牛刀三试之凌晨

024、大数据技术栈概览:Hadoop、Spark与Flink 排查一个线上问题,集群凌晨ETL任务突然卡住,日志里反复报“No space left on device”。查了半天发现不是磁盘满,而是HDFS的DataNode线程池耗尽——某个MapReduce任务开了上千个Mapper,把节点拖垮了。这事儿让我重新审视团队的技术栈选型:我们是否还在用“大炮打蚊子”?今天聊聊Hadoop、Spark、Flink这三个老伙计,它们不只是技术选项,更是不同数据处理哲学的体现。 阅读详情

scanf写了避免错误还是无用

PC数据采集三支柱:API调用、网页解析与自动化模拟实战 数据采集是现代数据分析和AI应用的基础能力,其本质是通过标准化接口(API)、结构化文档(HTML/XML)或交互式行为(浏览器自动化)从目标系统中可靠获取原始数据。理解HTTP协议、DOM树解析原理与前端渲染机制,是构建稳定采集链路的前提;掌握认证鉴权、反爬适配与错误重试等工程实践,才能保障数据入口的可持续性。技术价值不仅在于‘能拿到’,更在于‘拿得稳、可维护、合规范’。典型应用场景包括市场竞品监控、学术文献追踪、本地生活数据聚合等。本文聚焦普通PC环境下的轻量级、高可控性方案,深度融合requests、 阅读详情

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夕小瑶科技说 1005
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