大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:集群资源动态分配的智慧(上)(23 / 30)

       💖💖💖亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到 青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而 我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。💖💖💖

在这里插入图片描述

本博客的精华专栏:

  1. 大数据新视界专栏系列:聚焦大数据,展技术应用,推动进步拓展新视野。
  2. Java 大厂面试专栏系列:提供大厂面试的相关技巧和经验,助力求职。
  3. Python 魅力之旅:探索数据与智能的奥秘专栏系列:走进 Python 的精彩天地,感受数据处理与智能应用的独特魅力。
  4. Java 性能优化传奇之旅:铸就编程巅峰之路:如一把神奇钥匙,深度开启 JVM 等关键领域之门。丰富案例似璀璨繁星,引领你踏上编程巅峰的壮丽征程。
  5. Java 虚拟机(JVM)专栏系列:深入剖析 JVM 的工作原理和优化方法。
  6. Java 技术栈专栏系列:全面涵盖 Java 相关的各种技术。
  7. Java 学习路线专栏系列:为不同阶段的学习者规划清晰的学习路径。
  8. JVM 万亿性能密码:在数字世界的浩瀚星海中,JVM 如神秘宝藏,其万亿性能密码即将开启奇幻之旅。
  9. AI(人工智能)专栏系列:紧跟科技潮流,介绍人工智能的应用和发展趋势。
  10. 智创 AI 新视界专栏系列(NEW):深入剖析 AI 前沿技术,展示创新应用成果,带您领略智能创造的全新世界,提升 AI 认知与实践能力。
  11. 数据库核心宝典:构建强大数据体系专栏系列:专栏涵盖关系与非关系数据库及相关技术,助力构建强大数据体系。
  12. MySQL 之道专栏系列:您将领悟 MySQL 的独特之道,掌握高效数据库管理之法,开启数据驱动的精彩旅程。
  13. 大前端风云榜:引领技术浪潮专栏系列:大前端专栏如风云榜,捕捉 Vue.js、React Native 等重要技术动态,引领你在技术浪潮中前行。
  14. 工具秘籍专栏系列:工具助力,开发如有神。

【青云交社区】和【架构师社区】的精华频道:

  1. 今日看点:宛如一盏明灯,引领你尽情畅游社区精华频道,开启一场璀璨的知识盛宴。
  2. 今日精品佳作:为您精心甄选精品佳作,引领您畅游知识的广袤海洋,开启智慧探索之旅,定能让您满载而归。
  3. 每日成长记录:细致入微地介绍成长记录,图文并茂,真实可触,让你见证每一步的成长足迹。
  4. 每日荣登原力榜:如实记录原力榜的排行真实情况,有图有真相,一同感受荣耀时刻的璀璨光芒。
  5. 每日荣登领军人物榜:精心且精准地记录领军人物榜的真实情况,图文并茂地展现,让领导风采尽情绽放,令人瞩目。
  6. 每周荣登作者周榜:精准记录作者周榜的实际状况,有图有真相,领略卓越风采的绽放。

       展望未来,我将持续深入钻研前沿技术,及时推出如人工智能和大数据等相关专题内容。同时,我会努力打造更加活跃的社区氛围,举办技术挑战活动和代码分享会,激发大家的学习热情与创造力。我也会加强与读者的互动,依据大家的反馈不断优化博客的内容和功能。此外,我还会积极拓展合作渠道,与优秀的博主和技术机构携手合作,为大家带来更为丰富的学习资源和机会。

       我热切期待能与你们一同在这个小小的网络世界里探索、学习、成长你们的每一次点赞、关注、评论、打赏和订阅专栏,都是对我最大的支持。让我们一起在知识的海洋中尽情遨游,共同打造一个充满活力与智慧的博客社区。✨✨✨

       衷心地感谢每一位为我点赞、给予关注、留下真诚留言以及慷慨打赏的朋友,还有那些满怀热忱订阅我专栏的坚定支持者。你们的每一次互动,都犹如强劲的动力,推动着我不断向前迈进。倘若大家对更多精彩内容充满期待,欢迎加入【青云交社区】或加微信:【QingYunJiao】【备注:技术交流】。让我们携手并肩,一同踏上知识的广袤天地,去尽情探索。此刻,请立即访问我的主页 或【青云交社区】吧,那里有更多的惊喜在等待着你。相信通过我们齐心协力的共同努力,这里必将化身为一座知识的璀璨宝库,吸引更多热爱学习、渴望进步的伙伴们纷纷加入,共同开启这一趟意义非凡的探索之旅,驶向知识的浩瀚海洋。让我们众志成城,在未来必定能够汇聚更多志同道合之人,携手共创知识领域的辉煌篇章!


大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:集群资源动态分配的智慧(上)(23 / 30)

  • 引言:
  • 正文:
    • 一、集群资源动态分配概述:Impala 高效运行的核心引擎
      • 1.1 资源动态分配的重要性:大数据海洋中的导航灯塔
      • 1.2 与其他性能优化技术的紧密交织:奏响性能优化的交响曲
    • 二、集群资源动态分配的核心技术:开启智慧分配之门的金钥匙
      • 2.1 基于负载感知的分配算法:洞察秋毫的 “数据管家”
      • 2.2 自适应调整机制:灵活应变的 “智能调节阀”
    • 三、集群资源动态分配的经典案例:商业实战中的璀璨明珠
      • 3.1 互联网广告数据分析:挖掘财富的 “数据金矿探测器”
      • 3.2 电商订单处理与分析:保障电商运营的 “智能中枢”
      • 3.3 金融风险评估与交易监控:守护金融安全的 “数据护盾”
      • 3.4 电信用户数据分析与网络优化:提升通信质量的 “智慧灯塔”
    • 四、集群资源动态分配面临的挑战与应对:披荆斩棘的智慧之道
      • 4.1 资源竞争与冲突:协调资源分配的 “钢丝行走”
      • 4.2 资源预测的准确性:突破优化瓶颈的 “瞄准镜”
  • 结束语:

引言:

亲爱的大数据爱好者们,晚上好!在我们对 Impala性能优化的探索之旅中,《大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能飞跃:动态分区调整的策略与方法(上)(21 / 30)》和《大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能飞跃:分区修剪优化的应用案例(下)(22 / 30)》犹如两颗璀璨的星辰,照亮了我们前行的道路。在动态分区调整中,我们如同运筹帷幄的军师,精心布局,为数据的存储和管理创造了高效的架构。而分区修剪优化,则像是为数据检索打造了一把精准的手术刀,切除了不必要的 “数据赘肉”,让查询效率大幅提升。如今,我们站在新的起点,聚焦于集群资源动态分配这一神秘而关键的领域,它就像为 Impala这头数据处理的 “巨兽” 搭建了一套智能的神经系统,精准地调配能量,确保每一个 “肌肉”(节点)都能在复杂的数据战场中发挥出最佳实力,让整个系统的运行如行云流水般顺畅。

在这里插入图片描述

正文:

一、集群资源动态分配概述:Impala 高效运行的核心引擎

在这里插入图片描述

1.1 资源动态分配的重要性:大数据海洋中的导航灯塔

在大数据这片波涛汹涌、无边无际的海洋里,Impala就像一艘肩负重任的巨轮,要在海量的数据任务中破浪前行。集群资源动态分配则是巨轮上的导航灯塔,其重要性不言而喻。它依据不同数据任务的特性,如同经验丰富的领航员根据风向和水流调整船帆一样,巧妙地分配计算资源、内存资源等各类资源。

想象一下,在一个庞大的金融数据处理场景中,既有复杂的风险评估模型计算任务,需要大量的 CPU 资源进行复杂的数值运算,又有实时的交易数据查询任务,对响应速度要求极高,需要充足的内存资源来快速获取数据。若没有动态分配资源,就好比在狂风暴雨中失去了航向,风险评估任务可能会像贪婪的巨兽,吞噬所有资源,导致交易数据查询任务陷入无尽的等待,整个金融系统的效率将遭受重创。而合理的资源动态分配能够根据任务的优先级、复杂度、实时需求等多维度因素,灵活地调整资源分配比例,让每一个数据任务都能在合适的时机获得足够的资源支持,保障 Impala这艘巨轮在数据海洋中稳定而高效地航行。

1.2 与其他性能优化技术的紧密交织:奏响性能优化的交响曲

集群资源动态分配并非是一座孤立的岛屿,它与动态分区调整和分区修剪优化等性能优化技术紧密交织,共同奏响了 Impala性能优化的交响曲。动态分区调整和分区修剪优化为资源动态分配勾勒出了清晰的 “乐谱”,它们使数据的存储和检索更加合理有序,就像为音乐家准备了完美的乐章。这使得资源动态分配能够依据优化后的数据结构和查询模式,更精准地为不同类型和规模的数据任务分配资源。

例如,经过分区修剪优化后的查询任务,其数据范围更加明确,资源动态分配系统就可以像一位技艺高超的指挥家,准确地判断出该任务所需的资源量,避免资源的浪费和过度分配。这种协同效应就像一个配合默契的乐队,每个成员(技术)都发挥出自己的优势,共同为听众(用户)带来一场精彩绝伦的演出(高效的数据处理体验)。

二、集群资源动态分配的核心技术:开启智慧分配之门的金钥匙

2.1 基于负载感知的分配算法:洞察秋毫的 “数据管家”

基于负载感知的分配算法是集群资源动态分配的核心 “魔法棒”,它宛如一位洞察秋毫的 “数据管家”,时刻注视着集群中每个节点的负载状况以及正在运行和排队的任务细节。这个算法就像一个拥有无数触角的智能生物,通过实时收集和深度分析各种信息,能够精确预测每个任务在不同阶段所需的资源量。

以一个大型医疗数据分析项目为例,其中包含了对海量患者病历数据的文本分析任务(这是一个 CPU 密集型任务,需要大量的计算资源来处理复杂的文本挖掘算法)和对医疗影像数据的实时检索任务(这是一个内存敏感型任务,需要快速从内存中加载和处理高分辨率的影像数据)。基于负载感知的分配算法能够敏锐地察觉到这些任务的特性,为文本分析任务分配足够的 CPU 核心,就像为一位饥饿的食客提供足够的食物,确保它能够高效地完成复杂的计算。同时,为医疗影像检索任务预留充足的内存空间,保证影像数据能够如闪电般快速呈现在医生的眼前。

# 以下是一个更详细的基于负载感知的资源分配模拟代码(示例)
import random
import queue
import time

# 模拟任务队列,每个任务有类型(0 - CPU 密集型,1 - 内存密集型,2 - I/O 密集型)、优先级(0 - 高,1 - 中,2 - 低)和预计执行时间
task_queue = queue.Queue()
for _ in range(20):
    task_type = random.randint(0, 2)
    priority = random.randint(0, 2)
    estimated_time = random.randint(1, 10)  # 模拟预计执行时间(单位:秒)
    task_queue.put((task_type, priority, estimated_time))

# 模拟资源池,包括 CPU 核心、内存和 I/O 带宽
resources = {'cpu_cores': 16,'memory': 32, 'io_bandwidth': 100}

# 基于负载感知分配资源的主函数
def allocate_resources(task_queue, resources):
    while not task_queue.empty():
        task = task_queue.get()
        if task[0] == 0:  # CPU 密集型任务
            if resources['cpu_cores'] >= 4 and (task[1] == 0 or resources['cpu_cores'] >= 6):
                resources['cpu_cores'] -= 4
                print(f"分配 4 个 CPU 核心给任务(类型:CPU 密集型,优先级:{task[1]},预计执行时间:{task[2]} 秒)")
                time.sleep(task[2])  # 模拟任务执行
                resources['cpu_cores'] += 4
            else:
                print(f"资源不足,任务(类型:CPU 密集型,优先级:{task[1]},预计执行时间:{task[2]} 秒)等待")
                task_queue.put(task)
        elif task[0] == 1:  # 内存密集型任务
            if resources['memory'] >= 8 and (task[1] == 0 or resources['memory'] >= 12):
                resources['memory'] -= 8
                print(f"分配 8GB 内存给任务(类型:内存密集型,优先级:{task[1]},预计执行时间:{task[2]} 秒)")
                time.sleep(task[2])  # 模拟任务执行
                resources['memory'] += 8
            else:
                print(f"资源不足,任务(类型:内存密集型,优先级:{task[1]},预计执行时间:{task[2]} 秒)等待")
                task_queue.put(task)
        elif task[0] == 2:  # I/O 密集型任务
            if resources['io_bandwidth'] >= 20 and (task[1] == 0 or resources['io_bandwidth'] >= 30):
                resources['io_bandwidth'] -= 20
                print(f"分配 20 的 I/O 带宽给任务(类型:I/O 密集型,优先级:{task[1]},预计执行时间:{task[2]} 秒)")
                time.sleep(task[2])  # 模拟任务执行
                resources['io_bandwidth'] += 20
            else:
                print(f"资源不足,任务(类型:I/O 密集型,优先级:{task[1]},预计执行时间:{task[2]} 秒)等待")
                task_queue.put(task)

allocate_resources(task_queue, resources)

2.2 自适应调整机制:灵活应变的 “智能调节阀”

自适应调整机制是集群资源动态分配的 “智能调节阀”,它保障了资源分配在复杂多变的数据处理环境中始终保持最佳状态。在数据处理的世界里,任务就像天气一样变幻莫测,其资源需求可能会随着时间和数据状态的变化而剧烈波动。

以一个长期运行的气象数据分析项目为例,在数据收集阶段,可能主要是 I/O 密集型任务,需要大量的带宽来接收来自各个气象站的实时数据。随着数据分析阶段的到来,可能会转变为 CPU 密集型任务,需要对海量的气象数据进行复杂的数值模拟和模型计算。自适应调整机制就像一个聪明的 “天气预测员”,能够根据任务执行过程中的各种反馈信息,如 CPU 使用率、内存占用率、I/O 吞吐量等,及时调整资源分配。当发现任务从 I/O 密集型向 CPU 密集型转变时,它会迅速从其他相对空闲的 I/O 任务中调配 CPU 资源过来,确保气象数据分析任务能够顺利进行,就像根据天气变化及时调整灌溉系统的阀门,保证每一株植物(数据任务)都能得到适量的水分(资源)。

三、集群资源动态分配的经典案例:商业实战中的璀璨明珠

3.1 互联网广告数据分析:挖掘财富的 “数据金矿探测器”

在竞争激烈的互联网广告领域,一家全球知名的广告公司每天都要处理如潮水般海量的广告投放数据,这些数据就像一座蕴藏着无尽财富的金矿,存储在庞大的 Impala集群中。广告效果分析、用户行为分析等复杂任务如同挖掘金矿的重型机械,需要大量的计算资源来深入挖掘数据背后的价值。而实时的广告投放数据查询则像金矿中的指南针,为广告投放策略的实时调整提供方向,其对响应速度的要求极高,不能有丝毫延迟。

在未实施集群资源动态分配之前,资源分配就像一场混乱的战争,毫无章法。数据分析任务常常因为得不到足够的资源而陷入漫长的等待,就像饥饿的矿工没有工具一样,无法有效地挖掘数据金矿。这导致广告策略的调整严重滞后,错失了许多商业机会。

然而,当引入基于负载感知的资源动态分配后,整个局面焕然一新。系统如同拥有了一位智慧的指挥官,能够根据任务类型合理分配资源。例如,在夜间低峰期,当实时数据查询任务相对较少时,可以将更多的 CPU 和内存资源分配给大型的广告效果分析任务,就像在夜晚集中力量挖掘金矿,加快分析速度。而在白天广告投放高峰期,保证有足够的资源用于实时数据查询,使广告投放人员能够像使用精准的指南针一样,根据实时数据迅速调整投放策略。

指标优化前优化后提升比例
广告效果分析完成时间(小时)8362.5%
实时数据查询响应时间(秒)10280%

3.2 电商订单处理与分析:保障电商运营的 “智能中枢”

在电商这个高速运转的商业世界里,一家顶级电商平台的订单处理和数据分析系统完全依赖于 Impala。订单处理涵盖了从订单创建、支付处理、库存管理到物流分配等一系列复杂环节,每一个环节都像紧密咬合的齿轮,任何一个环节的卡顿都可能影响整个电商运营的顺畅。同时,对订单数据进行深度分析,如用户购买行为分析、商品销售趋势分析等,就像电商平台的 “智慧大脑”,为营销策略的制定提供重要依据。

以前,由于资源分配固定不变,就像一条僵硬的铁链,在促销活动期间订单处理任务繁忙时,数据分析任务几乎陷入瘫痪,反之亦然。这就像大脑和身体失去了协调,导致电商运营效率低下。

但是,采用了集群资源动态分配系统后,尤其是结合自适应调整机制,整个电商运营就像安装了一个智能中枢。在促销活动高峰,系统会像一位公正的裁判,优先保障订单处理的资源需求,确保每一个订单都能快速准确地处理,就像保证货物能够在繁忙的物流网络中顺畅流通。同时,利用订单处理的空闲时间为数据分析任务分配资源,提前为促销策略调整做准备。在订单处理压力较小时,加大数据分析资源分配,让电商平台的 “智慧大脑” 更加敏锐地洞察市场趋势。

指标优化前优化后提升比例
促销期间订单处理延迟(分钟)30873.3%
数据分析准备时间(小时)12558.3%

3.3 金融风险评估与交易监控:守护金融安全的 “数据护盾”

在金融领域这个高风险的舞台上,一家大型银行依赖 Impala来处理海量的金融交易数据和进行风险评估。金融风险评估模型需要对大量的历史交易数据、市场数据以及客户信用数据进行复杂的计算和分析,这是一个典型的 CPU 密集型任务,就像一个精密的风险探测器,需要足够的计算能力来准确识别潜在的风险。同时,实时的交易监控任务要确保每一笔交易的合法性和安全性,对内存和 I/O 资源的需求极高,需要迅速获取和处理交易数据,如同银行的安全卫士,时刻保持警惕。

在没有实施集群资源动态分配之前,资源分配不合理导致风险评估任务和交易监控任务之间经常出现资源冲突。风险评估可能因为得不到足够的 CPU 资源而无法及时更新风险模型,导致对潜在风险的预警延迟。交易监控则可能因为内存或 I/O 资源不足而出现交易数据处理不及时的情况,给金融安全带来隐患。

实施集群资源动态分配后,情况得到了根本性的改变。基于负载感知的分配算法和自适应调整机制发挥了巨大作用。例如,在市场波动较大、交易频繁的时段,系统会自动为交易监控任务分配更多的内存和 I/O 资源,保证交易数据的实时处理。而在相对稳定的时期,会适当增加风险评估任务的 CPU 资源分配,加速风险模型的更新和优化。

指标优化前优化后提升比例
风险评估模型更新周期(天)7357.1%
交易监控数据处理延迟(秒)5180%

3.4 电信用户数据分析与网络优化:提升通信质量的 “智慧灯塔”

在电信行业这个庞大的通信网络中,一家拥有数亿用户的电信巨头使用 Impala来存储和分析海量的用户数据和网络数据。用户数据分析包括对用户通话记录、短信内容、上网行为等的深度挖掘,以了解用户需求、优化套餐设计,这是一个复杂的混合负载型任务,涉及 CPU、内存和 I/O 资源的综合需求。网络优化则需要实时监控网络流量、信号强度等数据,及时调整网络资源分配,保障通信质量,这对实时数据处理能力要求极高。

在未引入集群资源动态分配之前,资源分配不合理使得用户数据分析和网络优化都受到了严重影响。用户数据分析任务可能因为资源不足而无法及时完成,导致套餐设计滞后,无法满足用户需求。网络优化任务可能因为无法及时获取足够资源而出现网络拥塞、信号差等问题,影响用户通信体验。

采用集群资源动态分配后,系统能够根据任务的实时负载情况灵活调配资源。在网络使用高峰期,优先保障网络优化任务的资源需求,确保网络的稳定运行。在用户数据分析方面,利用网络空闲时段和分布式计算资源,加快数据分析速度,为电信公司制定更精准的营销策略和网络优化方案提供支持。

指标优化前优化后提升比例
用户数据分析完成时间(小时)10460%
网络拥塞率(高峰期)20%5%75%

四、集群资源动态分配面临的挑战与应对:披荆斩棘的智慧之道

4.1 资源竞争与冲突:协调资源分配的 “钢丝行走”

在集群资源动态分配的过程中,资源竞争与冲突就像在钢丝上行走,需要极高的平衡技巧。不同的数据任务就像一群饥饿的野兽,对资源的需求时间和类型常常会出现重叠,它们在资源的有限空间里相互争抢。

例如,在一个同时运行多个大型科研项目的集群环境中,一个基因测序数据分析项目和一个天体物理模拟项目可能同时需要大量的 CPU 资源。这两个项目都具有极高的优先级,就像两辆高速行驶且互不相让的列车,若不加以合理协调,很可能导致资源冲突,使整个系统陷入混乱。

为了解决这个难题,需要建立一套精细的资源分配优先级规则。这套规则要综合考虑任务的重要性、紧急程度、对业务的影响等多方面因素。例如,可以根据任务所属的业务领域对公司的战略重要性来确定初始优先级,同时结合任务的实时需求和等待时间来动态调整优先级。此外,采用资源预留策略也是一种有效的方法。对于关键任务,提前预留一定比例的资源,就像为重要嘉宾预留座位一样,确保它们在需要的时候能够顺利获取资源,避免因资源竞争导致的系统故障和业务损失。

4.2 资源预测的准确性:突破优化瓶颈的 “瞄准镜”

准确预测任务的资源需求是集群资源动态分配的关键瓶颈,就像射击比赛中需要一个精准的瞄准镜一样。然而,在复杂的数据处理环境中,这并非易事。数据的动态变化和任务的复杂性使得资源需求预测充满了不确定性。

以一个社交媒体数据分析项目为例,一个看似简单的热门话题趋势分析任务可能因为某个热点事件的突然爆发,导致数据量呈指数级增长,从而需要比预期更多的内存和计算资源来处理。原本按照常规预测分配的资源就像杯水车薪,无法满足任务的实际需求,进而影响任务的执行效率和结果的准确性。

为了提高资源预测的准确性,我们可以多管齐下。一方面,利用机器学习算法对海量的历史任务数据进行深度挖掘和分析。通过建立如回归模型、神经网络模型等资源需求预测模型,从历史数据中学习不同类型任务在不同场景下的资源使用模式。例如,对于文本类数据分析任务,可以根据以往相似规模文本分析的 CPU 使用时长、内存占用峰值等数据来训练模型,使模型能够根据当前任务的文本量、复杂度等特征预测所需资源。

另一方面,结合实时的任务监控数据来不断修正预测结果。在任务执行过程中,实时收集诸如 CPU 使用率、内存使用率、I/O 操作频率等指标,当发现实际资源使用情况与预测值出现偏差时,及时调整资源分配策略。同时,将这些实时数据反馈给预测模型,让模型不断学习和适应新的情况,从而提高资源分配的精准度,就像给瞄准镜配备了自动校准功能,始终让资源分配的 “子弹” 精准命中任务需求的 “靶心”。

结束语:

在这里插入图片描述

亲爱的大数据爱好者们,在这篇文章中,我们如同无畏的探险家,深入探究了 Impala的集群资源动态分配这一神秘而关键的领域。从它的重要意义和与其他技术的协同关系,到核心技术的剖析,再到丰富多样的商业案例展示,以及应对挑战的智慧之策,为您绘制了一幅详尽且生动的画卷。

您在使用 Impala或者其他大数据处理系统时,是否也遭遇过资源分配的棘手问题呢?是如何应对的呢?亦或是您对集群资源动态分配有独特的见解和创新的思路?欢迎在评论区或CSDN社区分享您的宝贵经验和奇思妙想,让我们在大数据的广袤天地里共同探索,携手前行。

在后续的文章《大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化:资源分配与负载均衡的协同(下)(24 / 30)》中,我们将进一步挖掘资源分配与负载均衡之间千丝万缕的联系,探寻它们如何协同作战,为 Impala的性能优化注入更强大的力量,期待与您再次相聚,共同开启新的智慧之旅。

说明: 文中部分图片来自官网:(https://impala.apache.org/)


———— 精 选 文 章 ————
  1. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能飞跃:分区修剪优化的应用案例(下)(22 / 30)(最新)
  2. 智创 AI 新视界 – AI 助力医疗影像诊断的新突破(最新)
  3. 智创 AI 新视界 – AI 在智能家居中的智能升级之路(最新)
  4. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能飞跃:动态分区调整的策略与方法(上)(21 / 30)(最新)
  5. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 存储格式转换:从原理到实践,开启大数据性能优化星际之旅(下)(20/30)(最新)
  6. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化:基于数据特征的存储格式选择(上)(19/30)(最新)
  7. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能提升:高级执行计划优化实战案例(下)(18/30)(最新)
  8. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能提升:解析执行计划优化的神秘面纱(上)(17/30)(最新)
  9. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化:优化数据加载的实战技巧(下)(16/30)(最新)
  10. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化:数据加载策略如何决定分析速度(上)(15/30)(最新)
  11. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化:为企业决策加速的核心力量(下)(14/30)(最新)
  12. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 在大数据架构中的性能优化全景洞察(上)(13/30)(最新)
  13. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化:新技术融合的无限可能(下)(12/30)(最新)
  14. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化:融合机器学习的未来之路(上 (2-2))(11/30)(最新)
  15. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化:融合机器学习的未来之路(上 (2-1))(11/30)(最新)
  16. 大数据新视界 – 大数据大厂之经典案例解析:广告公司 Impala 优化的成功之道(下)(10/30)(最新)
  17. 大数据新视界 – 大数据大厂之经典案例解析:电商企业如何靠 Impala性能优化逆袭(上)(9/30)(最新)
  18. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化:从数据压缩到分析加速(下)(8/30)(最新)
  19. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化:应对海量复杂数据的挑战(上)(7/30)(最新)
  20. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 资源管理:并发控制的策略与技巧(下)(6/30)(最新)
  21. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 与内存管理:如何避免资源瓶颈(上)(5/30)(最新)
  22. 大数据新视界 – 大数据大厂之提升 Impala 查询效率:重写查询语句的黄金法则(下)(4/30)(最新)
  23. 大数据新视界 – 大数据大厂之提升 Impala 查询效率:索引优化的秘籍大揭秘(上)(3/30)(最新)
  24. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化:数据存储分区的艺术与实践(下)(2/30)(最新)
  25. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化:解锁大数据分析的速度密码(上)(1/30)(最新)
  26. 大数据新视界 – 大数据大厂都在用的数据目录管理秘籍大揭秘,附海量代码和案例(最新)
  27. 大数据新视界 – 大数据大厂之数据质量管理全景洞察:从荆棘挑战到辉煌策略与前沿曙光(最新)
  28. 大数据新视界 – 大数据大厂之大数据环境下的网络安全态势感知(最新)
  29. 大数据新视界 – 大数据大厂之多因素认证在大数据安全中的关键作用(最新)
  30. 大数据新视界 – 大数据大厂之优化大数据计算框架 Tez 的实践指南(最新)
  31. 技术星河中的璀璨灯塔 —— 青云交的非凡成长之路(最新)
  32. 大数据新视界 – 大数据大厂之大数据重塑影视娱乐产业的未来(4 - 4)(最新)
  33. 大数据新视界 – 大数据大厂之大数据重塑影视娱乐产业的未来(4 - 3)(最新)
  34. 大数据新视界 – 大数据大厂之大数据重塑影视娱乐产业的未来(4 - 2)(最新)
  35. 大数据新视界 – 大数据大厂之大数据重塑影视娱乐产业的未来(4 - 1)(最新)
  36. 大数据新视界 – 大数据大厂之Cassandra 性能优化策略:大数据存储的高效之路(最新)
  37. 大数据新视界 – 大数据大厂之大数据在能源行业的智能优化变革与展望(最新)
  38. 智创 AI 新视界 – 探秘 AIGC 中的生成对抗网络(GAN)应用(最新)
  39. 大数据新视界 – 大数据大厂之大数据与虚拟现实的深度融合之旅(最新)
  40. 大数据新视界 – 大数据大厂之大数据与神经形态计算的融合:开启智能新纪元(最新)
  41. 智创 AI 新视界 – AIGC 背后的深度学习魔法:从原理到实践(最新)
  42. 大数据新视界 – 大数据大厂之大数据和增强现实(AR)结合:创造沉浸式数据体验(最新)
  43. 大数据新视界 – 大数据大厂之如何降低大数据存储成本:高效存储架构与技术选型(最新)
  44. 大数据新视界 --大数据大厂之大数据与区块链双链驱动:构建可信数据生态(最新)
  45. 大数据新视界 – 大数据大厂之 AI 驱动的大数据分析:智能决策的新引擎(最新)
  46. 大数据新视界 --大数据大厂之区块链技术:为大数据安全保驾护航(最新)
  47. 大数据新视界 --大数据大厂之 Snowflake 在大数据云存储和处理中的应用探索(最新)
  48. 大数据新视界 --大数据大厂之数据脱敏技术在大数据中的应用与挑战(最新)
  49. 大数据新视界 --大数据大厂之 Ray:分布式机器学习框架的崛起(最新)
  50. 大数据新视界 --大数据大厂之大数据在智慧城市建设中的应用:打造智能生活的基石(最新)
  51. 大数据新视界 --大数据大厂之 Dask:分布式大数据计算的黑马(最新)
  52. 大数据新视界 --大数据大厂之 Apache Beam:统一批流处理的大数据新贵(最新)
  53. 大数据新视界 --大数据大厂之图数据库与大数据:挖掘复杂关系的新视角(最新)
  54. 大数据新视界 --大数据大厂之 Serverless 架构下的大数据处理:简化与高效的新路径(最新)
  55. 大数据新视界 --大数据大厂之大数据与边缘计算的协同:实时分析的新前沿(最新)
  56. 大数据新视界 --大数据大厂之 Hadoop MapReduce 优化指南:释放数据潜能,引领科技浪潮(最新)
  57. 诺贝尔物理学奖新视野:机器学习与神经网络的璀璨华章(最新)
  58. 大数据新视界 --大数据大厂之 Volcano:大数据计算任务调度的新突破(最新)
  59. 大数据新视界 --大数据大厂之 Kubeflow 在大数据与机器学习融合中的应用探索(最新)
  60. 大数据新视界 --大数据大厂之大数据环境下的零信任安全架构:构建可靠防护体系(最新)
  61. 大数据新视界 --大数据大厂之差分隐私技术在大数据隐私保护中的实践(最新)
  62. 大数据新视界 --大数据大厂之 Dremio:改变大数据查询方式的创新引擎(最新)
  63. 大数据新视界 --大数据大厂之 ClickHouse:大数据分析领域的璀璨明星(最新)
  64. 大数据新视界 --大数据大厂之大数据驱动下的物流供应链优化:实时追踪与智能调配(最新)
  65. 大数据新视界 --大数据大厂之大数据如何重塑金融风险管理:精准预测与防控(最新)
  66. 大数据新视界 --大数据大厂之 GraphQL 在大数据查询中的创新应用:优化数据获取效率(最新)
  67. 大数据新视界 --大数据大厂之大数据与量子机器学习融合:突破智能分析极限(最新)
  68. 大数据新视界 --大数据大厂之 Hudi 数据湖框架性能提升:高效处理大数据变更(最新)
  69. 大数据新视界 --大数据大厂之 Presto 性能优化秘籍:加速大数据交互式查询(最新)
  70. 大数据新视界 --大数据大厂之大数据驱动智能客服 – 提升客户体验的核心动力(最新)
  71. 大数据新视界 --大数据大厂之大数据于基因测序分析的核心应用 - 洞悉生命信息的密钥(最新)
  72. 大数据新视界 --大数据大厂之 Ibis:独特架构赋能大数据分析高级抽象层(最新)
  73. 大数据新视界 --大数据大厂之 DataFusion:超越传统的大数据集成与处理创新工具(最新)
  74. 大数据新视界 --大数据大厂之 从 Druid 和 Kafka 到 Polars:大数据处理工具的传承与创新(最新)
  75. 大数据新视界 --大数据大厂之 Druid 查询性能提升:加速大数据实时分析的深度探索(最新)
  76. 大数据新视界 --大数据大厂之 Kafka 性能优化的进阶之道:应对海量数据的高效传输(最新)
  77. 大数据新视界 --大数据大厂之深度优化 Alluxio 分层架构:提升大数据缓存效率的全方位解析(最新)
  78. 大数据新视界 --大数据大厂之 Alluxio:解析数据缓存系统的分层架构(最新)
  79. 大数据新视界 --大数据大厂之 Alluxio 数据缓存系统在大数据中的应用与配置(最新)
  80. 大数据新视界 --大数据大厂之TeZ 大数据计算框架实战:高效处理大规模数据(最新)
  81. 大数据新视界 --大数据大厂之数据质量评估指标与方法:提升数据可信度(最新)
  82. 大数据新视界 --大数据大厂之 Sqoop 在大数据导入导出中的应用与技巧(最新)
  83. 大数据新视界 --大数据大厂之数据血缘追踪与治理:确保数据可追溯性(最新)
  84. 大数据新视界 --大数据大厂之Cassandra 分布式数据库在大数据中的应用与调优(最新)
  85. 大数据新视界 --大数据大厂之基于 MapReduce 的大数据并行计算实践(最新)
  86. 大数据新视界 --大数据大厂之数据压缩算法比较与应用:节省存储空间(最新)
  87. 大数据新视界 --大数据大厂之 Druid 实时数据分析平台在大数据中的应用(最新)
  88. 大数据新视界 --大数据大厂之数据清洗工具 OpenRefine 实战:清理与转换数据(最新)
  89. 大数据新视界 --大数据大厂之 Spark Streaming 实时数据处理框架:案例与实践(最新)
  90. 大数据新视界 --大数据大厂之 Kylin 多维分析引擎实战:构建数据立方体(最新)
  91. 大数据新视界 --大数据大厂之HBase 在大数据存储中的应用与表结构设计(最新)
  92. 大数据新视界 --大数据大厂之大数据实战指南:Apache Flume 数据采集的配置与优化秘籍(最新)
  93. 大数据新视界 --大数据大厂之大数据存储技术大比拼:选择最适合你的方案(最新)
  94. 大数据新视界 --大数据大厂之 Reactjs 在大数据应用开发中的优势与实践(最新)
  95. 大数据新视界 --大数据大厂之 Vue.js 与大数据可视化:打造惊艳的数据界面(最新)
  96. 大数据新视界 --大数据大厂之 Node.js 与大数据交互:实现高效数据处理(最新)
  97. 大数据新视界 --大数据大厂之JavaScript在大数据前端展示中的精彩应用(最新)
  98. 大数据新视界 --大数据大厂之AI 与大数据的融合:开创智能未来的新篇章(最新)
  99. 大数据新视界 --大数据大厂之算法在大数据中的核心作用:提升效率与智能决策(最新)
  100. 大数据新视界 --大数据大厂之DevOps与大数据:加速数据驱动的业务发展(最新)
  101. 大数据新视界 --大数据大厂之SaaS模式下的大数据应用:创新与变革(最新)
  102. 大数据新视界 --大数据大厂之Kubernetes与大数据:容器化部署的最佳实践(最新)
  103. 大数据新视界 --大数据大厂之探索ES:大数据时代的高效搜索引擎实战攻略(最新)
  104. 大数据新视界 --大数据大厂之Redis在缓存与分布式系统中的神奇应用(最新)
  105. 大数据新视界 --大数据大厂之数据驱动决策:如何利用大数据提升企业竞争力(最新)
  106. 大数据新视界 --大数据大厂之MongoDB与大数据:灵活文档数据库的应用场景(最新)
  107. 大数据新视界 --大数据大厂之数据科学项目实战:从问题定义到结果呈现的完整流程(最新)
  108. 大数据新视界 --大数据大厂之 Cassandra 分布式数据库:高可用数据存储的新选择(最新)
  109. 大数据新视界 --大数据大厂之数据安全策略:保护大数据资产的最佳实践(最新)
  110. 大数据新视界 --大数据大厂之Kafka消息队列实战:实现高吞吐量数据传输(最新)
  111. 大数据新视界 --大数据大厂之数据挖掘入门:用 R 语言开启数据宝藏的探索之旅(最新)
  112. 大数据新视界 --大数据大厂之HBase深度探寻:大规模数据存储与查询的卓越方案(最新)
  113. IBM 中国研发部裁员风暴,IT 行业何去何从?(最新)
  114. 大数据新视界 --大数据大厂之数据治理之道:构建高效大数据治理体系的关键步骤(最新)
  115. 大数据新视界 --大数据大厂之Flink强势崛起:大数据新视界的璀璨明珠(最新)
  116. 大数据新视界 --大数据大厂之数据可视化之美:用 Python 打造炫酷大数据可视化报表(最新)
  117. 大数据新视界 --大数据大厂之 Spark 性能优化秘籍:从配置到代码实践(最新)
  118. 大数据新视界 --大数据大厂之揭秘大数据时代 Excel 魔法:大厂数据分析师进阶秘籍(最新)
  119. 大数据新视界 --大数据大厂之Hive与大数据融合:构建强大数据仓库实战指南(最新)
  120. 大数据新视界–大数据大厂之Java 与大数据携手:打造高效实时日志分析系统的奥秘(最新)
  121. 大数据新视界–面向数据分析师的大数据大厂之MySQL基础秘籍:轻松创建数据库与表,踏入大数据殿堂(最新)
  122. 全栈性能优化秘籍–Linux 系统性能调优全攻略:多维度优化技巧大揭秘(最新)
  123. 大数据新视界–大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘 MySQL 集群架构负载均衡核心算法:从理论到 Java 代码实战,让你的数据库性能飙升!(最新)
  124. 大数据新视界–大数据大厂之MySQL数据库课程设计:MySQL集群架构负载均衡故障排除与解决方案(最新)
  125. 解锁编程高效密码:四大工具助你一飞冲天!(最新)
  126. 大数据新视界–大数据大厂之MySQL数据库课程设计:MySQL数据库高可用性架构探索(2-1)(最新)
  127. 大数据新视界–大数据大厂之MySQL数据库课程设计:MySQL集群架构负载均衡方法选择全攻略(2-2)(最新)
  128. 大数据新视界–大数据大厂之MySQL数据库课程设计:MySQL 数据库 SQL 语句调优方法详解(2-1)(最新)
  129. 大数据新视界–大数据大厂之MySQL 数据库课程设计:MySQL 数据库 SQL 语句调优的进阶策略与实际案例(2-2)(最新)
  130. 大数据新视界–大数据大厂之MySQL 数据库课程设计:数据安全深度剖析与未来展望(最新)
  131. 大数据新视界–大数据大厂之MySQL 数据库课程设计:开启数据宇宙的传奇之旅(最新)
  132. 大数据新视界–大数据大厂之大数据时代的璀璨导航星:Eureka 原理与实践深度探秘(最新)
  133. Java性能优化传奇之旅–Java万亿级性能优化之Java 性能优化逆袭:常见错误不再是阻碍(最新)
  134. Java性能优化传奇之旅–Java万亿级性能优化之Java 性能优化传奇:热门技术点亮高效之路(最新)
  135. Java性能优化传奇之旅–Java万亿级性能优化之电商平台高峰时段性能优化:多维度策略打造卓越体验(最新)
  136. Java性能优化传奇之旅–Java万亿级性能优化之电商平台高峰时段性能大作战:策略与趋势洞察(最新)
  137. JVM万亿性能密码–JVM性能优化之JVM 内存魔法:开启万亿级应用性能新纪元(最新)
  138. 十万流量耀前路,成长感悟谱新章(最新)
  139. AI 模型:全能与专精之辩 —— 一场科技界的 “超级大比拼”(最新)
  140. 国产游戏技术:挑战与机遇(最新)
  141. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(10)(最新)
  142. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(9)(最新)
  143. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(8)(最新)
  144. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(7)(最新)
  145. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(6)(最新)
  146. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(5)(最新)
  147. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(4)(最新)
  148. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(3)(最新)
  149. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(2)(最新)
  150. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(1)(最新)
  151. Java 面试题 ——JVM 大厂篇之 Java 工程师必备:顶尖工具助你全面监控和分析 CMS GC 性能(2)(最新)
  152. Java面试题–JVM大厂篇之Java工程师必备:顶尖工具助你全面监控和分析CMS GC性能(1)(最新)
  153. Java面试题–JVM大厂篇之未来已来:为什么ZGC是大规模Java应用的终极武器?(最新)
  154. AI 音乐风暴:创造与颠覆的交响(最新)
  155. 编程风暴:勇破挫折,铸就传奇(最新)
  156. Java面试题–JVM大厂篇之低停顿、高性能:深入解析ZGC的优势(最新)
  157. Java面试题–JVM大厂篇之解密ZGC:让你的Java应用高效飞驰(最新)
  158. Java面试题–JVM大厂篇之掌控Java未来:深入剖析ZGC的低停顿垃圾回收机制(最新)
  159. GPT-5 惊涛来袭:铸就智能新传奇(最新)
  160. AI 时代风暴:程序员的核心竞争力大揭秘(最新)
  161. Java面试题–JVM大厂篇之Java新神器ZGC:颠覆你的垃圾回收认知!(最新)
  162. Java面试题–JVM大厂篇之揭秘:如何通过优化 CMS GC 提升各行业服务器响应速度(最新)
  163. “低代码” 风暴:重塑软件开发新未来(最新)
  164. 程序员如何平衡日常编码工作与提升式学习?–编程之路:平衡与成长的艺术(最新)
  165. 编程学习笔记秘籍:开启高效学习之旅(最新)
  166. Java面试题–JVM大厂篇之高并发Java应用的秘密武器:深入剖析GC优化实战案例(最新)
  167. Java面试题–JVM大厂篇之实战解析:如何通过CMS GC优化大规模Java应用的响应时间(最新)
  168. Java面试题–JVM大厂篇(1-10)
  169. Java面试题–JVM大厂篇之Java虚拟机(JVM)面试题:涨知识,拿大厂Offer(11-20)
  170. Java面试题–JVM大厂篇之JVM面试指南:掌握这10个问题,大厂Offer轻松拿
  171. Java面试题–JVM大厂篇之Java程序员必学:JVM架构完全解读
  172. Java面试题–JVM大厂篇之以JVM新特性看Java的进化之路:从Loom到Amber的技术篇章
  173. Java面试题–JVM大厂篇之深入探索JVM:大厂面试官心中的那些秘密题库
  174. Java面试题–JVM大厂篇之高级Java开发者的自我修养:深入剖析JVM垃圾回收机制及面试要点
  175. Java面试题–JVM大厂篇之从新手到专家:深入探索JVM垃圾回收–开端篇
  176. Java面试题–JVM大厂篇之Java性能优化:垃圾回收算法的神秘面纱揭开!
  177. Java面试题–JVM大厂篇之揭秘Java世界的清洁工——JVM垃圾回收机制
  178. Java面试题–JVM大厂篇之掌握JVM性能优化:选择合适的垃圾回收器
  179. Java面试题–JVM大厂篇之深入了解Java虚拟机(JVM):工作机制与优化策略
  180. Java面试题–JVM大厂篇之深入解析JVM运行时数据区:Java开发者必读
  181. Java面试题–JVM大厂篇之从零开始掌握JVM:解锁Java程序的强大潜力
  182. Java面试题–JVM大厂篇之深入了解G1 GC:大型Java应用的性能优化利器
  183. Java面试题–JVM大厂篇之深入了解G1 GC:高并发、响应时间敏感应用的最佳选择
  184. Java面试题–JVM大厂篇之G1 GC的分区管理方式如何减少应用线程的影响
  185. Java面试题–JVM大厂篇之深入解析G1 GC——革新Java垃圾回收机制
  186. Java面试题–JVM大厂篇之深入探讨Serial GC的应用场景
  187. Java面试题–JVM大厂篇之Serial GC在JVM中有哪些优点和局限性
  188. Java面试题–JVM大厂篇之深入解析JVM中的Serial GC:工作原理与代际区别
  189. Java面试题–JVM大厂篇之通过参数配置来优化Serial GC的性能
  190. Java面试题–JVM大厂篇之深入分析Parallel GC:从原理到优化
  191. Java面试题–JVM大厂篇之破解Java性能瓶颈!深入理解Parallel GC并优化你的应用
  192. Java面试题–JVM大厂篇之全面掌握Parallel GC参数配置:实战指南
  193. Java面试题–JVM大厂篇之Parallel GC与其他垃圾回收器的对比与选择
  194. Java面试题–JVM大厂篇之Java中Parallel GC的调优技巧与最佳实践
  195. Java面试题–JVM大厂篇之JVM监控与GC日志分析:优化Parallel GC性能的重要工具
  196. Java面试题–JVM大厂篇之针对频繁的Minor GC问题,有哪些优化对象创建与使用的技巧可以分享?
  197. Java面试题–JVM大厂篇之JVM 内存管理深度探秘:原理与实战
  198. Java面试题–JVM大厂篇之破解 JVM 性能瓶颈:实战优化策略大全
  199. Java面试题–JVM大厂篇之JVM 垃圾回收器大比拼:谁是最佳选择
  200. Java面试题–JVM大厂篇之从原理到实践:JVM 字节码优化秘籍
  201. Java面试题–JVM大厂篇之揭开CMS GC的神秘面纱:从原理到应用,一文带你全面掌握
  202. Java面试题–JVM大厂篇之JVM 调优实战:让你的应用飞起来
  203. Java面试题–JVM大厂篇之CMS GC调优宝典:从默认配置到高级技巧,Java性能提升的终极指南
  204. Java面试题–JVM大厂篇之CMS GC的前世今生:为什么它曾是Java的王者,又为何将被G1取代
  205. Java就业-学习路线–突破性能瓶颈: Java 22 的性能提升之旅
  206. Java就业-学习路线–透视Java发展:从 Java 19 至 Java 22 的飞跃
  207. Java就业-学习路线–Java技术:2024年开发者必须了解的10个要点
  208. Java就业-学习路线–Java技术栈前瞻:未来技术趋势与创新
  209. Java就业-学习路线–Java技术栈模块化的七大优势,你了解多少?
  210. Spring框架-Java学习路线课程第一课:Spring核心
  211. Spring框架-Java学习路线课程:Spring的扩展配置
  212. Springboot框架-Java学习路线课程:Springboot框架的搭建之maven的配置
  213. Java进阶-Java学习路线课程第一课:Java集合框架-ArrayList和LinkedList的使用
  214. Java进阶-Java学习路线课程第二课:Java集合框架-HashSet的使用及去重原理
  215. JavaWEB-Java学习路线课程:使用MyEclipse工具新建第一个JavaWeb项目(一)
  216. JavaWEB-Java学习路线课程:使用MyEclipse工具新建项目时配置Tomcat服务器的方式(二)
  217. Java学习:在给学生演示用Myeclipse10.7.1工具生成War时,意外报错:SECURITY: INTEGRITY CHECK ERROR
  218. 使用Jquery发送Ajax请求的几种异步刷新方式
  219. Idea Springboot启动时内嵌tomcat报错- An incompatible version [1.1.33] of the APR based Apache Tomcat Native
  220. Java入门-Java学习路线课程第一课:初识JAVA
  221. Java入门-Java学习路线课程第二课:变量与数据类型
  222. Java入门-Java学习路线课程第三课:选择结构
  223. Java入门-Java学习路线课程第四课:循环结构
  224. Java入门-Java学习路线课程第五课:一维数组
  225. Java入门-Java学习路线课程第六课:二维数组
  226. Java入门-Java学习路线课程第七课:类和对象
  227. Java入门-Java学习路线课程第八课:方法和方法重载
  228. Java入门-Java学习路线扩展课程:equals的使用
  229. Java入门-Java学习路线课程面试篇:取商 / 和取余(模) % 符号的使用

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/921434.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

代理池搭建优化-(书接上回,优化改进)

炮台有效炮弹实现 声明 学习视频来自 B 站UP主泷羽sec,如涉及侵权马上删除文章。 笔记的只是方便各位师傅学习知识,以下网站只涉及学习内容,其他的都与本人无关,切莫逾越法律红线,否则后果自负。 ✍🏻作者…

光伏业务管理系统能解决光伏企业什么问题?

随着技术进步和市场规模的扩大,光伏企业面临着日益复杂的管理挑战,包括但不限于项目监管、运维管理、供应链优化、客户管理以及数据分析决策等方面。为了解决这些挑战,光伏业务管理系统应运而生,成为提升光伏企业运营效率、降低成…

【UE5】在材质中计算模型在屏幕上的比例

ViewProperty节点有很多有意思的变量 例如用 ViewProperty 的 tan ⁡ ( FOV / 2 ) \tan(\text{FOV} / 2) tan(FOV/2) 输出,用它计算模型占屏幕的比例。 (常用于for运算的次数优化,也可以用于各种美术效果) ScaleOnScreen Obje…

2024年人工智能技术赋能网络安全应用测试:广东盈世在钓鱼邮件识别场景荣获第三名!

近期,2024年国家网络安全宣传周“网络安全技术高峰论坛主论坛暨粤港澳大湾区网络安全大会”在广州成功举办。会上,国家计算机网络应急技术处理协调中心公布了“2024年人工智能技术赋能网络安全应用测试结果”。结果显示,广东盈世计算机科技有…

spring @Async

讨论一下 spring boot 下 使用 spring 异步执行的注解 先看下这个类: 这个类是 spring boot auto configure 下完成 TaskExecutor的自动配置。 1. 需要在类路径存在 ThreadPoolTaskExecutor,这个类是 是spring context模块下的类,也就是 需…

搜维尔科技:多画面显示3D系统解决方案,数据孪生可视化大屏3D展示技术

集成多画面系统 集成多画面系统解决方案 1.适合多个用户的紧凑型入门级解决方案 2.会议室功能、审批功能、3D模型讨论等多种使用可能性 3.配有组合设备,方便整合 CAVE 多画面显示系统 1.专业的大屏幕多画面解决方案 2.墙壁、天花板和地板三面CAVE 3.专为沉浸…

linux从0到1——shell编程7

声明! 学习视频来自B站up主 **泷羽sec** 有兴趣的师傅可以关注一下,如涉及侵权马上删除文章,笔记只是方便各位师傅的学习和探讨,文章所提到的网站以及内容,只做学习交流,其他均与本人以及泷羽sec团队无关&a…

数据科学与SQL:组距分组分析 | 区间分布问题

目录 0 问题描述 1 数据准备 2 问题分析 3 小结 0 问题描述 绝对值分布分析也可以理解为组距分组分析。对于某个指标而言,一个记录对应的指标值的绝对值,肯定落在所有指标值的绝对值的最小值和最大值构成的区间内,根据一定的算法&#x…

大数据调度组件之Apache DolphinScheduler

Apache DolphinScheduler 是一个分布式易扩展的可视化 DAG 工作流任务调度系统。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用。 主要特性 易于部署,提供四种部署方式,包括Standalone、Cluster、Docker和…

使用 前端技术 创建 QR 码生成器 API1

前言 QR码(Quick Response Code)是一种二维码,于1994年开发。它能快速存储和识别数据,包含黑白方块图案,常用于扫描获取信息。QR码具有高容错性和快速读取的优点,广泛应用于广告、支付、物流等领域。通过扫…

Hash table类算法【leetcode】

哈希表中关键码就是数组的索引下标,然后通过下标直接访问数组中的元素 那么哈希表能解决什么问题呢,一般哈希表都是用来快速判断一个元素是否出现集合里。 例如要查询一个名字是否在这所学校里。 要枚举的话时间复杂度是O(n),但如果使用哈希…

UI自动化测试中公认最佳的设计模式-POM

一、概念 什么是POM? POM是PageObjectModule(页面对象模式)的缩写,其目的是为了Web UI测试创建对象库。在这种模式下,应用涉及的每一个页面应该定义为一个单独的类。类中应该包含此页面上的页面元素对象和处理这些元…

Elasticsearch客户端在和集群连接时,如何选择特定的节点执行请求的?

大家好,我是锋哥。今天分享关于【Elasticsearch客户端在和集群连接时,如何选择特定的节点执行请求的?】面试题。希望对大家有帮助; Elasticsearch客户端在和集群连接时,如何选择特定的节点执行请求的? 100…

Python数据结构day2

一、链表 1.1目的 解决顺序表存储数据有上限,并且插入和删除操作效率低的问题 1.2概念 链表:链式存储的线性表,使用随机物理内存存储逻辑上连续的数据 链表的组成:由一个个结点组成 结点:由数据域和链接域组成&a…

【经纬度转地址实现方案】根据给定的经纬度,查询对应城市,通过建立经纬度geohash-行政区映射表,实现快速查询

文章目录 背景目标方案设计:表结构设计:方案实现1.高德API获取行政区边界点2.外包矩形中心作为中心点3.坐标点经纬度转换为geohash 测试建表语句测试造数测试用例测试结果 总结总结 背景 最近遇到一个需求,需要查询给定的经纬度坐标点&#…

解锁业务成功:大数据和 AI 如何协作以释放战略洞察

在当今这个数据主导的时代,大数据与AI的协同作用对于寻求竞争优势的组织而言愈发关键。大数据以其庞大的数据量、多样化的数据类型以及高速的数据生成能力,为AI算法提供了丰富的原材料,助力其挖掘出有价值的洞见,推动明智决策的制…

LINUX系统编程之——环境变量

目录 环境变量 1、基本概念 2、查看环境变量的方法 三、查看PATH环境变量的內容 1)不带路径也能运行的自己的程序 a、将自己的程序直接添加到PATH指定的路径下 b、将程序所在的路径添加到PATH环境中 四、环境变量与本地变量 1、本地变量创建 2、环境变量创…

QT:QListView实现table自定义代理

介绍 QListVIew有两种切换形式,QListView::IconMode和QListView::ListMode,通过setViewMode()进行设置切换。因为QListView可以像QTreeView一样显示树形结构,也可以分成多列。这次目标是将ListView的ListMode形态显示为table。使用代理&…

IDEA2023 创建SpringBoot项目(一)

一、Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架,其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。该框架使用了特定的方式来进行配置,从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。 二、快速开发 1.打开IDEA选择 File->New->Project 2、…

初级数据结构——树

目录 前言一、树的基本概念二、二叉树三、树的表示方法四、树的遍历树的代码模版五、经典例题[2236. 判断根结点是否等于子结点之和](https://leetcode.cn/problems/root-equals-sum-of-children/description/)代码题解 六、总结结语 前言 从这一期开始数据结构开始有那么一点…