天的话，基本所有持仓的人都会卖出自己手中的筹码。然后我选择要展示的是最近的120，因此在计算的时间窗口上，我采用240天，也就是前边的120天是仅仅是为保证最近的120的数据不会有大的出入。除此之外还实现了论文2中的算法，相对来说比较简单。对于基于行为金融学中的算法，我选择了放弃，因为每次都要从股票上市的哪天进行计算，计算量比较大。通过对后边两种算法的实现，发现网上流传的筹码分布算法和各种软件上筹码分布图非常类似，差别很小。这里贴出我的实践结果。
http://www.umlchina.com/book/softmeth2.pdf
2023 DAMS中国数据智能管理峰会-上海站将于3月31日盛大举办，峰会设置了大数据、数据治理&数据资产管理、信创数据库、信创运维、金融&运营商等五大主题专场，与大家一起探索大数据与云原生强强联合的方式，挖掘由此激发的软件发展和技术进步。其中，腾讯实时湖仓团队负责人邵赛赛老师将分享《实时湖仓一体在腾讯的实践落地》，内容概要提前剧透： 实时湖仓一体在腾讯的实践落地 议题要点及收获： 湖仓一体技术可以为业务带来原先Hadoop数仓所无法提供的能力，包括流批一体架构、行级更新、schema evolutio
5.2 如何获取目标基因的转录因子（上）——biomart下载基因和motif位置信息
我们不得不否认，这几年真的是赚钱越来越不容易了。既然赚钱不容易，那就势必要开源节流，一分钱掰成两块花。
1. Windows下载安装git 下载链接：https://git-scm.com/download/win 2.git环境变量设置及版本查看 添加环境变量： . 找到git文件夹下的cmd路径（shit + 鼠标右键 ： 复制文件所在地址） 如： C:\Program Files\Git\cmd .环境变量添加： 名：git 值：C:\Program Files\Git\cmd 2.查看git是否安装成功 cmd : git --version 3.vscode设置git路径 1. set
今天分享一下大数据领域的数仓，随着系统的增多，数据量的逐渐庞大，传统的数据库难以满足需求，于是出现了系统之间纵横交错的调用，链路变得十分复杂，并且到了一定的数据量，关系型数据库难以支撑各种应用，这时候势必会引入数据仓库，在进入正题前，我们先认识一下数仓。
这是基于.NetCore 7、Vue 3开发的开源项目，支持中英文，界面简单清爽，采用前后端分离架构。
电商订单海量化、碎片化、个性化的特点，使促销高峰期间的拆零拣选作业难度大幅增加。面对待解难题，许多新锐企业带来全新思路与解决方案，为今年“618”增添一抹亮色，Syrius炬星就是其中的代表之一。
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