平台介绍依托云技术，采用“平台+”的方式，融合容器技术和虚拟化技术，构建多维度、个性化、智能化的数字化教育资源体系，促进教育机构、企业”资源、教学、实训、评价”完整可持续发展的学习生态系统。技术架构主流技术：前端Element-UI&Vue后端：SpringCloudAlibaba，SpringBoot2.x、Mybatis、Shiro、JWT等。部署：支持Docker容器部署产品功能板块主要有三大终端：1、教育门户（PC端）：2、教务管理端（PC端）3、微信小程序（移动端）教师端【管理看板、教学中心、学习中心、教学包、评测中心、项目库、教学工具：教学云盘、白板、截图工具、录屏】。学生端【管理
优秀可靠的数仓体系，需要良好的数据分层结构。合理的分层，能够使数据体系更加清晰，使复杂问题得以简化。以下是该项目的分层规划。1设计要点（1）ODS层的表结构设计依托于从业务系统同步过来的数据结构（2）ODS层要保存全部历史数据，故其压缩格式应选择压缩比较高的，此处选择gzip（3）ODS层表名的命名规范为：ods_表名_单分区增量全量标识（inc/full）。2相关表2.1整车日志表（增量日志表）CREATEEXTERNALTABLEods_car_data_inc(`vin`STRINGCOMMENT'汽车唯一ID',`car_status`INTCOMMENT'车辆状态',`charge_
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相关文章【数仓】基本概念、知识普及、核心技术【数仓】数据分层概念以及相关逻辑【数仓】Hadoop软件安装及使用（集群配置）【数仓】Hadoop集群配置常用参数说明【数仓】zookeeper软件安装及集群配置一、环境准备准备3台虚拟机Hadoop131：192.168.56.131Hadoop132：192.168.56.132Hadoop133：192.168.56.133本例系统版本CentOS-7.8，已安装jdk1.8关闭防火墙systemctlstopfirewalldzookeeper已安装，且已启动二、kafka安装配置1、kafka下载安装#下载解压wget--no-check-
我最近发现，ArraysarereifiedinJava。也就是说，它们只在运行时知道类型信息。但是我对这个定义有点困惑。如果说数组只在运行时知道类型信息，那么我应该能够为任何数组分配任何值，因为只有在运行时才知道类型，并且只有在运行时才会抛出错误。但实时情况并非如此。我们得到一个编译时错误。那么有人可以阐明“数组被具体化是什么意思”吗？ 最佳答案 我认为这意味着给定的代码行将抛出异常:String[]arrayOfStrings=newString[10];Object[]arrayOfObjects=arrayOfStrings
一、市场应用背景汇流焊是光伏太阳能电池板中段加工工艺，其前道工序为串焊，在此环节流程中，需要在多个太阳能电池片表面以平行方式串焊多条焊带，形成电池串。串焊好的多组电池串被有序排列输送到汇流焊接工作台，通过机器视觉对电池串进行整版定位纠偏操作，保证焊接的准确性。随后，通过焊接带（汇流带）将这些电池串相互连接，在这步骤中，焊枪分别在电池串两侧延伸末端的方向进行焊接，实现电池串之间的电流汇集，形成完整的太阳能电池组件。最后，这些组件将被转移到下一工序进行层压、边框安装、接线盒安装等封装处理，最终形成耐用、安全、便于安装使用的完整太阳能电池板。1、人工汇流焊存在的问题：传统的人工汇流焊方案常面临生产效
随着LLM技术应用及落地，数据库需要提高向量分析以及AI支持能力，向量数据库及向量检索等能力“异军突起”，迎来业界持续不断关注。简单来说，向量检索技术以及向量数据库能为LLM提供外置的记忆单元，通过提供与问题及历史答案相关联的内容，协助LLM返回更准确的答案。不仅仅是LLM，向量检索也早已在OLAP引擎中应用，用来提升非结构化数据的分析和检索能力。ByteHouse是火山引擎推出的云原生数据仓库，近期推出高性能向量检索能力，本篇将结合ByteHouse团队对向量数据库行业和技术的前沿观察，详细解读OLAP引擎如何建设高性能的向量检索能力，并最终通过开源软件VectorDBBench测试工具，在
一、环境准备1、准备3台虚拟机Hadoop131：192.168.56.131Hadoop132：192.168.56.132Hadoop133：192.168.56.133本例系统版本CentOS-7.8，已安装jdk1.82、hosts配置，关闭防火墙vi/etc/hosts添加如下内容，然后保存192.168.56.131hadoop131192.168.56.132hadoop132192.168.56.133hadoop133关闭防火墙systemctlstopfirewalld3、配置证书登录（免秘钥）三台服务器都要操作一遍ssh-keygen-trsa-N''-f/root/.s
1版本参数查看hadoop和hive的版本号ls-l/opt#总用量3#drwxr-xr-x11rootroot2271月2619:23hadoop-3.3.6#drwxr-xr-x10rootroot2052月1218:53hive-3.1.3#drwxrwxrwx.4rootroot322月1122:19tmp查看java版本号java-version#javaversion"1.8.0_391"#Java(TM)SERuntimeEnvironment(build1.8.0_391-b13)#JavaHotSpot(TM)64-BitServerVM(build25.391-b13,mi
一、数据平台架构演进大数据基础设施的发展经历了四个主要阶段，每个阶段都有着标志性的技术进步来应对新的应用需求。第一阶段：数据仓库。在这个阶段，数据平台主要用于支持在线分析处理（OLAP）和商业智能（BI）报表分析。技术上的代表包括Oracle的共享存储架构和Teradata的大规模并行处理架构。第二阶段：数据平台。随着大数据的兴起，数据平台开始以大规模数据存储和计算为特点，主要服务于流批计算场景。这一阶段的代表技术是Hadoop，它从早期的单一MapReduce计算引擎发展到支持多元化计算引擎的2.0阶段，能够应对更复杂的数据分析需求。第三阶段：数据中台。数据中台在技术上延续了数据平台的相关技
