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Java 大视界 -- Java 大数据在智能教育在线课程学习效果影响因素分析与优化设计（334）

Java 大视界 -- Java 大数据在智能教育在线课程学习效果影响因素分析与优化设计（334） 引言： 正文： 一、Java 构建的全场景学习行为感知系统 1.1 多源异构数据采集引擎 1.2 行为数据标准化处理 二、Java 驱动的学习效果影响因素建模 2.1 多维度影

大数据 2025年09月29日 83 点赞 0 评论 1900 浏览

保姆级教程Docker部署KRaft模式的Kafka官方镜像

目录一、安装Docker及可视化工具二、单节点部署1、创建挂载目录2、命令运行容器3、Compose运行容器4、查看运行状态5、验证生产消费三、集群部署四、部署可视化工具1、创建挂载目录2、命令运行容器3、Compose运行容器4、查看运行状态五、Zookeeper模式和KRaft模式在Kafka2.8版本之前，Kafka是强依赖于Zookeeper中间件的，这本身就很

大数据 2025年06月18日 185 点赞 0 评论 1881 浏览

【智能大数据分析 | 实验四】Spark实验：Spark Streaming

【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈智能大数据分析

大数据 2025年07月02日 97 点赞 0 评论 1864 浏览

分布式锁实战指南：Redis、ZooKeeper、etcd 三大方案深度对比与避坑指南（附代码）

摘要：本文用“百人抢厕所”的经典场景，彻底讲透分布式锁核心原理！通过秒杀系统实战案例，手把手对比Redis/ZooKeeper/etcd三大方案的性能差异，揭秘超卖事故背后的锁陷阱，并提供可直接复用的防坑代码模板。文末附2025年最新选型决策树，帮你5分钟锁定最优方案！ 一、分

大数据 2026年02月09日 151 点赞 0 评论 1760 浏览

Java 大视界 --Java 大数据在智能教育学习资源整合与知识图谱构建中的深度应用（406）

Java 大视界 --Java 大数据在智能教育学习资源整合与知识图谱构建中的深度应用（406） 引言： 正文： 一、智能教育的两大核心痛点与 Java 大数据的适配性 1.1 资源整合：42% 重复率背后的 “三大堵点” 1.2 知识图谱：83% 学生面临 “知识衔接断层

大数据 2025年09月09日 75 点赞 0 评论 1726 浏览

RabbitMQ - 第一个 Hello World 程序：SpringBoot 版极简集成

👋 大家好，欢迎来到我的技术博客！ 📚 在这里，我会分享学习笔记、实战经验与技术思考，力求用简单的方式讲清楚复杂的问题。 🎯 本文将围绕RabbitMQ这个话题展开，希望能为你带来一些启发或实用的参考。 🌱 无论你是刚入门的新手，还是正在进阶的开

大数据 2026年02月08日 165 点赞 0 评论 1645 浏览

Redis 集群在大数据分布式处理中的应用实践

Redis 集群在大数据分布式处理中的应用实践 关键词：Redis 集群、大数据、分布式处理、分片存储、高可用、一致性哈希、缓存优化 摘要：在大数据时代，海量数据的高效存储与低延迟访问是技术挑战的核心。Redis 作为内存数据库的“速度之王”，单节点模式在容量、性能、容错性上逐渐力不从心。本文将从“为什么需要 Redis 集群”出发&#x

大数据 2026年02月04日 125 点赞 0 评论 1633 浏览

Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗健康档案数据分析与个性化健康管理中的应用（410）

Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗健康档案数据分析与个性化健康管理中的应用（410） 引言： 正文： 一、2023 年 6 月智能医疗健康档案的核心落地需求（政策 + 业务双驱动） 1.1 政策倒逼的数据应用痛点（附官方数据出处&#xff

大数据 2025年09月26日 149 点赞 0 评论 1379 浏览

Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗影像数据压缩与传输优化中的技术应用

Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗影像数据压缩与传输优化中的技术应用 引言： 正文： 一、智能医疗影像数据的「三重困境」 1.1 数据洪流：存储成本的指数级增长 1.2 实时枷锁：远程医疗的传输瓶颈 1.3 质量红线：压缩与保真的矛盾 二、Java 大数据&#

大数据 2026年01月15日 196 点赞 0 评论 1052 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 1033 浏览