Was ist der Entwicklungsprozess für Big-Data-Anwendungen?

Im heutigen Big-Data-Zeitalter sind Datenverarbeitung und -analyse zu einer wichtigen Unterstützung für die Entwicklung verschiedener Branchen geworden. Als Programmiersprache mit hoher Entwicklungseffizienz und überlegener Leistung hat die Go-Sprache im Bereich Big Data nach und nach Aufmerksamkeit erregt. Im Vergleich zu anderen Sprachen wie Java, Python usw. verfügt die Go-Sprache jedoch über eine relativ unzureichende Unterstützung für Big-Data-Frameworks, was einigen Entwicklern Probleme bereitet hat. In diesem Artikel werden die Hauptgründe für das Fehlen eines Big-Data-Frameworks in der Go-Sprache untersucht, entsprechende Lösungen vorgeschlagen und anhand spezifischer Codebeispiele veranschaulicht. 1. Gehen Sie zur Sprache

1. Hintergrund des Baus der 58-Portrait-Plattform Zunächst möchte ich Ihnen den Hintergrund des Baus der 58-Portrait-Plattform mitteilen. 1. Das traditionelle Denken der traditionellen Profiling-Plattform reicht nicht mehr aus. Der Aufbau einer Benutzer-Profiling-Plattform basiert auf Data-Warehouse-Modellierungsfunktionen, um Daten aus mehreren Geschäftsbereichen zu integrieren, um genaue Benutzerporträts zu erstellen Und schließlich muss es über Datenplattformfunktionen verfügen, um Benutzerprofildaten effizient zu speichern, abzufragen und zu teilen sowie Profildienste bereitzustellen. Der Hauptunterschied zwischen einer selbst erstellten Business-Profiling-Plattform und einer Middle-Office-Profiling-Plattform besteht darin, dass die selbst erstellte Profiling-Plattform einen einzelnen Geschäftsbereich bedient und bei Bedarf angepasst werden kann. Die Mid-Office-Plattform bedient mehrere Geschäftsbereiche und ist komplex Modellierung und bietet allgemeinere Funktionen. 2.58 Benutzerporträts vom Hintergrund der Porträtkonstruktion im Mittelbahnsteig 58

Fähigkeiten zur Verarbeitung von Big-Data-Strukturen: Chunking: Teilen Sie den Datensatz auf und verarbeiten Sie ihn in Blöcken, um den Speicherverbrauch zu reduzieren. Generator: Generieren Sie Datenelemente einzeln, ohne den gesamten Datensatz zu laden, geeignet für unbegrenzte Datensätze. Streaming: Lesen Sie Dateien oder fragen Sie Ergebnisse Zeile für Zeile ab, geeignet für große Dateien oder Remote-Daten. Externer Speicher: Speichern Sie die Daten bei sehr großen Datensätzen in einer Datenbank oder NoSQL.

AEC/O (Architecture, Engineering & Construction/Operation) bezieht sich auf die umfassenden Dienstleistungen, die Architekturdesign, Ingenieurdesign, Bau und Betrieb in der Bauindustrie anbieten. Im Jahr 2024 steht die AEC/O-Branche angesichts des technologischen Fortschritts vor sich ändernden Herausforderungen. In diesem Jahr wird voraussichtlich die Integration fortschrittlicher Technologien stattfinden, was einen Paradigmenwechsel in Design, Bau und Betrieb einläuten wird. Als Reaktion auf diese Veränderungen definieren Branchen Arbeitsprozesse neu, passen Prioritäten an und verbessern die Zusammenarbeit, um sich an die Bedürfnisse einer sich schnell verändernden Welt anzupassen. Die folgenden fünf großen Trends in der AEC/O-Branche werden im Jahr 2024 zu Schlüsselthemen und empfehlen den Weg in eine stärker integrierte, reaktionsfähigere und nachhaltigere Zukunft: integrierte Lieferkette, intelligente Fertigung

Bei der Verarbeitung großer Datenmengen kann die Verwendung einer In-Memory-Datenbank (z. B. Aerospike) die Leistung von C++-Anwendungen verbessern, da sie Daten im Computerspeicher speichert, wodurch Festplatten-E/A-Engpässe vermieden und die Datenzugriffsgeschwindigkeiten erheblich erhöht werden. Praxisbeispiele zeigen, dass die Abfragegeschwindigkeit bei Verwendung einer In-Memory-Datenbank um mehrere Größenordnungen schneller ist als bei Verwendung einer Festplattendatenbank.

Im Internetzeitalter ist Big Data zu einer neuen Ressource geworden. Mit der kontinuierlichen Verbesserung der Big-Data-Analysetechnologie ist die Nachfrage nach Big-Data-Programmierung immer dringlicher geworden. Als weit verbreitete Programmiersprache sind die einzigartigen Vorteile von C++ bei der Big-Data-Programmierung immer deutlicher hervorgetreten. Im Folgenden werde ich meine praktischen Erfahrungen in der C++-Big-Data-Programmierung teilen. 1. Auswahl der geeigneten Datenstruktur Die Auswahl der geeigneten Datenstruktur ist ein wichtiger Bestandteil beim Schreiben effizienter Big-Data-Programme. In C++ gibt es eine Vielzahl von Datenstrukturen, die wir verwenden können, z. B. Arrays, verknüpfte Listen, Bäume, Hash-Tabellen usw.

Als Open-Source-Programmiersprache hat die Go-Sprache in den letzten Jahren nach und nach große Aufmerksamkeit und Verwendung gefunden. Es wird von Programmierern wegen seiner Einfachheit, Effizienz und leistungsstarken Funktionen zur gleichzeitigen Verarbeitung bevorzugt. Auch im Bereich der Big-Data-Verarbeitung verfügt die Go-Sprache über großes Potenzial. Sie kann zur Verarbeitung großer Datenmengen, zur Leistungsoptimierung und zur guten Integration in verschiedene Big-Data-Verarbeitungstools und Frameworks eingesetzt werden. In diesem Artikel stellen wir einige grundlegende Konzepte und Techniken der Big-Data-Verarbeitung in der Go-Sprache vor und zeigen anhand spezifischer Codebeispiele, wie die Go-Sprache verwendet wird.

Java-Big-Data-Technologie-Stack: Verstehen Sie die Anwendung von Java im Bereich Big Data wie Hadoop, Spark, Kafka usw. Da die Datenmenge weiter zunimmt, ist die Big-Data-Technologie im heutigen Internetzeitalter zu einem heißen Thema geworden. Im Bereich Big Data hören wir oft die Namen Hadoop, Spark, Kafka und andere Technologien. Diese Technologien spielen eine entscheidende Rolle, und Java spielt als weit verbreitete Programmiersprache auch im Bereich Big Data eine große Rolle. Dieser Artikel konzentriert sich auf die Anwendung von Java im Großen und Ganzen