优秀storm博客汇总

最新推荐文章于 2024-06-18 16:10:07 发布
原创 最新推荐文章于 2024-06-18 16:10:07 发布 · 671 阅读 · 1 ·
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机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总
ZhangPY的专栏
02-28 7652
《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最
【AI大数据人工智能原理与应用实践】Flink Batch SQL中Backpressured原理与应用
AI天才研究院
06-28 971
随着大数据技术的发展,越来越多的公司开始使用Flink等流计算引擎来处理海量数据。而在Flink的Batch SQL任务中,经常会遇到Backpressured的问题,导致任务运行缓慢甚至失败。因此,深入理解Backpressured的原理,并能够在实践中加以应用,对于保证Flink Batch SQL任务的稳定性和效率至关重要。
Storm博客收集
weixin_30270889的博客
08-24 93
http://wbj0110.iteye.com/category/292875 http://blog.youkuaiyun.com/hguisu/article/details/8454368?reload http://storm.incubator.apache.org/documentation/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology....
Storm 【技术博客】- 图解Storm的各个流程
weixin_34090643的博客
06-26 125
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
storm作者个人博客网址
xiyf2046的专栏
10-10 930
http://nathanmarz.com/
Storm详解
ForgetThatNight的博客
03-18 2041
（一） Storm介绍学习storm需要掌握以下几个知识点1、  离线计算是什么？2、  流式计算是什么？3、  流式计算与离线计算的区别？4、  Storm是什么？5、  Storm与Hadoop的区别？6、  Storm的应用场景及行业案例7、  Storm的核心组件（重点掌握）8、  Storm的编程模型（重点掌握）9、  流式计算的一般架构图(重点掌握)10、  集群部署的基本流程11、 ...
2024大数据面试题汇总(完善中。。。)
为人性僻 语不惊人
06-18 2890
自己汇总的面试题，涉及到大数据的常用组件，将持续更新... ... 部分图片不全，后期继续完善 更新记录: 2024-6-18 初版0.1.0 :hadoop，hbase，doris，hive，mysql，es 2024-6-26 1.0.0 : java，spark，redis，kafka，flink，kafka，数据仓库
python库汇总
lghpy的博客
04-12 1129
目录 1、库名称简介 2、文件处理 3、图像处理 4、游戏和多媒体 5、大数据与科学计算 6、人工智能与机器学习 7、系统与命令行 8、数据库 9、Web框架 10、安全 11、GUI库 1、库名称简介 Chardet 字符编码探测器，可以自动检测文本、网页、xml的编码。 colorama 主要用来给文本添加各种颜色，并且非常简单易用。 Prettytable 主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出。 difflib，[Python]标准库，计算文本差异Levenshtein，快速计
Python常用库汇总
a123789999的博客
06-02 1099
Python常用的库简单介绍一下 fuzzywuzzy ,字符串模糊匹配。 esmre ,正则表达式的加速器。 colorama 主要用来给文本添加各种颜色，并且非常简单易用。 Prettytable 主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出。 difflib ，[Python]标准库，计算文本差异 。 Levenshtein ，快速计算字符串相...
Storm的入门
Area007的博客
03-06 472
java工程师，storm的关系是什么呢 因为我们可能需要实时的去计算出热点缓存数据，实时计算，亿级流量，高并发，大量的请求过来 这个时候，你要做一些实时的计算，那么必须涉及到分布式的一些技术，分布式的技术，才能处理高并发，大量的请求 目前这时候计算的领域，最成熟的大数据的技术，就是storm storm分布式的大数据实时计算的技术/系统 首先我带大家入一下门二话不说上图 这...
Storm 入门的Demo教程
weixin_34116110的博客
03-16 3464
Storm介绍 Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架，最早开源于github，从0.9.1版本之后，归于Apache社区，被业界称为实时版Hadoop。随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce高延迟无法容忍，比如网站统计、推荐系统、预警系统、金融系统(高频交易、股票)等等，大数据实时处理解决方案（流计算）的应用日趋广泛，目前已是分布式技术领域最新爆发点，而Storm...
Storm简单介绍
05-18 1296
原文： http://matt33.com/2015/05/26/the-basis-of-storm/ 本文是参考网上的博客以及一些书籍根据自己的一些理解整理得到的，主要是为了更好地理解storm的内部机制（当时使用Storm的版本是0.9.3）。 基础 Storm的Topology模型 一个storm Topology的一般模型为： topology
storm的概念及架构详解
热门推荐
qq_39162838的博客
07-19 1万+
Storm概要 首先回顾map reduce框架 主节点jobtracker，从节点 taskTracker。 用户提交任务给jobtracker，jobtracker分配给taskTracker，我们管这些任务叫job 运行的作业分为两种 map 和 reduce。 Storm是一个实时计算框架 主节点 nimbus  从节点 supervisor 用户提交作业给nimbus， n...
storm学习笔记
sheen口开河
06-23 6760
Storm学习笔记一、简介Storm是一个免费开源的分布式实时计算系统，它使得可靠地处理无限的数据流更加容易，可以实时的处理Hadoop的批量任务。Storm简单易用，且支持各种主流的程序语言。Storm有很多适用场景：实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、分布式ETL、易扩展、支持容错，可确保你的数据得到处理，易于构建和操控。下图是Storm“流式数据处理”的概念图，即数据像水流一样从数
Storm学习笔记
做一枚优秀的程序猿,欢迎交流: sunpeng1996 at aliyun dot com
06-13 4669
Storm学习笔记
基于Java+SpringBoot+Vue的家具网上商城系统设计与实现源码及文档
最新发布
12-21
本项目旨在构建一个基于Web的家具在线销售平台，该系统致力于实现家具商品的高效数字化管理与用户交互。平台核心功能涵盖：主页展示、个人中心、用户账户管理、家具分类维护、商品信息管理、订单处理及系统配置等模块。管理员通过预设凭证登录后，可全面管理平台的各项业务与数据。 技术实现采用Spring Boot与Node.js作为后端支撑，结合Vue.js前端框架及Element UI组件库，数据库选用MySQL，项目管理依赖Maven。开发环境推荐使用IntelliJ IDEA，同时兼容Eclipse。系统遵循浏览器/服务器（B/S）架构模式，确保跨平台访问的便捷性。 部署时需配置数据库连接参数，相关设置在项目资源文件中指定。初始化数据库可执行提供的SQL脚本。应用启动后，管理员可通过特定路径访问后台管理界面，普通用户则通过前端入口浏览与购买商品。具体技术细节与操作流程可参考附带的文档资料。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
推荐系统基于Java+Vue的联邦学习隐私保护模型设计：分布式协同推荐架构与安全通信实现 项目介绍 基于java+vue的联邦学习的隐私保护推荐系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-21
内容概要：本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构，使用户数据在本地完成模型训练，仅上传加密后的模型参数或梯度，通过中心服务器进行联邦平均聚合，从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计，包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块，并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时，系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示，Java后端支撑高并发服务与日志处理，形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例，如特征提取、模型聚合、加密上传等，增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群：具备一定Java和Vue开发基础，熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术，从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标：①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法；②掌握隐私保护机制（如加密传输、差分隐私）与模型聚合技术的集成；③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型；④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议：建议结合代码示例深入理解联邦学习流程，重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑，同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展，适用于科研验证与工业级系统原型开发。
基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告.docx
12-21
基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告
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