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Java 大视界 -- Java 大数据在智能家居设备联动与场景自动化中的应用

Java 大视界 -- Java 大数据在智能家居设备联动与场景自动化中的应用 引言： 正文： 一、智能家居与大数据的融合趋势 1.1 智能家居的发展现状 1.2 大数据在智能家居中的作用 二、Java 大数据在智能家居设备联动中的应用 2.1 设备数据采集与传输 2.2 设备联动逻辑实现 三、Java 大

大数据 2025年11月04日 113 点赞 0 评论 1836 浏览

一、Hadoop历史发展与优劣势

引言：大数据浪潮中的“大象”——Hadoop 的足迹与权衡当数据以前所未有的速度和规模涌现，大数据时代悄然来临，传统的数据处理方式显得力不从心。在这样的背景下，Hadoop 应运而生，如同一头强健而可靠的大象，为处理海量数据开辟了新的道路。它不仅仅是一个技术框架，更是大数据领域发展的一个重要里程碑。回

大数据 2025年05月23日 173 点赞 0 评论 1896 浏览

RabbitMQ用法的6种核心模式全面解析

文章目录 **一、RabbitMQ核心架构解析** 1. AMQP协议模型 2. 消息流转原理 **二、六大核心用法详解** **1. 简单队列模式（Hello World）** **2. 工作队列模式（Work Queues）** **3. 发布/订阅模式（Pub/Sub）*

大数据 2025年07月07日 184 点赞 0 评论 1937 浏览

基于大数据的短视频用户兴趣分析-hive+django+spider

开发语言：Python 框架：django Python版本：python3.8 数据库：mysql 5.7 数据库工具：Navicat12 开发软件：PyCharm 系统展示管理员登录管理员功能界面短视频界面短视频预测界面看板展示摘要系统基于Django框架进行开发，利用Python语言进行业务逻

大数据 2025年12月14日 188 点赞 0 评论 2013 浏览

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融衍生品定价与风险管理中的应用（415）

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融衍生品定价与风险管理中的应用（415） 引言： 正文： 一、 金融衍生品：技术落地的 “核心痛点与需求” 1.1 衍生品核心分类与技术适配性 1.2 传统技术路径的 “三大死穴”（2023 年项目调研实录&#xff09

大数据 2025年09月29日 141 点赞 0 评论 2058 浏览

详解RabbitMQ高级特性之死信队列

目录死信队列添加配置常量类声明队列和交换机并绑定二者关系死信--消息过期给队列设置TTL编写生产消息代码编写消费消息代码观察现象死信--消息超过队列最大长度设置队列的最大长度编写生产消息代码编写消费消息代码观察现象死信--消息被拒绝编写生产消息代码编写消费消息代码观察现象面试题死信队列死信(dead message) 简单理解就是因为种种原因, ⽆法被消费的信息, 就是死信. 有死信, ⾃然就有死

大数据 2025年07月28日 162 点赞 0 评论 2117 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 2176 浏览

Spring Kafka消费者被踢出组？CommitFailedException异常全面解析与解决方案

个人名片 🎓作者简介：java领域优质创作者 🌐个人主页：码农阿豪 📞工作室：新空间代码工作室（提供各种软件服务) 💌个人邮箱：[2435024119@qq.com] 📱个人微信：15279484656 &#x1f310

大数据 2025年09月02日 104 点赞 0 评论 2200 浏览

Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据分布式缓存技术在电商高并发场景下的性能优化（181）

       💖亲爱的朋友们，热烈欢迎来到 青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而 我的博客 正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程&#xff

大数据 2025年05月03日 102 点赞 0 评论 2220 浏览

数据仓库分层解析(详细)

目录一、数据仓库为什么要分层二、数据仓库怎么分层1、ODS（Operational Data Store）：数据源层2、DW（Data Warehouse）： 数据仓库层2.1、DWD（Data Warehouse Detail）：数据明细层2.2、DWM（D

大数据 2025年04月26日 172 点赞 0 评论 2249 浏览