Hadoop HDFS：海量数据的存储解决方案
引言 在大数据时代，数据的存储与处理成为了业界面临的一大挑战。Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，简称HDFS）作为一个高可靠性、高扩展性的文件系统，提供了处理海量数据的有效解决方案。本文将深入探讨HDFS的设计原理、架构组成、核心功能以及实际应用场景，以期为读者尽量提供一个全面的科普视角。 HDFS的设计与架构 设计目标 HDFS是专为大规模...
基于大数据的全国热门景点数据可视化分析系统
1. 项目简介 本文将介绍如何使用Python中的Pandas库进行数据挖掘，并结合Flask Web框架实现一个旅游景点数据分析系统。该系统将包括以下功能模块：热门景点概况、景点星级与评分分析、景点价格分析、景点客流量销量分析以及景点地理空间分析。通过对数据的深入挖掘和可视化展示（包括柱状图、散点图、箱型图和地图），用户可以轻松了解各个景点的特点和趋势，为旅游规划和决策提供有力支持...
数据结构之单链表相关刷题
找往期文章包括但不限于本期文章中不懂的知识点： 数据结构之单链表的相关知识点及应用-CSDN博客 下面题目基于上面这篇文章： 下面有任何不懂的地方欢迎在评论区留言或者私信我哦！ 题目链接： 206.反转链表 题目描述： 思路一：创建一个新的链表，把原链表中的节点头插到新链表中。 /** * Definition for singly-linked list. * struct ListNode {...
（我的创作纪念日）[MySQL]数据库原理7——喵喵期末不挂科
目录 编辑 前言 数据约束和参照完整性 背景与要求 PRIMARY KEY约束 理解PRIMARY KEY约束 表的完整性约束 复合主键 小总结 修改表的主键 UNIQUE约束 创建UNIQUE约束 总结 前言 数据约束和参照完整性 背景与要求 PRIMARY KEY约束 理解PRIMARY KEY约束 表的完整性约束 举个例子 复合主键 小总结 修改表的主键 UNIQUE约束 创建UNIQUE...
【大数据篇】Spark运行时架构详解
Apache Spark的运行时架构是设计来高效处理大规模数据的。它包含多个组件，每个组件各司其职，共同协作完成数据处理任务。下面详细介绍这些组件及其职责： 主要组件和进程 Driver程序（Driver Program）: Driver程序是Spark应用的心脏，它运行应用的main()函数并且创建SparkContext。负责将Spark应用转换为作业（jobs），进一步分解为任务（tasks）...
【LeetCode: 705. 设计哈希集合 + 数据结构设计】
🍔 目录 🚩 题目链接⛲ 题目描述🌟 求解思路&实现代码&运行结果⚡ 数据结构设计🥦 求解思路🥦 实现代码🥦 运行结果 💬 共勉 🚩 题目链接 705. 设计哈希集合 ⛲ 题目描述 不使用任何内建的哈希表库设计一个哈希集合（HashSet）。 实现 MyHashSet 类： void add(key) 向哈希集合中插入值 key 。 bool contains(key) 返回哈希集合中是否存在这个值...
[C语言][数据结构][动态内存空间的开辟]顺序表的实现!
1.5 顺序表的尾插 1.6 顺序表的头插 1.7 顺序表的尾删 1.8 顺序表的头删 1.9 顺序表中在指定位置之前插入数据 1.10 删除指定位置的数据 1.11 顺序表中查找指定数据 二.顺序表源码 SeqList.h SeqList.c 零.必备...
社交媒体数据恢复:企业微信
企业微信数据恢复概述 企业微信是一款集齐了各大办公工具的办公应用，但在使用过程中，可能会出现数据误删、误操作解散后台等问题。这些问题可能会对企业造成重大损失。为了解决这些问题，企业微信推出了数据保障服务，包括数据备份和数据恢复两部分。 企业微信数据恢复的服务内容 成员帐号恢复：适用于删除成员帐号后两周内提出恢复需求。服务效果包括恢复已删除帐号的登录功能、部门信息、企业云端存储的会话数据、客户关系数据、...
Oracle 数据库 count的优化-避免全表扫描
Oracle 数据库 count的优化-避免全表扫描 select count(*) from t1; 这句话比较简单，但很有玄机！对这句话运行的理解，反映了你对数据库的理解深度！ 建立实验的大表他t1 SQL> conn scott/tiger 已连接。 SQL> drop table t1 purge; 表已删除。 SQL> create table t1 as select * from em...
【HBase】HBase高性能架构：如何保证大规模数据的高可用性
HBase高性能原理 HBase 能够提供高性能的数据处理能力，主要得益于其设计和架构的几个关键方面。这些设计特点使得 HBase 特别适合于大规模、分布式的环境中进行高效的数据读写操作。以下是 HBase 高性能的主要原因： 1. 基于列的存储 HBase 是一个列式数据库，这意味着数据是按列族存储的。这种存储方式有几个优势： 存储优化：列存储允许更好的压缩率和更有效的数据存储，尤其是在含有大量相...