- 浏览: 87411 次
- 性别:
- 来自: 郑州
最新评论
-
想个可以用的名字:
楼主,能不能给发一份源代码,1300246542@qqq.co ...
spring+websocket的使用 -
wahahachuang5:
web实时推送技术使用越来越广泛,但是自己开发又太麻烦了,我觉 ...
websocket -
dalan_123:
前提是你用的是spring mvc 才需要加的1、在web.x ...
spring+websocket的使用 -
string2020:
CharacterEncodingFilter这个filter ...
spring+websocket的使用
相关推荐
本文根据王晶昱(花名沈询)老师在“高可用架构”微信群所做的《NoSQLVSSQL》分享整理而成,转发请注明...今天要分享的主题有如下几个方面:对一个对数据库历史有点了解的人来说,这张图真的是反映了我们在数据库存储领
《车辆管理系统:数据库应用技术深度解析》 在信息化飞速发展的今天,数据库技术已经成为企业管理、运营不可或缺的一部分。本文将以“车辆管理系统”为例,探讨数据库在实际应用中的关键技术和设计思路,帮助读者...
可能使用的关系型数据库管理系统(RDBMS)如MySQL或PostgreSQL,或者NoSQL数据库如MongoDB,来存储和管理这些结构化和半结构化数据。数据库的设计应考虑到扩展性和查询效率,以便快速响应推荐请求。 源码部分可能...
结果,商品数据库系统在多个维度上发生了显著变化,从新型存储介质和处理器设计,到查询处理架构、编程接口以及交易处理和分析领域的新应用需求。 在这个快速变化的时代,本书更新旨在提供一个全面且前沿的视角。它...
通过以上对通信网络大数据深度运营分析的解析,我们可以看出,这是一个涵盖了多学科交叉的复杂领域,既需要深厚的通信技术背景,又需要精通数据分析和信息技术的专业人士共同协作,才能充分挖掘出数据背后的潜在价值...
3. NoSQL数据库:如MongoDB、Cassandra等,用于存储和处理大规模非结构化数据。 三、大数据应用驾驶舱架构 1. 数据采集:从各种来源获取数据,包括日志、传感器、社交媒体等。 2. 数据整合:通过ETL(抽取、转换、...
7. 数据存取:涉及各种数据库系统,如关系型数据库(MySQL, Oracle)和NoSQL数据库(MongoDB, Redis),以及云存储服务(AWS S3, Google Cloud Storage)。 8. 数据处理:涵盖自然语言处理(NLP)、统计分析和数据...
每期都可能包含对特定技术的深度解析、架构设计的最佳实践、业界专家的访谈,以及对当前技术挑战的解决方案。对于希望提升自己架构设计能力的读者来说,这些内容无疑是非常宝贵的资源。通过阅读这些资料,读者可以...
其次,从思维方式上看,BI倾向于提供宏观的、基于群体共性的分析,帮助决策者了解整体趋势,而大数据更侧重于个性化和定制化,通过深度分析揭示单个用户或事件的特性。 再者,两者的发展方向也有所不同。BI正经历从...
- 数据存储层:可能采用关系数据库、NoSQL数据库或大数据平台(如Hadoop)。 - 分析处理层:利用数据挖掘、机器学习算法进行深度分析。 - 可视化展示层:通过图表、仪表盘将分析结果直观呈现给用户。 6. **应用...
- **NoSQL数据库应用**:通过NoSQL数据库的灵活性来存储大规模的、半结构化或非结构化的交通数据,便于快速查询和分析。 - **数据治理与安全保障**:建立数据治理框架,确保数据收集、存储、使用和共享过程中的安全...
根据提供的文档信息,本文将对“数字化、数字化和数值人文”这一主题进行深入解析,并从中提炼出相关的IT知识点。 ### 一、数字人文的概念与分类 #### 1. 数字人文的基本定义 数字人文(Digital Humanities)是...
1.2 发展历史:概述了网络爬虫技术从早期的简单网页抓取到现代复杂分布式爬虫的发展过程。 1.3 发展现状:讨论了当前网络爬虫技术的广泛应用,如市场调研、舆情分析和个性化推荐等。 1.4 论文研究内容:明确了论文将...
6. **数据库技术**:随着大数据的萌芽,数据库管理系统(DBMS)的性能优化、NoSQL数据库的出现,以及如何选择合适的数据库解决方案,可能也是本期杂志关注的热点。 7. **信息安全**:网络安全问题日益凸显,杂志...
此外,Hadoop生态系统中的HBase和Spark也能支持离线分析,HBase是面向列的NoSQL数据库,适用于实时查询;Spark则提供了更高效的内存计算,增强了离线分析的速度。 **高校学生画像平台设计** 学生画像平台的目标是...
3. 数据存储:采用数据库管理系统,如MySQL或NoSQL,存储大量结构化和非结构化数据。 4. 数据分析:运用机器学习算法,如协同过滤、主题模型等,进行用户行为分析和兴趣挖掘。 5. 推荐引擎:根据用户历史行为和偏好...
下面将从以下几个方面进行深入解析: ### 一、项目背景与意义 随着互联网技术的飞速发展,数据量呈爆炸式增长,如何有效地收集、存储、处理和分析这些海量数据成为了一个亟待解决的问题。电信行业作为数据密集型...
3. **数据库**:MySQL、PostgreSQL等关系型数据库用于存储历史数据,Redis或MongoDB等NoSQL数据库则用于处理实时数据流。 4. **实时通信**:WebSocket技术被广泛应用于实现实时数据更新,保证了用户界面上数据的及时...
- **大数据**:可能讨论数据采集、清洗、存储、分析的策略和技术,如Hadoop、Spark、NoSQL数据库等。 - **网络安全**:可能涵盖最新的威胁、防御机制、密码学技术,或者安全漏洞的检测与修复。 由于缺乏具体的文件...
- **其他重要组件**包括HBase、Hive、Pig等,它们分别提供了NoSQL数据库、数据仓库和高级语言接口等功能。 #### 三、HDFS深入解析 - **HDFS的特点**:高容错性、高吞吐量、适合批处理而非低延迟访问、存储大量小...