解决Spark数据倾斜中8大棘手问题的实用方法，对 Spark/Hadoop 这样的分布式大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。
云计算基建传统的IT架构已存在几十年，随着企业业务的快速发展，对于业务的可用性要求越来越高，对于成本的压力也越来大。是否存在一种方式能以更低成本、更高性能和可用性的方式支持新时代的企业信息化要求？
随着互联网的发展进入下半场，数据的时效性对企业的精细化运营越来越重要， 商场如战场，在每天产生的海量数据中，如何能实时有效的挖掘出有价值的信息， 对企业的决策运营策略调整有很大帮助。此外，随着 5G 技术的成熟、广泛应用， 对于工业互联网、物联网等数据时效性要求非常高的行业，企业就更需要一套完整成熟的实时数据体系来提高自身的行业竞争力。
变量和数据类型
在当今企业纷纷推动数字化运营的背景下，“No Data, No BB”成了职场人的口头禅。做一份好的数据分析报告，大到成为能否帮助企业做出正确的商业决策，小到成为能否说服老板获取业务资源的关键因素。因此做出一份高质量的数据分析报告是一个职场人必备的利器。
绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1000个task，997个task都在1分钟之内执行完了，但是剩余两三个task却要一两个小时。这种情况很常见。
在管理员的一些后台页面里，数据列表中都会对这些数据进行增删改查的操作，例如管理员添加商品、修改商品价格、删除商品、查询商品，我们应该关注这些数据的操作和处理。
本章节我们将为大家介绍如何将数据显示到用户界面上，可以使用以下三种方式：通过插值表达式显示组件的属性，通过 NgFor 显示数组型属性，通过 NgIf 实现按条件显示
这一句话代表了很大一部分企业对于数据利用的认知，那就是，数据利用是从先有数据开始的，而数据是在应用建设之后存到数据库里的，所以先建设应用，然后等数据库里有了数据后，在考虑如何利用数据。
XML是可扩展的标识语言（eXtensible Markup Language）的缩写，可以描述非常复杂的数据结构，广泛应用于传输和存储数据。XML是一种类似于HTML的标记语言，但XML没有使用预定义的标记，可以根据应用需求定义标记。XML的基本格式是标准化的，可以跨平台、操作系统和应用程序实现异构系统之间的数据共享。
PreparedStatement 对象必须具备使用输入和输出流来提供参数数据的能力。这使你能够将整个文件存储到数据库列中，这样数据库就能存储大型数据，例如 CLOB 和 BLOB 数据类型。用于流数据有下列几种方法-setAsciiStream(): 该方法是用来提供较大的 ASCII 值。setCharacterStream(): 该方法是用来提供较大的 UNICODE 值。
大批量数据的展示一直被视为一个必须要解决的问题。 一个经典的思想就是分批展示和处理它们。
由于大语言模型的训练需要巨大的计算资源，通常不可能多次迭代大语言模型预训练。千亿级参数量的大语言模型每次预训练的计算需要花费数百万元人民币。因此，在训练大语言模型之前，构建一个准备充分的预训练语料库尤为重要。
对于计算机、AI 的发展而言，算力和数据都是重要的生产资料。算力涉及到晶体管、存储网络等，而数据则需要当做一个新的自然资源重新思考。
随着大数据和AI业务的不断融合，大数据分析和处理过程中，通过深度学习技术对非结构化数据（如图片、音频、文本）进行大数据处理的业务场景越来越多。本文会介绍Spark如何与深度学习框架进行协同工作，在大数据的处理过程利用深度学习框架对非结构化数据进行处理。
2020年，每一个技术领域，也有自己的一个关键事件回顾或一个关键节点畅想。回望过去，在数据技术领域发生了许多有意义的标志性事件。全球数据量在2019达41ZB，2020年预估到50ZB，这是国际权威机构Statista的统计和预测，这个数据量可以说大得惊人，也对数据技术提出了更高的要求。
几乎所有已开发的程序或软件系统都使用数据结构。此外，数据结构属于计算机科学和软件工程的基础。当涉及软件工程面试问题时，这是一个关键主题。因此，作为开发人员，我们必须对数据结构有充分的了解。
通过简单回顾阿里中间件(Aliware)消息引擎的发展史，本文开篇于双11消息引擎面临的低延迟挑战，通过经典的应用场景阐述可能会面临的问题 - 响应慢，雪崩，用户体验差，继而交易下跌。
变量就是申请内存来存储值。也就是说，当创建变量的时候，需要在内存中申请空间。内存管理系统根据变量的类型为变量分配存储空间，分配的空间只能用来储存该类型数据。
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