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【课程设计/毕业设计】基于Java的高校教材管理系统的设计与实现基于hadoop+springboot的教材管理系统的设计与实现【附源码、数据库、万字文档】

博主介绍：✌️码农一枚 ，专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业🚢文撰写修改等。全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战 ✌️技术范围：：小程序、SpringBoot、SSM、JSP、Vue、PHP、Java、python、爬虫

大数据 2025年12月31日 176 点赞 0 评论 14193 浏览

《 C++ 修炼全景指南：二十一 》大数据杀手锏：揭秘 C++ 中 BitSet 与 BloomFilter 的神奇性能！

本篇博客深入探讨了 C++ 中的两种重要数据结构——BitSet 和 BloomFilter。我们首先介绍了它们的基本概念和使用场景，然后详细分析了它们的实现方法，包括高效接口设计和性能优化策略。接着，我们通过对比这两种数据结构的性能，探讨了在不同应用场景中的选择依据。最后，博客还涵盖了它们在海量数据处理中的实际

大数据 2025年12月31日 158 点赞 0 评论 830 浏览

基于Flink的实时城市交通监控系统课程设计项目

本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：本项目是一个基于Apache Flink的大数据实时处理应用，旨在构建一个城市交通监控平台，实现对交通数据的实时采集、处理与分析。作为大学生课程设计实践，该项目完整覆盖从需求分析、系统架构设计到编码实现的全流程，突出Flink在流式计算中的低延迟、高吞吐优势。系统通

大数据 2025年12月31日 84 点赞 0 评论 7360 浏览

异地也能一起画图？Tldraw+cpolar 实现跨空间协作

文章目录 前言 1.docker安装tldraw 2.安装cpolar实现随时随地开发 3.配置公网地址 4.保留固定二级子域名公网地址 总结 前言Tldraw 是一款轻量级在线绘图工具，支持多人实时编辑、无限画布和多种图形工具，适合团队画流程图、头脑风暴，或者老师做在线白板教学。它的优点是开源免费，界面简洁，

大数据 2025年12月31日 150 点赞 0 评论 18900 浏览

基于 Flink + Kafka + Flask + ECharts 构建企业级网约车实时监控系统

基于Flink的网约车实时大数据监控系统：从0到1的全栈实战 文章目录 基于Flink的网约车实时大数据监控系统：从0到1的全栈实战 前言 一、项目背景与需求分析 1.1 核心需求 1.2 技术挑战 二、技术架构设计 2.1 整体架构 2.2 技术栈选型 2.3 系统架构图 三、核心功能实现 3.1 环境搭建：D

大数据 2025年12月31日 175 点赞 0 评论 18043 浏览

hadoop集群搭建 (超详细) 接入Impala、Hive，AI 大模型的数据底座

Cloudera CDP7.3 统信（海光cpu）uel20-1070-e安装CMP v7.13（国产CDH、CDP）指南（含文件下载）目录一、 安装准备.................................................................................

大数据 2025年12月31日 34 点赞 0 评论 18392 浏览

vue3+element-plus实现虚拟列表来解决大数据的问题

前言：         当我们列表数据特别多的时候，往往会带来卡顿与性能问题，按我们之前的逻辑，都是通过虚拟列表的方式来实现，现在在使用element后，他的vue3版本最新新增的功能本身就有虚拟列表，给我们带来了极大的便利，但是他的本身的写法又跟我们传统列表的写法具有很多的区

大数据 2025年12月14日 131 点赞 0 评论 2273 浏览

【Kafka 进阶之路】Kafka 消息队列详解

✋ 简介：大家好 ~ 欢迎来到青蛙的池塘，这里是技术分享的池塘 ~ 📕 系列专栏：Java 源码系列、优化方案系列、生产问题系列等 💡 博主正在努力完成 2025 - 2026 年计划：基石计划 ✍️ 雄关漫道真如铁，而今迈步从头越！ 🔥 如果觉得有收获

大数据 2025年12月14日 182 点赞 0 评论 5395 浏览

Rabbitmq在死信队列中的队头阻塞问题

死信队列（Dead-Letter Queue，DLQ）是 RabbitMQ 处理无法正常消费消息的核心机制，但队头阻塞（Head-of-Line Blocking） 是其高频踩坑点——队列中首个无法被消费的消息会阻塞后续所有消息的处理，即使后续消息本身是合法可消费的。本文从成因、场景、危害、解决方案全

大数据 2025年12月14日 124 点赞 0 评论 17933 浏览

时序数据库选型指南，从大数据视角看新一代列式存储引擎的核心优势

在当今数据爆炸的时代，时序数据已成为企业数据资产中增长最快、价值密度最高的数据类型之一。据IDC预测，到2025年，全球实时数据将占数据总量的30%，其中时序数据占比将超过50%。面对如此海量的时序数据处理需求，如何选择合适的时序数据库成为企业数字化转型的关键决策。一、时序数据的独特挑战与选型考量 时序数据的四大特征时序数据与传

大数据 2025年12月14日 128 点赞 0 评论 7277 浏览