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优化银行预计算固定查询成实时灵活查询
W银行指标查询系统用于计算和展示各类汇总指标，支持银行经营决策。因数据量庞大，系统采用预计算方式，但随着指标数量激增，预计算方式逐渐成为瓶颈。文章详细介绍了系统面临的挑战及优化方案，包括列式存储、有序归并、多线程计算等技术，最终实现了从明细数据实时计算指标的目标，显著提升了系统性能。
AnalyticDB与大数据生态集成：Spark & Flink
【10月更文挑战第25天】在大数据时代，实时数据处理和分析变得越来越重要。AnalyticDB（ADB）是阿里云推出的一款完全托管的实时数据仓库服务，支持PB级数据的实时分析。为了充分发挥AnalyticDB的潜力，将其与大数据处理工具如Apache Spark和Apache Flink集成是非常必要的。本文将从我个人的角度出发，分享如何将AnalyticDB与Spark和Flink集成，构建端到端的大数据处理流水线，实现数据的实时分析和处理。
Spark快速上手：揭秘大数据处理的高效秘密，让你轻松应对海量数据
【10月更文挑战第25天】本文全面介绍了大数据处理框架 Spark，涵盖其基本概念、安装配置、编程模型及实际应用。Spark 是一个高效的分布式计算平台，支持批处理、实时流处理、SQL 查询和机器学习等任务。通过详细的技术综述和示例代码，帮助读者快速掌握 Spark 的核心技能。
Apache Spark & Paimon Meetup · 北京站，助力 LakeHouse 架构生产落地
2024年11月15日13:30北京市朝阳区阿里中心-望京A座-05F，阿里云 EMR 技术团队联合 Apache Paimon 社区举办 Apache Spark & Paimon meetup，助力企业 LakeHouse 架构生产落地”线下 meetup，欢迎报名参加！
大数据隐私保护：用户数据的安全之道
【10月更文挑战第31天】在大数据时代，数据的价值日益凸显，但用户隐私保护问题也愈发严峻。本文探讨了大数据隐私保护的重要性、面临的挑战及有效解决方案，旨在为企业和社会提供用户数据安全的指导。通过加强透明度、采用加密技术、实施数据最小化原则、加强访问控制、采用隐私保护技术和提升用户意识，共同推动大数据隐私保护的发展。
深度学习：物联网大数据洞察中的人工智能
深度学习：物联网大数据洞察中的人工智能
ActiveMQ、RocketMQ、RabbitMQ、Kafka 的区别
【10月更文挑战第24天】ActiveMQ、RocketMQ、RabbitMQ 和 Kafka 都有各自的特点和优势，在不同的应用场景中发挥着重要作用。在选择消息队列时，需要根据具体的需求、性能要求、扩展性要求等因素进行综合考虑，选择最适合的消息队列技术。同时，随着技术的不断发展和演进，这些消息队列也在不断地更新和完善，以适应不断变化的应用需求。
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