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作者：陈守元、戴资力 一、Apache Flink 的定义、架构及原理 Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态或无状态的计算，能够部署在各种集群环境
最近有很多人问我如何学习大数据？我也是思考了很多时日才动笔写下此文。一方面我自己还只是大数据学习中的一个小学生，贸然动笔怕贻笑大方；另一方面大数据本身领域博大精深，其涵盖领域之广技术种类之多确实很难用
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为完成毕业设计中并行算法测试，在学习后，自己在虚拟机搭建了一个基于Hadoop的分布式集群，在这里做个记录，菜鸟首次写博客，已深夜，下面直接进入主题： 规划与说明 在hadoop集群中通
好程序员分享大数据教程之线程高级部分，首先讲一下线程的生命周期 对于一个线程, 在被创建后, 不是立即就进入到了运行状态, 也不是一直处于运行状态, 在线程的声明周期中, 一个线程会在多种状态之间进
作者：Nico Kruber 翻译：曹英杰 Flink 的网络协议栈是组成 flink-runtime请添加链接描述 模块的核心组件之一，是每个 Flink 作业的核心。它连接所有 TaskManag
导读：实时数据平台（RTDP，Real-time Data Platform）是一个重要且常见的大数据基础设施平台。在上篇（设计篇）中，我们从现代数仓架构角度和典型数据处理角度介绍了RTDP，并探讨了
随时时代的不断发展，云计算，大数据，人工智能，物联网，5G这些新兴行业不断演进，快速的决策与行动能力已经成为每一家企业的必备能力，但是往往数据分析相关的采购成本高，链条长，技术复杂度高，让企业遥不可及
本文摘自：李福东《大数据运营-服务型企业架构新思维》3.3.9 对于企业来说，大数据服务的目标可以归结为“降本增效”四个字。企业可以借助大数据服务做精准化营销，将企业的产品有效地传递给有此需求的用户，
大数据的核心价值主要体现在哪里?相信很多人或多或少都听过“大数据”这个词，但是对于它的主要体现却并不了解。我们现在所处的时代就是数据日益***生活的时代，大数据与人们的生产生活有着越来越密切的关系。
