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u_15844731 頭像

阿森CTO - 自定義類型：結構體深入解析

@TOC 📝前言 本小節，阿森繼續和你一起學習什麼是結構體？結構體類型的聲明和創建，然後就是結構體的初始化，隨即學習結構成員的訪問操作符來更好的打印結構體的數據，當然還有匿名結構體類型，和結構的自引用。文章乾貨滿滿，接下來我們就學習一下結構體吧 😃！ 🌠 什麼是結構體？ 結構體是一種用户定義的數據類型，它允許

大數據 , yyds乾貨盤點 , 初始化 , 操作符 , 數據倉庫 , 結構體指針

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u_15844731 頭像

阿森CTO - C++內存管理的機制

@TOC 📝new和delete操作自定義類型 我們先看malloc與free，調試可以發現並不會調用析構函數 class A { public: A(int a = 0) : _a(a) { cout "A():" this endl; } ~A() { cout "~A():" this endl; }

數組 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據倉庫 , 構造函數 , ci

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阿森CTO - 初始化列表與explicit

@TOC 📝再談構造函數 🌠 構造函數體賦值 在創建對象時，編譯器通過調用構造函數，給對象中各個變量一個合適的初始值 class Date { public: Date(int year, int month, int day) { _year = year; _month = month; _day = day;

初始化列表 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 初始化 , 數據倉庫 , 構造函數

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u_17558081 頭像

饕餮大數據 - MDEP-187 從根因到修復

温馨提示 此內容版本在 ttr-2.2.1 已經修復,低於該版本需要手動處理。有任何問題可以聯繫作者，或者訪問 TTBigdata知識庫 獲取其他技術支持。 一、問題背景 在編譯 Ambari Views 模塊時，常會遇到以下錯誤： 典型報錯信息如下： [DEBUG] (f) session = org.apache

大數據 , yyds乾貨盤點 , Bigtop , 運維 , hadoop , 開源大數據 , Ambari

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u_15505879 頭像

資深程序設計 - 基於python大數據的房價數據分析系統

1、研究背景 在當今數字化時代，房地產行業作為國民經濟的重要支柱產業，其數據量呈現出爆炸式增長。房價數據不僅涵蓋了房屋的基本屬性，如面積、户型、樓層等，還涉及地理位置、周邊配套設施、市場供需關係、宏觀經濟指標等眾多因素。這些海量且複雜的數據藴含着豐富的信息，對於政府制定房地產調控政策、企業進行市場決策以及購房者做出合理選擇都具有至關重要的價值。傳統的人工分析方法在處理如此龐

大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據 , MySQL , 後端開發 , 房價分析 , Python

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tech 頭像

青雲交技術圈 - Java 大視界 -- Java 大數據在智能農業温室環境調控與作物生長模型構建中的應用

(centerJava 大視界 -- Java 大數據在智能農業温室環境調控與作物生長模型構建中的應用/center) 引言 親愛的 Java 和 大數據愛好者們，大家好！我是CSDN（全區域）四榜榜首青雲交！在技術發展的漫漫長路上，我們一同見證了 Java 大數據在諸多領域掀起的創新風暴。 如今，農業領域正站在智能化變革的關鍵節點，智能農業温室作為這場變革的前沿陣地，承載着

spark , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 智能農業 , Java大數據 , JAVA

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u_17558081 頭像

饕餮大數據 - 【Ambari開啓Kerberos】-Kafka啓動失敗處理

温馨提示 本文內容在使用 ttr-2.2.0版本之前，開啓Kerberos後才會遇到。 後續版本已經做了處理，無需關注！ 如果在部署、二開過程中，遇到任何問題可以讓作者幫你解決。 一、問題現象 在 Ambari 啓用 Kerberos 後啓動 Kafka 服務時，出現如下錯誤，Kafka 無法正常啓動。 [2025-10-29

hdp , 大數據 , cdh , 私藏項目實操分享 , 運維 , hadoop , 開源

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lying7 頭像

躺柒 - 讀用數據説服：如何設計、呈現和捍衞你的數據08數據呈現和反對意見

1.數據呈現 1.1.數據自己會説話，但事實並非如此 1.1.1.數據不會説話，當然更不能解釋它對你的業務有何意義 1.1.2.數據自己不會説話，必須由你讓它説話 1.2.在最好的情況下，數據導向的演示文稿能夠促進交互，豐富討論，得出優質決策 1.3.TOP-T框架，這是一種數據向幻燈片的製作思路 1.3.1.能確保你全面涵蓋優秀演示的要素，讓你的內容與受眾

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DolphinScheduler 頭像

海豚調度 - 二次開發必看！DolphinScheduler 3.1.9 開發環境搭建指南

在生產實踐中，Apache DolphinScheduler 3.1.9 版本因其穩定性和成熟的特性，成為眾多企業用户的首選版本。隨着使用深入，不少用户希望在此基礎上進行二次開發，以更好地滿足自身業務需求。然而，開展二次開發前，搭建完善的本地開發環境至關重要。本文結合真實案例，詳細介紹 DolphinScheduler 3.1.9 的二次開發環境配置流程，希望為有定製化開發需求的用户提供實用、可靠

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lying7 頭像

躺柒 - 讀用數據説服：如何設計、呈現和捍衞你的數據09讀後總結與感想兼導讀

1.基本信息 用數據説服：如何設計、呈現和捍衞你的數據 米羅·卡扎科夫 著 金城出版社有限公司,2025年07月出版 1.1.讀薄率 書籍總字數8.6萬字，筆記總字數26227字。 讀薄率26227÷86000≈30.5% 1.2.讀厚方向 DataMesh權威指南 數據的邊界：隱私與個人數據保護 Julia數據科學應用

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developer-tianyiyun 頭像

天翼雲開發者社區 - 數據治理之數據質量評估維度及方法

本文分享自天翼雲開發者社區《數據治理之數據質量評估維度及方法》，作者：i****n 從某種程度上來説“數據=金錢”，數據質量的好壞直接決定着數據價值高低，直接或簡介影響一個企業的決策方向。數據質量管理是指在數據創建、加工、使用和遷移等過程中，通過開展數據質量定義、過程控制、監測、問題分析和整改、評估與考核等一系列管理活動，提高數據質量以滿足業務要求。 一、數據質量關注點 一致性：值數內容在系統內，

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laoqing 頭像

張永清 - 《數據資產管理核心技術與應用》讀書筆記- 第六章-數據監控與告警（二) -如何使用Grafana和Prometheus來實現數據監控與告警

《數據資產管理核心技術與應用》是清華大學出版社出版的一本圖書，全書共分10章，第1章主要讓讀者認識數據資產，瞭解數據資產相關的基礎概念，以及數據資產的發展情況。第2～8章主要介紹大數據時代數據資產管理所涉及的核心技術，內容包括元數據的採集與存儲、數據血緣、數據質量、數據監控與告警、數據服務、數據權限與安全、數據資產管理架構等。第9～10章主要從實戰的角度介紹數據資產管理技術的應用實踐，包括如何對元

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developer-tianyiyun 頭像

天翼雲開發者社區 - 大數據產品線生產操作安全規約

本文分享自天翼雲開發者社區《大數據產品線生產操作安全規約》，作者：朱****靜 第一章 總 則 第一條為健全安全生產製度，落實安全生產責任,增強安全風險/隱患排查治理能力，促進安全生產長效機制建設,防止和減少生產安全事故，結合大數據產品線實際情況，特制定本生產操作安全管理辦法。 第二條本管理辦法適用於大數據產品線所有合同制員工、外協人員、廠商駐場人員。 第二章 組織職責 第三條本管理辦法説明了大數

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laoqing 頭像

張永清 - 《數據資產管理核心技術與應用》讀書筆記- 第七章- 數據權限與安全（一）

《數據資產管理核心技術與應用》是清華大學出版社出版的一本圖書，全書共分10章，第1章主要讓讀者認識數據資產，瞭解數據資產相關的基礎概念，以及數據資產的發展情況。第2～8章主要介紹大數據時代數據資產管理所涉及的核心技術，內容包括元數據的採集與存儲、數據血緣、數據質量、數據監控與告警、數據服務、數據權限與安全、數據資產管理架構等。第9～10章主要從實戰的角度介紹數據資產管理技術的應用實踐，包括如何對元

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developer-tianyiyun 頭像

天翼雲開發者社區 - flink on k8s的基本介紹

本文分享自天翼雲開發者社區《flink on k8s的基本介紹》，作者：l****n 一、背景介紹 Apache Flink 是一個流處理引擎，具有高效的流處理和批處理能力，以及良好的可伸縮性和容錯性。Kubernetes（簡稱 K8s）是一種容器編排系統，用於自動化容器部署、擴展和管理。將 Flink 部署在 K8s 上可以充分利用 Kubernetes 的優勢，實現流處理的高可用、高性能和高彈

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HunterCode 頭像

Hunter_Code - Ubuntu上進行Zookeeper集羣部署

目錄 1.zookeeper下載 2.zookeeper安裝與使用 3.zookeeper啓動 4.zookeeper是什麼？為什麼要用它？為什麼不用Hbase自帶的？ 1.zookeeper下載 版本無特別要求，一般最新穩定版即可。 這裏給出3.8.4的下載鏈接。（點擊即可直接下載） zookeeper官網：https://zookeeper.apache.or

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代碼匠心 - 從零開始學Flink：數據源

在實時數據處理場景中，數據源（Source）是整個數據處理流程的起點。Flink作為流批一體的計算框架，提供了豐富的Source接口支持，其中通過Kafka獲取實時數據是最常見的場景之一。本文將以Flink DataStream API為核心，帶你從0到1實現“從Kafka消費數據並輸出到日誌”的完整流程，掌握Flink Source的核心用法。 一、為什麼選擇Kafka作為Flink的數據源？

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daimajiangxin 頭像

代碼匠心 - 從零開始學Flink：流批一體的執行模式

在大數據處理領域，批處理和流處理曾經被視為兩種截然不同的範式。然而，隨着Apache Flink的出現，這種界限正在逐漸模糊。Flink的一個核心特性是其批流一體的架構設計，允許用户使用統一的API和執行引擎處理有界數據（批處理）和無界數據（流處理）。本文將深入探討Flink的執行模式（Execution Mode），特別是在Flink 1.20.1版本中對批處理和流處理模式的支持和優化。 一、F

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vivotech 頭像

vivotech - vivo HDFS EC大規模落地實踐

作者：Gu Ruinan - 互聯網大數據團隊- Zhao Yongxiang Erasure Coding(簡稱EC)，是一種糾刪碼。EC編碼能夠對部分缺失的數據進行數據恢復，廣泛應用於存儲與通信領域。在Hadoop3.0版本中，作為一種新的冗餘存儲的方式引入進來。使用EC編碼的方式替代原來的三副本存儲，保證數據可靠性的同時可以節約存儲。相應地，付出的代價是讀取性能的下降，對於訪問頻率不高

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apacheiotdb 頭像

ApacheIoTDB - 時序數據庫 Apache IoTDB 等你“打卡”！2025 OSCAR 開源產業大會完整版議程揭曉

開源作為一種開放共享的新型生產模式，已成為數字經濟創新、開放、共享和可持續發展的核心驅動力。由中國通信標準化協會牽頭主辦，中國信息通信研究院具體承辦的 2025 OSCAR 開源產業大會將於 10 月 28 日在北京中關村國家自主創新示範區會議中心舉行。 大會現場設置開源集市，以面向參會者系統展示優秀開源項目成果，並促進開源主題交流，推動創新合作。時序數據庫 Apache IoTDB 受到邀請，在

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u_14152 頭像

feiry - 詳解Hive窗口函數及10道實戰練習

📑 目錄（Table of Contents） 一、示例數據 二、常見窗口函數詳解 1. ROW_NUMBER 2. RANK 3. DENSE_RANK 4. SUM OVER 5. AVG OVER 6. LAG 7. LEAD 8. FIRST

大數據 , 數據 , hive , 面試 , 窗口函數

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u_12195 頭像

jojo - 如何增加zotero檢索引擎

鄙人習慣 使用Zotero Connector來收集chrome瀏覽器中檢索到的文章 然後自動文章信息自動導入到本地Zotero客户端中 利用Foxit福晰閲讀器來閲讀下載的PDF格式文章 在Zotero中對應文章下建立markdown筆記，便於導出到博客 在Zotero中安裝markdownhere4zo

谷歌學術 , 經驗分享 , 大數據 , 數據倉庫 , 數據庫 , 如何增加zotero檢索引擎 , ci

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u_16213688 頭像

mob64ca14116c53 - QMS-雲質-企業數字化轉型-企業質量數字化案例_質量數碼化

一、數字化轉型背景下的質量管理挑戰 隨着工業4.0時代的深入推進，製造企業面臨的質量管理環境日益複雜。傳統依賴紙質記錄與Excel表格的管理模式存在顯著缺陷：數據完整性不足、人為錯誤頻發、信息孤島林立。據統計，一家中等規模的製造企業通常需要管理超過1萬種原材料，若持續採用人工記錄方式，不僅效率低下，更難以保障數據的準確性與可追溯性。例如，質量信息分散在研發、生產

spark , 大數據 , 數據 , 項目經理 , 質量管理

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u_16213702 頭像

mob64ca1414c613 - ubuntu硬盤vdb1 vdb2合併

參考：https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-tip-prompt/tip05/index.html 環境：ubuntu18.04 原硬盤:pcie 360g 新增硬盤：sata 1T 所需命令和文件 fdisk mk

命令行 , 大數據 , ubuntu硬盤vdb1 vdb2合併 , 配置文件 , 數據倉庫 , 重啓

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