大连理工大学东软深信服大数据项目实例期末大作业

最新推荐文章于 2025-11-25 09:10:01 发布
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北京理工大学小学期东软项目整理
qq_25945437的博客
09-15 2207
转眼间大三开学已经三周了。现在在教室准备学习数据库，可是又有点累。  所幸就写点不费脑子的事情， 也当是对开学这段时间的总结。 东软项目的主要做的事：   在局域网内实现连个pc 机 的信息互传。   具体的则有 文件传输，表情，日历等功能。 首先，需要说明的是 学校要求使用C 语言。  当然，我们大多数人也是只会使用C 的。  只是这次需要用c  来开发一个小的软件。  以前
大连理工计算机专业导师,大连理工大学计算机科学与技术学院研究生导师简介-申彦明...
weixin_29791743的博客
06-30 1294
大连理工大学计算机科学与技术学院研究生导师简介-申彦明大连理工大学 免费考研网/2016-05-04申彦明院系：计算机科学与技术学院办公电话：无电子信箱：shen@dlut.edu.cn更新时间：2014-4-4其他专业：计算机系统结构个人简介大连理工大学计算机科学与技术学院，教授、博士生导师博士: 纽约理工大学电子与计算机工程系(Polytechnic University, now Polyt...
大连东软信息学院计算机几本,大连东软信息学院是几本_是二本还是三本大学？...
weixin_36087469的博客
07-05 1343
高考填报志愿时，大连东软信息学院是几本、到底是二本还是三本是广大考生和家长朋友们十分关心的问题。一、大连东软信息学院是几本？首先，这一点希望大家清楚，教育部门并没有说大连东软信息学院是二本还是三本大学，大连东软信息学院是几本只是民间说法，到底是二本还是三本要根据所在省份(市)招生批次确定(目前高考是按照省份招生，某大学在某省是第二批次招生的话，通常说该大学是二本大学，在第三批次招生的话，通常说该大...
大连东软信息学院计算机怎么样,大连东软信息学院到底怎么样
weixin_30046591的博客
07-28 1832
我是大连东软信息学院的学生(当年是东北大学东软信息学院)我的回答是比较好~~~~大连院校众多大连东软信息学院不能说是最好的学校但是最富特色的学校大连东软信息学院整体来说学费是大连最贵的大学但其在专业设置与实力，大连其他某些学校都无法比拟有些人不要拿东软的专科和某些二本一本比，那肯定有差距每个学校都有好学生，差学生。有钱的和没钱的。来东软的只是一小部分家里很有钱，其他的不能说有钱，只能说他们家里不差...
大连东软信息学院linux系统编程,大连东软信息学院Linux系统编程考试资料
weixin_42562124的博客
05-07 305
大连东软信息学院Linux系统编程考试资料Linux系统程序设计第1章 Linux操作系统基础1.1 Unix/Linux操作系统简介1.2 相关术语1.3 库函数与系统调用1.4 项目构思-远程访问虚拟机1.5 Linux常用命令1.6 项目设计、实施与运行1.1 Unix/Linux操作系统简介Unix概述1969年：Ken Thompson 汇编语言1973年：与Dennis Ritchie...
东北大学计算机硕士去东软,东软集团软件工程师面试：我是东北大学的，师兄师姐都说东大的进 - 职朋职业圈...
weixin_33278498的博客
07-27 1538
为了帮助职业圈网友能够及时了解东软集团的面试流程以及面试过程所涉及的面试问题，职业圈小编把刚获得的东软集团面试经验马上编辑好，快速提供给大家，以便能够尽快帮助到有需要的人。这次面试总共花了1天。面试形式包括1对1面试、职业技能测试、背景调查。面试过程 我是东北大学的，师兄师姐都说东大的进东软还是比较容易的，当然也有许多不是东大的去东软面试，首先头简历，然后在线笔试，收到通知以后就去面试，我去的是硕...
大连学计算机的三本学校,大连三本大学有哪些？见大连三本排名
weixin_26831583的博客
06-28 1871
高考生与家长在选择大连大学时，通常对大学都有一定的期望值，在决定选择大连三本后，选择哪所大连三本好？学习查(sczsxx.com)小编根据2019年辽宁高考投档分数，从高到低依次列举出相应的大连三本大学，供浏览者参考。(注：本文的大连三本大学指的是民办本科大学)一、大连三本大学推荐1、海军大连舰艇学院2、大连医科大学中山学院大连医科大学中山学院始建于1999年，经教育部2004年3月确认为新机制、...
大连东软信息学院Linux模拟题 答案,大连东软信息学院Linux系统编程期末考试试题...
weixin_32179097的博客
05-07 757
大连东软信息学院Linux系统编程期末考试试题大连东软信息学院Linux模拟题一、选择题1．设置文件偏移量的系统调用是A. truncate B. sync C . lseek D.create2．Fdata系统调用的功能是A.刷新所有缓存到磁盘 B.刷新缓存中某个文件的所有信息到磁盘C.刷新缓存中某个文件的数据到磁盘 D.刷新磁盘中某个文件的属性信息到磁盘3．通过文件...
最详细大数据项目落地路线图实践总结
yimenglin的博客
11-22 2970
今天，来谈一谈“大数据项目如何落地？”这个话题。从事过多个大数据项目的规划方案及项目落地工作，在这里与大家分享一些心得，主要是关于大数据项目如何成功落地并取得预期目标，也可以说这些是实践出来的观点。 对于一个大数据应用项目/产品的落地，可以大致总结为五大步骤阶段：数据规划、数据治理、数据应用、迭代实施、商业价值。如下图： 大数据项目落地路线图 01 第一阶段：数据规划 一个成功的大数据项目，需...
大连东软信息学院工程项目管理大学设计.doc
08-28
项目质量改进是在项目实施过程中，通过收集和分析项目质量信息，发现项目质量的问题和不足，提出改进措施，以提高项目质量的过程。 本文以鑫胜有限责任公司厂房建筑工程项目为例，对项目的质量管理进行了系统分析。...
讲座摘要ppt东北大学东软信息学院大连东软信息技术职业学院(“嵌入式软件”文档)共1张.pptx
11-16
讲座摘要ppt东北大学东软信息学院大连东软信息技术职业学院(“嵌入式软件”文档)共1张.pptx
DnuiOJ_oj题库_大连东软信息学院_打包文件_大连东软oj_DnuiOJ_
10-03
【标题】"DnuiOJ_oj题库_大连东软信息学院_打包文件_大连东软oj_DnuiOJ_"所提及的是一个针对大连东软信息学院的在线编程竞赛（Online Judge，简称OJ）题库的压缩包。这个资源包含了学院内部用于教学和竞赛的编程题目...
9-12 东软参加大数据技术标准推进委员会 “数据管理平台标准更新”讨论会.docx
09-13
东软集团参与的大数据技术标准推进委员会“数据管理平台标准更新”讨论会，正是这一领域的重要进展。这场由中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）数据资产管理工作组组织的会议，汇聚了包括中国...
9-12 东软参加大数据技术标准推进委员会 “数据管理平台标准更新”讨论会.zip
09-16
在本次“9-12 东软参加大数据技术标准推进委员会 ‘数据管理平台标准更新’讨论会”中，东软作为国内领先的IT解决方案提供商，积极参与了关于大数据技术领域的重要议题——数据管理平台的标准更新。这一事件揭示了...
CENTOS上的网络安全工具（二十八）SPARK+NetSA Security Tools容器化部署(4)
lhyzws的专栏
11-22 805
在一长串努力的基础上，现在我们应该可以构建较为完整的数据预处理到分析的流程了。下面我们从单容器开始，逐步构建集群化的数据处理分析环境——当然这个环境仍然是初步的，我们暂时还只能将其限制在对pcap文件的批量导入处理上。毕竟，还有好多东西我们尚未涉足。
Hive on Spark && Spark on Hive配置
m0_46241543的博客
11-22 102
本文详细介绍了Hive与Spark集成的两种配置方式：Hive on Spark和Spark on Hive。Hive on Spark通过修改Hive执行引擎为Spark，提升计算效率但需注意内存配置；Spark on Hive则让Spark直接访问Hive元数据，提供更灵活的数据处理能力。配置步骤包括环境变量设置、配置文件修改、HDFS目录创建、依赖文件上传等关键操作，并提供了测试方法和中文乱码解决方案。两种方式都实现了Hive与Spark的优势互补，可根据实际需求选择适合的集成方案。
ODS到DWS的“质量守门人”：数据仓库核心链路的质控
最新发布
2401_83088008的博客
11-25 65
内部逻辑校验：比如DWS层“日销售额”应等于“日有效订单数”乘以“平均客单价”，且各省份的销售额汇总应等于全国总销售额（避免汇总时出现计算错误）。外部对比校验：将DWS层的“日销售额”与业务系统的“前台显示销售额”进行对比（允许±1%的误差，因数据同步延迟导致），若误差超过阈值，则排查是汇总逻辑问题还是数据同步问题。
flink/spark/hive 使用paimon
sunxunyong的博客
11-22 392
Spark on Hive（kyuubi）使用paimon。Spark Jar使用paimon。Flink使用paimon。
从电商订单混乱到数据有序：数据仓库解耦的实战
2401_83088008的博客
11-25 70
回到面试题本身，数据仓库的解耦并非抽象的技术概念，而是通过“分层架构”实现的“责任拆分”——ODS层隔离业务系统，解决“物理依赖”问题；DW层整合加工数据，解决“逻辑混乱”问题；ADS层按需服务，解决“使用低效”问题。其本质是让数据在流动过程中，每一层都只做“自己该做的事”，就像一条有序的生产线，从原材料（原始数据）到半成品（清洗后数据）再到成品（应用数据），每个环节相互独立又紧密衔接。最终实现的，不仅是数据架构的稳定，更是数据对业务的快速响应和有效赋能——这正是数据仓库的核心价值所在。
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