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大数据实时计算引擎 Flink 实战与性能优化
(www.54tianzhisheng.cn)
【简介】
基于 Flink 1.9 讲解的专栏,涉及入门、概念、原理、实战、性能调优、系统案例的讲解。
点击查看原文 >>
由
@zhisheng_blog
2019-11-05 20:56 / 0个评论
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@zhisheng_blog
要不要再学学下面的文章?
1
学习了解数据仓库中的分层概念
(ixyzero.com)
本文详细介绍了数据仓库的分层概念,包括数据运营层(ODS)、数据仓库层(DW)和数据应用层(APP)。其中,DW层进一步细分为数据明细层(DWD)、数据中间层(DWM)和数据服务层(DWS)。文章阐述了各层的功能和作用,并通过实例说明如何在实际业务中应用这些分层概念。该内容适合数据工程师、数据分析师、数据架构师以及对数据仓库设计和实现感兴趣的技术人员阅读。
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@技术头条
2025-01-12 12:08
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Java|如何用一个统一结构接收成员名称不固定的数据
(mazhuang.org)
文章通过企业微信接口示例,介绍用 Jackson 的 @JsonAlias 注解处理 Java 中不固定字段名的 JSON 数据,提升解析通用性。适合需统一处理多样 JSON 数据的 Java 开发者。
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@技术头条
2025-01-12 12:05
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数据的长期保存
(blog.delphij.net)
这篇文章探讨了长期数据保存的策略与实践,详细分析了存储介质的选择、数据完整性保障方法以及常见的管理问题和解决方案。作者结合实践经验,提出了一套适用于个人和企业的数据保存规划。内容适合关注数据存储、安全备份及长期保存技术的开发者、IT 管理人员,以及对数据安全感兴趣的读者,提供了具有实用价值的参考建议。
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@技术头条
2025-01-03 00:15
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Go中秘而不宣的数据结构 CacheLinePad:精细化优化
(colobu.com)
这篇文章深入解析了 Go 语言中的 CacheLine 数据结构,详细探讨了其在多核环境下的内存对齐、伪共享问题以及性能优化方法。通过具体的代码示例和实验分析,文章展示了如何利用 CacheLine 提升并发程序的性能。内容专业且实用,对开发高性能 Go 应用的工程师有很高的参考价值,值得推荐阅读和分享。
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@技术头条
2025-01-03 00:03
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Go中秘而不宣的数据结构 BitVec, 资源优化方法之位向量
(colobu.com)
如何深入理解 Go 的内部数据结构?文章以 BitVec 为例,详细解析了其设计原理、实现方式以及在不同场景中的应用,还探讨了相关的性能优化策略和工程实践。这是一篇高质量的技术解读,为开发者学习 Go 的底层实现提供了宝贵的参考!
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@技术头条
2025-01-02 23:59
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ThinkPad + Redis:构建亿级数据毫秒级查询的平民方案
(soulteary.com)
如何用普通设备实现海量数据的毫秒级查询?文章分享了在 ThinkPad 上构建 Redis 系统的完整方案,详细解析了数据分片、查询优化和资源调配等关键技术,还提供了针对高效查询的实际案例。轻量化实现,高性能表现,为开发者提供了实用的参考思路,值得深入学习!
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@技术头条
2025-01-02 23:58
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Hive SQL如何找出连续日期数据之间的较大波动
(ixyzero.com)
本文介绍了在 Hive SQL 中如何识别连续日期数据的显著波动,适用于异常检测。使用窗口函数 `LAG` 和 `LEAD` 提取前后日期数据,通过对比当天与昨日、近几日的均值或分位数来判定异常。文中提供了查询示例,通过阈值设定(如倍数增加或p90分位数)识别异常值,帮助分析用户行为或数据波动,为风控和数据监控提供技术支持。
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@技术头条
2024-11-02 16:52
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新一代实验分析引擎:驱动履约平台的数据决策
(tech.meituan.com)
本文介绍了美团履约技术平台的新一代实验分析引擎,该引擎对核心实验框架进行了标准化,并融合了众多先进解决方案,有效解决小样本挑战。同时,提供了多样化的溢出效应应对策略,并针对不同业务场景提供了精准的方差和P值计算方法,以规避统计误差。希望对大家有所帮助或启发。
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@技术头条
2024-11-02 16:18
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图解Blink-Tree:B+Tree的一种并发优化结构和算法
(www.codedump.info)
本文介绍了 Blink-Tree,这是一种 B+Tree 的并发优化结构。通过引入 high key 和 link 指针,解决了并发访问时的性能问题,特别适用于高并发环境的存储引擎优化。如果你对数据库存储引擎感兴趣,这篇文章不容错过!
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@技术头条
2024-09-09 23:46
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Spark向量化计算在美团生产环境的实践
(tech.meituan.com)
美团在 Spark 生产环境中引入了向量化计算,使用 Gluten 和 Velox 框架,实现了大数据任务的加速和资源优化。本文详细讲解了 Spark 向量化的原理、性能提升以及美团的实施过程和遇到的挑战,适合关注大数据优化的技术人员。
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@技术头条
2024-09-09 23:41
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