随着互联网信息技术的飞速发展,数据量不断增大,业务逻辑也日趋复杂,对系统的高并发访问、海量数据处理的场景也越来越多。
如何用较低成本实现系统的高可用、易伸缩、可扩展等目标就显得越发重要。
为了解决这一系列问题,系统架构也在不断演进。
传统的集中式系统已经逐渐无法满足要求,分布式系统被使用在更多的场景中。
分布式系统由独立的服务器通过网络松散耦合组成。
在这个系统中每个服务器都是一台独立的主机,服务器之间通过内部网络连接。
分布式系统有以下几个特点:可扩展性:可通过横向水平扩展提高系统的性能和吞吐量。
高可靠性:高容错,即使系统中一台或几台故障,系统仍可提供服务。
高并发性:各机器并行独立处理和计算。
廉价高效:
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中国邮政集团已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。
物流与速递行业的本质是邮务,核心是数据,载体是平台,关键是客户体验,发展趋势是互联网与邮政的深度融合,要提升大数据贡献度。
因此,要深化互联网思维理念,稳步推进互联网金融产品和服务模式创新,积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段,沉着应对冲击和挑战,实现传统金融与互联网金融的融合发展。
做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理,深度挖掘数据内含的巨大价值,探索邮政业务创新,实现数据资源的综合应用、深度应用,已成为提升企业核心竞争力,实现企业信息化可持续发展的关键途径。
以大数据项目建设作为契机,凝聚中国邮政优势力量,全面梳理数据资源,完善数据体系架构,自主掌握大数据关键技术,加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程,建设智慧银行,提升核心竞争力。
2024/6/25 4:31:49 20.95MB 大数据 Hadoop 投标 技术
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现如今的数字孪生,距离预想中的沙盒系统模拟推演、人工智能决策等功能仍有较大差距。
数字孪生(DigitalTwin)这个观念最初可以追寻到MichaelGrieves教授2002年在密歇根大学PLM(产品全生命周期管理)中心对产业界做的一次演讲(虽然没有书面证据,但这仍被广泛觉得是数字孪生的最初来源)。
2024/5/26 1:04:38 60KB 数字孪生 智慧城市
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分享教程——基于Flink+Hudi构建企业万亿级云上实时数据湖教程,2021年录制;
本课程基于真实的企业数据湖案例进行讲解,结合业务实现数据湖平台,让大家在实践中理解和掌握数据湖技术,未来数据湖的需求也会不断加大,希望同学们抓住这个机遇。
项目中将以热门的互联网电商业务场景为案例讲解,具体分析指标包含:流量分析,订单分析,用户行为分析,营销分析,广告分析等,能承载海量数据的实时分析,数据分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用。
2024/5/24 6:54:47 1KB flink spark hbase 大数据
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数据抓取子系统:是及时、高效的收集数量尽可能多的有用的万维网页面,以及建立他们之间的超链接的关系。
内容索引子系统:网页检索子系统的主要职责就是组织好海量的网页数据,是内容检索子系统能够高效的进行检索。
内容检索子系统:计算用户输入查询词与系统索引页面的内容相关程度,它是决定页面顺序的重要因素之一。
链接结构分析子系统:通过对万维网索引链接结构的挖掘,分析评估万维网数据的质量、扩充万维网数据的描述内容,为提升搜索引擎系统的整体性能服务。
2024/5/23 12:12:29 499KB 搜索引擎 重点 考试 安徽理工大学
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如何从海量数据中提取对人们有价值的信息已经成为一个非常迫切的问题。
本文从地理信息系统(GIS)方面探讨了解决这个问题的几种方法,从针对GIS数据挖掘方面的需求进行数据挖掘方法的简要分析。
对目前GIS数据挖掘的一些问题进行了概述。
2024/5/13 8:55:29 28KB 数据挖掘
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挑战月薪25k。
设计模式实现,框架源码解读,分布式微服务解决方案,海量数据高并发解决方案,中间件,自动化构建与部署,性能调优与故障排除。
该资源是我所有付费专栏的文档,里面有我所有付费专栏的博文。
2024/5/9 5:10:48 41.63MB 分布式 高并发 jvm java
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随着网络技术的越发成熟,邮件因其便捷的特性成为广大人民的交流的方式之一。
但网络发展规模越来越大,海量数据问题越发难以处理。
与此同时,垃圾邮件也猖獗异常,甚至携带病毒,为人们日常生活带来了不便。
如何面对海量的垃圾邮件带来的问题已经成为人们亟待解决的严峻挑战。
2024/5/5 3:04:16 5.35MB 中文邮件
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源码可以进行海量图像检索,采用GIST算法提取图像特征,欧式距离进行相似性度量,最后返回前20幅相似图像,有完整的GUI界面和完整的图像库。
使用者要注意:初试的输入图像的根目录根据需要调整。
2024/4/26 15:19:41 15.1MB 海量图像 Gist算法 图像检索
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使用迁移学习做动物脸部识别:人工智能通过农场的摄像装置获得牛脸以及身体状况的照片,进而通过深度学习对牛的情绪和健康状况进行分析,然后帮助农场主判断出那些牛生病了,生了什么病,那些牛没有吃饱,甚至那些牛到了发情期。
除了摄像装置对牛进行“牛脸”识别,还可以配合上可穿戴的智能设备,这会让农场主更好的管理农场。
这些数据上传到云服务器上,用自己开发的算法通过机器学习让这些海量的原始数据变成直观的图表和信息发送到客户那里。
这些信息包括奶牛的健康分析、发情期探测和预测、喂养状况、位置服务等。
2024/3/30 9:04:09 93KB 迁移学习 脸部识别
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡