因为之前使用redis一般都只做热数据处理，没有考虑过落地方案，因此，通过很多次不同的交流，发现落地也挺重要的，特来学习一般。落地策略我们知道，redis是纯内存数据库，一旦发生宕机，数据就会丢失，因此，Redis的落地策略其实就是持久化(Persistence)，主要有以下2种策略：1.RDB:定时快照方式(snapsho

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/3ea57a5cd288c6bbc24521607f4e0aae21a.jpg)    Kafka是由LinkIn开源的实时数据处理框架，目前已经更新到2.3版本。不同于一般的消息中间件，Kafka通过数据持久化和磁盘读写获得了极高的吞吐量，并可以不依赖Storm，SparkSt

算起来大概六七年前就接触了皕杰报表，那时我在公司信息部做数据处理小组的负责人，以前我们整理数据的方式，还是用传统的人工通过Excel整理，花费了很多时间做报表。但时效性和正确性都无法保障，做出来的报表几乎没用，根本没法支撑公司经营决策的需求。后来企业开始做

大家好，我是皮皮。一、前言前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Python自动化办公发票数据处理的问题，一起来看看吧。二、实现过程这个问题在实际工作中还是非常常见的，实用性和通用性都比较强，历史文章中其实也有写过几篇文章，这里继续给大家敲敲

随着云计算技术的快速发展，云服务器已经成为企业和个人首选的计算服务。云服务器具有高性能、高可用性、安全可靠、灵活扩展等优势，能够满足各种大规模数据处理、存储、应用部署和管理等需求。本文将详细探讨云服务器的搭建，帮助读者从零开始构建并运行云服务器的基础设施。

在当今数字化浪潮中，随着文字、图像、音频、视频等多元数据处理需求不断涌现，大语言模型已成为推动行业智能化的关键力量。DeepSeek作为一款先进的大语言模型，能够轻松应对从基础问答到复杂数据分析的多种任务，为各行业带来前所未有的智能化体验，但同时也对底层云

作者：京东零售夏百科引言在大数据时代的江湖，数据量呈爆炸式增长，如何高效地处理和分析海量数据成为了一个关键问题。各路英雄豪杰纷纷亮出自己的绝技，争夺数据处理的巅峰宝座。而在这场激烈的角逐中，ClickHouse以其“独孤九剑”般的绝世武功，横空出世，令群雄

微软《2025工作趋势指数》显示，81%中国企业计划增设AI专项岗位，智能体（数字员工）正以“自动化执行者”身份渗透至企业核心流程。从制造业流水线到客服系统，从数据处理到跨部门协作，AI的高效执行能力让不少人担忧：传统岗位会被颠覆吗？一方面，标准化、重复性

一、增量爬取的核心思想与优势在深入代码之前，我们首先要理解增量爬取的核心理念。与传统的全量爬虫（每次运行都重新抓取所有数据）不同，增量爬虫只抓取自上次爬取以来新增或发生变化的数据。其核心优势不言而喻：极大提升效率：网络请求和数据处理的量级大幅下降，节省带宽

时间2022年8月5日—2022年8月9日北京（同时转线上直播）（5日报到，6日9日上课）课程第一天一、大数据概述二、大数据处理架构Hadoop三、分布式文件系统HDFS四、分布式数据库HBase第二天五、MapReduce六、Spark七、IPythonNotebook运行PythonSpark程序八、PythonSpark集成开发环境第三