基于大数据爬虫+Hive+SpringBoot+的歌曲筛选推荐与可视化大屏平台设计和实现(源码+论文+部署讲解等) 随着互联网技术不断地发展，网络与大数据成为了人们生活的一部分，而歌曲筛选推荐系统作为网上应用的一个全新的体现，由于其特有的便捷性，已经被人们所接受。目前主流的歌曲筛选推荐系统服务不仅不明确并且管理盈利较低，针对用户定制的歌曲筛选推荐系统更能够体现出其服务特色。本项目以歌曲筛选推荐系统为研究背景，采用的框架为springboot和Java开发了歌曲筛选推荐系统。本文通过分析歌曲筛选推荐系统的需求，建立起了相关的开发模型，构建出相关的系统需要的开发环境。

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Java 大视界 -- Java 大数据在智能交通智能停车诱导与车位共享中的应用 摘要： 本文探讨了Java大数据技术在智能停车系统中的应用，通过真实案例展示了技术如何解决城市停车难题。文章详细介绍了哈尔滨极端气候下的设备续航优化方案（如动态调整帧率和传感器休眠），以及基于LSTM模型的故障预测系统（准确率达90%以上）。同时分享了广州车展应急共享机制（单日疏导8200辆车）和成都社区错峰共享模式（提升车位利用率42%）。特别强调了技术落地的民生细节，如医院救护车优先通道、孕妇专属车位等设计。Java技术不仅实现了高效数据处理（10万条/秒），更通过政企协同和用户习惯适配，让智能停车兼具

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算法基础篇：（十二）基础算法之倍增思想：从快速幂到大数据运算优化 摘要：本文深入探讨了倍增思想在算法中的应用，通过二进制分解和分步处理将时间复杂度从O(n)优化到O(logn)。重点讲解了快速幂算法（a^b mod p）和大整数乘法取模（a×b mod p）的实现原理与C++代码，包括递归和迭代两种版本。文章还介绍了倍增思想在RMQ、LCA等高级场景的应用，并提供了处理数据溢出的"快速乘"优化方案。通过数学原理、案例分析和代码实现，帮助读者掌握这一高效算法思想，适用于处理10^18级别的大数据运算。

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Flink 内部通信机制：注册、心跳与任务协作 Flink控制面通信基于Pekko RPC框架实现，核心组件包括JobMaster、ResourceManager和TaskManager。RPC抽象层与Pekko通信层采用分层设计，确保组件间高效交互。 任务注册机制建立初始通信连接，各组件通过注册流程完成身份验证和资源协调。心跳探活机制定期检测组件存活状态，防止因节点故障导致系统不可用。 Gateway接口封装任务协作流程，实现跨组件RPC调用。系统通过工厂调度类比，以注册、心跳和RPC调用构建稳定控制框架，为任务调度与执行提供基础保障。

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时序数据库选型指南：从大数据视角看 Apache IoTDB 的优势 本文系统性介绍了时序数据库的选型要点，重点分析了Apache IoTDB的技术优势与应用场景。文章首先阐述了时序数据的特点与挑战，随后从性能、存储、扩展性等维度提出选型框架。通过详细解读IoTDB的高性能写入机制、自研TsFile格式、强大查询能力以及与大数据生态的集成，对比了其与InfluxDB等产品的差异。结合国家电网等实际案例，展示了IoTDB在降低存储成本、提升查询效率方面的显著效果。最后为企业选型提供建议，推荐IoTDB作为工业物联网等领域的优选方案，并附有相关资源链接。全文兼顾技术深度与实用性，

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时序数据库选型指南，从大数据视角看新一代列式存储引擎的核心优势 本文探讨了时序数据快速增长背景下企业选型时序数据库的关键考量。重点介绍了Apache IoTDB这一专为工业物联网设计的开源时序数据库，其特点包括：1）列式存储引擎TsFile实现高效压缩（10-20倍）；2）树状数据模型匹配工业设备层级；3）高性能读写（1000万点/秒写入）。文章通过性能对比和实际应用案例（如宝武钢铁、长安汽车等）展示了IoTDB在工业制造、能源电力等领域的优势，包括高可用架构、端边云协同等特性。最后针对不同行业场景提供了选型建议，指出IoTDB在性能、生态和扩展性方面的综合优势。

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大数据背景下时序数据库选型指南：国产开源技术的突破与实践 摘要： 在大数据时代，时序数据管理面临写入频繁、存储量大等挑战。Apache IoTDB作为专业时序数据库，通过树状数据模型、高效压缩算法和分布式架构，实现千万级数据点/秒写入和毫秒级查询。其支持SQL语法、UDF扩展和Hadoop/Spark生态集成，在智能网联汽车、电力监控等场景中显著提升性能并降低80%存储成本。选型时需结合数据规模、查询需求及扩展性，IoTDB凭借灵活的架构（边缘计算到云端部署）和开源优势，成为处理海量时序数据的优选方案。

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MySQL第一周 1.数据库是长期存储在计算机内、有组织、可共享的大数据的集合。

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基于大数据的短视频用户兴趣分析-hive+django+spider 摘要：本系统基于Django框架开发，采用Python3.8和MySQL5.7数据库，构建了一个短视频用户兴趣分析平台。系统利用Hadoop处理海量数据，通过随机森林回归算法预测用户兴趣，并使用ECharts进行数据可视化展示。管理员可通过界面管理短视频内容、查看预测结果及各项数据指标。测试采用黑盒与白盒方法验证系统功能与代码逻辑。研究结果表明，该算法模型能有效挖掘用户兴趣偏好，为短视频平台的个性化推荐提供决策支持，有助于提升用户体验和平台运营效率。

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毕设项目分享 大数据用户画像分析系统(源码分享) 本文介绍了一个基于大数据的用户画像分析系统项目，旨在帮助解决毕业设计中创新性和完整性的问题。系统通过数据统计、机器学习和自然语言处理技术构建用户标签体系，实现用户特征的抽象化建模。项目演示了百货商场用户画像分析案例，包含数据预处理、会员年龄构成可视化等环节，使用Python进行数据处理和KMeans聚类分析。系统采用层次化标签分类，综合考虑业务需求和技术实现难度，为精细化运营提供数据支持。该项目综合评分3.5分（满分5分），具有中等难度和工作量，创新点突出，适合作为毕业设计参考案例。

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java计算机毕业设计居民健康和慢性病管理信息系统 社区慢病一体化综合管理平台的设计与实现 基于大数据的基层居民健康档案与慢病随访系统 本文介绍了一个基于SpringBoot的居民健康和慢性病管理信息系统毕业设计项目。系统采用Java+Vue+MySQL技术栈，实现了患者、医生、管理员等多角色协同管理功能，包括在线挂号、体检预约、处方管理、病历记录等核心模块。通过信息化手段解决了传统医疗中的档案管理混乱、就诊流程繁琐等问题，构建了"数据多跑路、患者少跑腿"的智能医疗服务平台。系统包含完整的前后端源码、数据库设计文档及E-R图，采用IDEA/Eclipse开发环境，MySQL5.7/8.0数据库，适合计算机专业毕业设计参考

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