大数据

• 如何设计出高质量Flink系统
  根据我从事大数据处理多年的经验，要设计出高质量的Flink系统，需要考虑以下几个方面。1.明确业务目标在设计Flink框架之前，需要明确业务需求和目标。这包括了解数据流的处理方式、数据来源、数据处理方式以及数据输出等方面。2.选择合适的APIFlink提供了多种A
  2023-10-15大数据0578
• 政府大数据困局：数据汇聚多，应用场景少，原因与破解之道
  在数字化时代的浪潮中，数据已经成为推动社会进步和发展的重要引擎。然而，国内各地的政府大数据中心虽然汇集了各个部门的数据，但这些数据的应用场景却相对较少。那么，究竟是什么原因导致了这一困境呢？首先，政府部门缺乏对各部门的统筹管理和应用设计，使得数据难以有效应用于实际
  2023-10-13大数据0578
• 20个GitHub优秀开源大数据项目
  近年来数字战略的推动进一步增加了市场对大数据相关项目的需求，而大数据技术的发展也支撑着社会数字化的发展。大数据技术的发展最开始便得益于开源社区的贡献，出现了许多优秀的大数据相关的开源项目。根据“第九届开源未来年度调查” ，全世界有72-78%的公司参与了开源项目。
  2023-10-13大数据0578
• 数据湖与实时数仓应用实践
  一、Data Fabric 介绍首先，让我们来看一下 Data Fabric 的定义。Data Fabric 是一种新兴的数据管理设计理念，起源于美国。根据 Gartner 的定义，Data Fabric 可以实现跨异构数据源的增强、数据集成和
  2023-10-13大数据0578
• 15个高效的Pandas代码片段
  Python的Pandas库是数据科学家必备的基础工具，在本文中，我们将整理15个高级Pandas代码片段，这些代码片段将帮助你简化数据分析任务，并从数据集中提取有价值的见解。过滤数据import pandas as pd # Create a DataFr
  2023-10-12大数据0578
• 利用分析的力量：数据驱动工程项目的四种方式
  工程和建筑项目复杂且多方面，有许多变量会影响项目结果。因此，决策对于项目的成败起着至关重要的作用。在当今数据驱动的世界中，信息分析为增强决策过程和推动更智能的结果提供了机会。借助数据驱动的见解，工程和建筑企业可以利用数据来优化项目绩效，并提高投资回报率(ROI)。
  2023-10-11大数据0578

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