自学大数据记录 9.19

原创 已于 2022-09-19 20:42:01 修改 · 579 阅读 · 0 ·
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#大数据 #java #开发语言

于 2022-09-19 20:29:28 首次发布
博主回顾了已掌握的JAVA基础、MySQL、JDBC等技能，并决定改进学习方法，通过博客记录每日学习内容及复习知识点，旨在提升归纳总结能力。

自学计划

现阶段以及初步学习了JAVA基础、MySQL、JDBC、Maven、Linux、shell、Hadoop2.X等，深觉之前的学习方法有些错误，因此从今天开始在博客记录学习的内容、笔记、感悟等。

博客规划

内容分为两个部分，一部分记录每天所学知识内容，当做笔记记录在博客；另一部分记录复习的知识点内容，练习自己的归纳总结能力，希望在这最后的几个月时间里，能有所用。

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2020年秋招联发科小米等20家公司面经总结
m0_72444380的博客
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  友情提示：公司名字后面的日期代表投递日期，面试批次后面的时间代表面试时长和面试日期。  20200805接到通知，0806早上九点半面试。邮件中写的是用Webex Meet，之前都没听过的一个软件，网上找了半天才找到，而且软件没有简体，只好调成繁体了。邮件中写的是等待通知后再连入，大概9.40的时候接到了电话，要我加入会议中。 面试官是个女的，首先让我自我介绍下，然后开始看我的简历。介绍完了直接问项目。一面（35min，8.5）  不是，师兄师姐之前主要做的是理论研究。我本人所做的是硬件的设计和软件代码
细菌基因组 | rpoB的插入变异导致高度耐药性
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时间：2020-6-16单位：巴西路德大学期刊：Tuberculosis (结核病专业杂志, IF: 3.13)链接：https://doi.org/10.1016/j.tube.2020...
菜鸡朔的跨专业面试之路
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文章目录平安银行字节跳动ihandy百度 平安银行 字节跳动 ihandy 百度 你只是说了项目的流程，中间有哪些技术体现呢？ 牛客面经 这一篇启发我很深
对称美学-od
用来自己学习，复习
12-04 393
就是第 i 个字符串 = 第 i - 1 号字符串的取反 + 第 i - 1 号字符串;取反(R->B, B->R);现在告诉你 n 和 k，让你求得第 n 个字符串的第 k 个字符是多少。根据规律：S(n) = invert(S(n-1)) + S(n-1)长度 L(n) = 2^(n-1)，前半长度 = 2^(n-2)重复这个过程，直到 n = 1，S1 = "R"接下里输入T行，每行输入两个数字，表示n, k。第 4 个字符串：BRRBRBBR。第 2 个字符串：BR。第 1 个字符串：R。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 1318
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
国产时序数据库供应商排名
weixin_43836476的博客
12-04 456
测试显示，在处理海量数据时，TDengine的压缩比可达10:1 - 50:1，大幅减少了存储空间。： 提供了丰富的客户端工具和开发接口，支持多种编程语言，如Python、Java、C++等，方便开发者进行集成和二次开发。： 在监控领域有较高的知名度和市场占有率，很多企业的监控系统采用OpenTSDB来存储和分析时序数据，尤其是在互联网企业的运维监控场景中应用较为普遍。它提供了简单易用的SQL接口，与常见的数据分析工具如Grafana等有良好的集成，生态系统在不断完善。
ElasticSearch索引red，关键字 Too many open files
weixin_42566359的博客
12-04 178
摘要：当Elasticsearch索引状态显示为red时，若发现"Too many open files"错误，表明主机文件句柄数不足。
分布式锁实现方案Redis和Zookeeper对比实战
在代码的世界里，每天进步1%
12-06 1057
方案推荐场景学习原理Redisson生产环境首选强一致性要求互斥性：同一时刻只有一个客户端持有锁防死锁：客户端崩溃锁能自动释放可重入：同一线程可多次获取高可用：锁服务不能单点故障有问题评论区交流~
国产时序数据库哪个靠谱
weixin_43836476的博客
12-04 270
在国产时序数据库领域，当前面临着诸多技术挑战。一方面，数据的高并发写入与查询处理能力不足。随着物联网、工业互联网等领域的快速发展，设备产生的数据量呈爆炸式增长，传统数据库难以应对每秒数万甚至数十万条数据的写入请求。测试显示，部分传统数据库在高并发场景下，写入性能会急剧下降，每秒写入数据量仅能维持在数千条，严重影响了数据的实时采集与存储。另一方面，数据存储成本过高。时序数据具有海量、高冗余的特点，传统数据库的存储方式会占用大量的磁盘空间，增加了企业的硬件采购与维护成本。数据表明，一些传统数据库存储相同规模的时
Hive教程
士心凡
12-04 721
记得加EXTERNAL，记得定义分隔符ROW FORMAT，最重要的是一定要加。忘掉，使用LOAD DATA(搬文件) 或(洗数据)。永远带着。遇到要警惕，尝试用GROUP BY替代。ORMAT，最重要的是**一定要加**。2. **写入 (Insert):** 忘掉，使用LOAD DATA(搬文件) 或(洗数据)。3. **查询 (Select):** 永远带着。遇到要警惕，尝试用GROUP BY` 替代。
RocketMQ消息可靠性实战：从发送到消费的全流程保障
喜欢炒股的码农
12-03 553
业务场景RabbitMQ问题RocketMQ优势支付系统网络抖动导致12%消息丢失SYNC_FLUSH + 自动重试 = 0%丢失订单系统消费端重试风暴Broker内置熔断 = 恢复时间20秒金融交易1000万条/天丢失12万条RocketMQ实测丢失率=0%
CDH 6.3.2 集群外挂部署 Spark 3.5.7 连接 Paimon 1.1.1 （一）
QXXDYL的博客
12-04 480
为了解决如上出现的问题，需要在CDH 6.3.2 版本上编译支持java8，能对paimon 1.1.1 的表进行增删改查等操作。为了解决CDH 6.3.2 默认的 Hive sql on Spark 和 Spark sql （Spark版本为2.4.0）无法写入修改Paimon 1.1.1 版本的表格数据的问题。在终端执行下述语句，用于验证hive sql on spark对paimon表数据的更新操作。发现插入数据出现报错，因此hue上不能进行数据的插入，因此我在Flink SQL进行数据的插入。
【开题答辩全过程】以 陪诊就医小程序设计与实现为例，包含答辩的问题和答案
最新发布
shiji0319的博客
12-07 506
本文介绍了一个陪诊就医小程序的毕业设计项目，采用Java+SpringBoot+MySQL技术栈开发，包含用户端和管理端功能模块。针对老年人就医痛点，系统创新性地将挂号预约与专业陪诊服务结合，重点解决了陪诊师排班冲突校验等技术难点。答辩过程展示了项目选题依据、技术实现方案及进度安排，评委肯定了项目的社会价值和技术可行性，并提出改进建议。文章最后提供开题报告参考资料获取方式，建议学生独立完成毕设，也可寻求选题指导和资料参考服务。
运维hbase服务重启，导致应用查询异常 hbase:meta
SUPER5266的博客
12-03 215
HBase 中所有数据都是存放在 Region（分片）里的，而 Region 是动态拆分、移动、负载均衡的。hbase:meta 是 HBase 中最核心、最关键的系统表（metadata 表）。Region 当前由哪个 RegionServer 负责？这个 row key 属于哪个 Region？记录集群中所有用户表的 Region 分布情况。检查hbase服务稳定性，做好运维保证即可。这些信息都在 hbase:meta 里。在服务调用时发生了错误。
软考架构师｜15天冲刺之考点精讲4：数据库系统—事务ACID、锁机制、索引优化、NoSQL vs 关系型（必背版）
Mc、科
12-05 92
本文系统梳理了软考架构师考试中数据库系统的核心考点，包括事务ACID特性、隔离级别、锁机制、索引优化和NoSQL选型等关键内容。通过分析近三年真题分布，指出这些考点占总题量7.8%，是仅次于软件工程的高频模块。文章特别强调要掌握ACID实现机制、MVCC原理、最左前缀原则等易错点，并提供了真题解析和避坑指南。建议考生采用"场景反推"方法，结合图表记忆高频考点，重点关注关系型数据库与NoSQL的适用场景对比。最后提醒关注新兴技术趋势，为后续备考指明方向。
Flink学习笔记：窗口
K_Ohaha的博客
12-06 1035
Flink窗口机制是实时数据处理的核心概念，主要分为Keyed Window和Non-Keyed Window两类。根据数据划分依据可分为时间窗口和计数窗口，按规则又分为滚动窗口、滑动窗口、会话窗口和全局窗口四种类型。时间窗口最常用，其中滑动窗口以固定步长滑动，允许元素跨窗口计算；滚动窗口是滑动窗口的特例，窗口间无重叠；会话窗口根据数据间隔动态决定窗口大小；全局窗口则处理所有数据。每种窗口类型都提供了灵活的API配置选项，支持不同业务场景的实时计算需求。
TDengine 运维命令 SCAN 使用手册
TDengine(老段）专注时序数据库领域
12-02 904
SAN 检查 TDengine 集群健康状态的运维命令
工业数据流通难题与突破：基于时序数据库的选型思路
DolphinDB智臾科技
12-04 606
InfluxDBInfluxDB 是国际上较为成熟的时序数据库，支持高吞吐写入和 Flux 查询语言。• 适用场景：IoT、DevOps、应用监控• 优势：生态成熟、社区活跃、查询与可视化工具丰富• 潜在考量：开源版功能受限，企业版成本较高TimescaleDB 基于 PostgreSQL 构建，兼容标准 SQL，并对时间序列数据进行优化。• 适用场景：需要复杂 SQL 查询的 IoT 或工业监控项目• 优势：强大的关系型查询能力，可轻松集成 PostgreSQL 生态。
Java-184 缓存实战：本地缓存 vs 分布式缓存（含 Guava/Redis 7.2）
永远好奇 无限进步
12-03 814
覆盖本地缓存（Local Cache/Guava Cache 32.x，Java 17）与分布式缓存（Redis 7.2，2025 年）在实战中的取舍、组合与常见坑。结合 Cache Aside、Read/Write Through、Write Behind 等策略，给出数据库减压、临时数据、Session 分离、分布式锁等典型落地方式，并给出建议命中率区间（80%–95%）与常见 QPS 参考（MySQL 单机 2k–4k、Redis 单机 10w 级）。文中对 Guava Cache 的容量/过期/并发
JSVM 9.19.15 Linux软件使用手册
资源摘要信息:"JSVM_9_19_9.rar_IEC_JSVM 9.19.15_linux manual"主要讨论了JSVM（联合可伸缩视频模型）软件的手册，该软件是为可伸缩视频编码（SVC）项目而设计的。SVC项目是由ISO/IEC移动图片专家组（MPEG）的联合...
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