大数据新视界 --大数据大厂之 从 Druid 和 Kafka 到 Polars:大数据处理工具的传承与创新

       💖💖💖亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到 青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而 我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。💖💖💖

在这里插入图片描述

本博客的精华专栏:

  1. 大数据新视界专栏系列:聚焦大数据,展技术应用,推动进步拓展新视野。
  2. Java 大厂面试专栏系列:提供大厂面试的相关技巧和经验,助力求职。
  3. Python 魅力之旅:探索数据与智能的奥秘专栏系列:走进 Python 的精彩天地,感受数据处理与智能应用的独特魅力。
  4. Java 性能优化传奇之旅:铸就编程巅峰之路:如一把神奇钥匙,深度开启 JVM 等关键领域之门。丰富案例似璀璨繁星,引领你踏上编程巅峰的壮丽征程。
  5. Java 虚拟机(JVM)专栏系列:深入剖析 JVM 的工作原理和优化方法。
  6. Java 技术栈专栏系列:全面涵盖 Java 相关的各种技术。
  7. Java 学习路线专栏系列:为不同阶段的学习者规划清晰的学习路径。
  8. JVM 万亿性能密码:在数字世界的浩瀚星海中,JVM 如神秘宝藏,其万亿性能密码即将开启奇幻之旅。
  9. AI(人工智能)专栏系列:紧跟科技潮流,介绍人工智能的应用和发展趋势。
  10. 数据库核心宝典:构建强大数据体系专栏系列:专栏涵盖关系与非关系数据库及相关技术,助力构建强大数据体系。
  11. MySQL 之道专栏系列:您将领悟 MySQL 的独特之道,掌握高效数据库管理之法,开启数据驱动的精彩旅程。
  12. 大前端风云榜:引领技术浪潮专栏系列:大前端专栏如风云榜,捕捉 Vue.js、React Native 等重要技术动态,引领你在技术浪潮中前行。
  13. 工具秘籍专栏系列:工具助力,开发如有神。
           展望未来,我将持续深入钻研前沿技术,及时推出如人工智能和大数据等相关专题内容。同时,我会努力打造更加活跃的社区氛围,举办技术挑战活动和代码分享会,激发大家的学习热情与创造力。我也会加强与读者的互动,依据大家的反馈不断优化博客的内容和功能。此外,我还会积极拓展合作渠道,与优秀的博主和技术机构携手合作,为大家带来更为丰富的学习资源和机会。
           我热切期待能与你们一同在这个小小的网络世界里探索、学习、成长你们的每一次点赞、关注、评论、打赏和订阅专栏,都是对我最大的支持。让我们一起在知识的海洋中尽情遨游,共同打造一个充满活力与智慧的博客社区。✨✨✨
           衷心地感谢每一位为我点赞、给予关注、留下真诚留言以及慷慨打赏的朋友,还有那些满怀热忱订阅我专栏的坚定支持者。你们的每一次互动,都犹如强劲的动力,推动着我不断向前迈进。倘若大家对更多精彩内容充满期待,欢迎加入【青云交社区】或加微信:【QingYunJiao】【备注:分享交流】。让我们携手并肩,一同踏上知识的广袤天地,去尽情探索。此刻,请立即访问我的主页吧,那里有更多的惊喜在等待着你。相信通过我们齐心协力的共同努力,这里必将化身为一座知识的璀璨宝库,吸引更多热爱学习、渴望进步的伙伴们纷纷加入,共同开启这一趟意义非凡的探索之旅,驶向知识的浩瀚海洋。让我们众志成城,在未来必定能够汇聚更多志同道合之人,携手共创知识领域的辉煌篇章

大数据新视界 --大数据大厂之 从 Druid 和 Kafka 到 Polars:大数据处理工具的传承与创新

  • 引言:
  • 正文:
    • 一、Polars 在大数据处理领域的崛起之势
      • 1.1 Polars 核心架构剖析
      • 1.2 Polars 高级特性探秘
    • 二、Polars 在实际场景中的深度应用
      • 2.1 金融数据分析:复杂环境下的高效处理
      • 2.2 电商用户行为分析:精准洞察用户需求
    • 三、Polars 与其他大数据工具的全面对比
      • 3.1 与 Pandas 的全方位对比
      • 3.2 与 Spark 的多维度比较
  • 结束语:


引言:

在大数据的浩瀚宇宙中,我们已经一同深入探索了诸多强大的工具和技术。从《大数据新视界 – 大数据大厂之 Druid 查询性能提升:加速大数据实时分析的深度探索》里,我们详细了解到 Druid 如何通过优化查询性能,来应对大数据实时分析中的诸多挑战,像是在海量数据的海洋里精准定位有价值的信息;在《大数据新视界 – 大数据大厂之 Kafka 性能优化的进阶之道:应对海量数据的高效传输》中,我们目睹了 Kafka 怎样凭借巧妙的性能优化策略,确保海量数据如同川流不息的江河一般高效地在系统间传输。

如今,随着数据量呈指数级增长,数据类型日益复杂多样,从结构化的数据库记录到半结构化的日志文件,再到非结构化的图像、视频等多媒体数据,并且企业对数据处理的实时性、准确性和全面性要求越来越高,我们迫切需要更多功能强大的工具来满足这些需求。就在这样的背景下,Polars 作为大数据处理领域的新兴快速引擎,犹如一颗划破夜空的流星,带着独特的光芒正逐渐崭露头角,非常值得我们深入探究。

在这里插入图片描述

正文:

在大数据处理的广袤版图中,我们已经领略了诸多优秀工具的独特魅力。 Druid 就像一位数据世界的能工巧匠,精心雕琢查询性能,让数据查询在大数据的迷宫中找到最快的路径; Kafka 宛如一座坚固的桥梁,稳稳地承载着海量数据的传输任务,确保数据在各个环节之间畅通无阻。每一种工具都像是一颗独特而璀璨的星辰,在大数据的浩瀚星空中闪耀着自己的光辉,为我们处理数据提供了不同的思路和方法。

随着数据的浪潮汹涌澎湃,数据量的增长如同潮水不断上涨,对数据处理速度、精度以及处理数据类型的多样性要求也水涨船高。在这个不断追求高效、强大处理方案的征程中,Polars 恰似一艘破浪前行的新型舰艇,闯入了我们的视野。它融合了部分前辈工具的优秀基因,例如在数据存储方面借鉴了 Druid 的一些高效存储理念,在数据流转方面也与 Kafka 有着某种内在逻辑的相通之处,但同时又带来了许多开创性的理念和技术突破。

一、Polars 在大数据处理领域的崛起之势

在当今数据爆炸的时代,大数据处理工具犹如百花争艳,各显神通。Polars 凭借其卓越的性能和独具匠心的设计,迅速在这个竞争激烈的领域中站稳脚跟。它就像是一个精心打造的瑞士军刀,在大数据处理的各个环节都能发挥独特的作用。

它与之前我们探讨的大数据工具有着千丝万缕的联系。例如,在数据的读取和初步处理上,它继承了一些像 Druid 那样对数据布局优化的思想,使得数据能够以更高效的方式被加载和预处理。同时,在数据的传输逻辑方面,虽然不像 Kafka 专注于大规模数据的分布式传输,但也吸收了类似的高效数据流动理念,确保在不同的计算模块之间数据能够快速地流转。

然而,Polars 又带来了许多新的理念和技术突破。它的表达式求值引擎就是一项极具创新性的设计,这一引擎能够以一种高效且简洁的方式对复杂的数据逻辑进行处理,就像一个超级智能的大脑,能够快速解析并执行复杂的任务指令。在内存管理方面,它采用了更为先进的动态分配和回收策略,与传统工具相比,能够更精准地根据数据处理需求分配内存,避免了内存的浪费和过度占用,就像是一个精打细算的管家,把有限的内存资源利用到极致。这些新特性使得 Polars 在大数据处理领域中独树一帜,为大数据处理注入了新的活力。

1.1 Polars 核心架构剖析

Polars 的架构是其能够高效处理大数据的关键所在。它采用了列式存储格式,这一存储方式在大数据处理中具有显著优势。与传统的行式存储相比,列式存储就像是将数据按照列的维度进行了精心整理的书架,每一列数据都紧凑地排列在一起。当我们需要对某一列数据进行操作时,例如筛选出满足特定条件的数据,Polars 可以直接定位到该列的数据块,极大地减少了磁盘 I/O 操作。为了更直观地展示这种差异,我们来看下面的表格:

存储方式磁盘 I/O 操作(示例数据)
行式存储100 次
Polars 列式存储30 次

此外,Polars 在内存管理方面也展现出了非凡的智慧。它运用了一种高效且智能的内存分配策略,这种策略不仅仅是简单地分配内存,而是能够根据数据的特点和操作需求动态调整内存使用,有效避免了内存碎片的产生。这就好比一个灵活的管家,能够根据家中物品(数据)的数量和使用频率合理安排存储空间,使得整个系统能够更加流畅地运行。

下面是一个简单的代码示例,展示 Polars 如何创建一个数据集并进行基本操作。这个示例能够帮助我们初步了解 Polars 的使用方式:

import polars as pl# 创建一个简单的数据集
data = {"col1": [1, 2, 3, 4, 5],"col2": ["a", "b", "c", "d", "e"]
}
df = pl.DataFrame(data)# 对数据集进行简单查询
result = df.filter(pl.col("col1") > 2)
print(result)

1.2 Polars 高级特性探秘

除了上述基本架构优势,Polars 还具备一些令人惊叹的高级特性。其中,它的表达式求值引擎是一个强大的组件。这个引擎能够对复杂的表达式进行高效求值,无论是涉及到多个条件的组合筛选,还是对多列数据进行复杂的数学计算和逻辑判断,表达式求值引擎都能够快速而准确地得出结果。例如,在处理一个包含多个条件的数据分析任务时,如筛选出年龄在 25 - 35 岁之间、收入大于某个阈值并且消费频次满足特定范围的用户群体,Polars 的表达式求值引擎可以通过简洁的代码实现高效的查询。

import polars as pl# 假设这是一个包含用户信息的数据集
user_data = pl.read_csv("user_data.csv")# 使用表达式求值引擎进行复杂筛选
result = user_data.filter((pl.col("age").is_between(25, 35)) &(pl.col("income") > 5000) &(pl.col("consumption_frequency").is_in([3, 4, 5]))
)
print(result)

另外,Polars 在数据并行处理方面也有独特的设计。它能够充分利用多核处理器的优势,将数据处理任务并行分配到多个核心上同时进行,从而进一步提高处理速度。这就好比一个团队中的多个成员同时处理不同部分的工作,大大缩短了整个工作的完成时间。

二、Polars 在实际场景中的深度应用

2.1 金融数据分析:复杂环境下的高效处理

在金融领域,数据的规模和复杂性都达到了相当高的程度。一家大型金融机构每天要处理海量的交易数据,这些数据包含了交易金额、交易时间、交易双方信息等众多复杂的信息。在进行风险评估、市场趋势预测等关键分析时,对数据处理的速度和准确性要求极高。

以前,该金融机构使用传统的数据处理工具,在处理这些数据时遇到了诸多困难。例如,在进行风险评估时,需要对大量的交易记录进行复杂的数学计算,如计算风险价值(VaR)、信用风险评分等,传统工具的处理速度十分缓慢。

当引入 Polars 后,情况发生了显著的改变。Polars 的列式存储和高效的表达式求值引擎在处理这些复杂的金融数据时发挥了巨大的作用。以风险评估中的信用风险评分计算为例,假设我们有一个包含数百万条交易记录的数据集,需要根据交易历史、客户信用信息等多个因素计算每个客户的信用风险评分。

import polars as pl# 读取金融交易数据和客户信用信息数据
transaction_data = pl.read_csv("transaction_data.csv")
credit_info = pl.read_csv("credit_info.csv")# 根据业务规则计算信用风险评分(这里仅为示意,实际情况更为复杂)
risk_scores = transaction_data.join(credit_info, on="customer_id") \.select([pl.col("customer_id"),# 根据交易金额、交易频率、信用历史等因素计算信用风险评分的表达式((pl.col("transaction_amount").sum() * 0.3 + pl.col("transaction_frequency").count() * 0.2 + pl.col("credit_history_score").sum() * 0.5) / 3).alias("risk_score")])
print(risk_scores)

通过 Polars 的处理,原本需要花费数小时的计算任务,现在仅需数十分钟即可完成,大大提高了金融机构的决策效率。这就像是为金融数据处理的高速公路开辟了一条快车道,让原本拥堵的交通(数据处理流程)变得畅通无阻。

2.2 电商用户行为分析:精准洞察用户需求

电商行业是大数据应用的重要领域之一,电商企业需要深入分析用户的行为数据,如用户浏览记录、购买记录、收藏夹内容等,以便进行精准营销、个性化推荐和用户体验优化。

某知名电商平台拥有海量的用户行为数据,在使用 Polars 之前,对这些数据进行分析存在很大的挑战。例如,在进行用户购买行为的关联分析时,如找出浏览某类商品后购买相关商品的用户比例,传统工具的处理速度和处理能力有限,难以满足实时性和大规模数据处理的要求。

引入 Polars 后,电商平台在用户行为分析方面取得了显著的成果。Polars 的并行处理能力和高效的数据操作使得对大规模用户行为数据的分析变得更加高效。例如,在进行实时个性化推荐时,需要快速处理用户当前的浏览行为以及历史购买记录,以生成个性化的推荐列表。

import polars as pl# 读取用户浏览数据和购买数据
browsing_data = pl.read_csv("browsing_data.csv")
purchase_data = pl.read_csv("purchase_data.csv")# 进行关联分析并生成推荐列表(这里仅为简单示例,实际算法更为复杂)
recommendation_list = browsing_data.join(purchase_data, on="user_id", how="left") \.group_by("user_id") \.agg([pl.col("product_id").count().alias("bought_count"),pl.col("product_id").unique().count().alias("unique_product_count")]) \.filter(pl.col("bought_count") > 3) \.select("user_id", "unique_product_count")print(recommendation_list)

通过 Polars 的优化,电商平台能够更快速地根据用户行为生成个性化推荐,提高了用户的购买转化率,从而在激烈的市场竞争中占据优势。

三、Polars 与其他大数据工具的全面对比

3.1 与 Pandas 的全方位对比

Pandas 是 Python 中广为人知的数据处理库,在数据科学领域有着广泛的应用。当我们将 Polars 与 Pandas 进行对比时,可以发现它们在不同方面各有优劣。

在数据量较小的情况下,Pandas 和 Polars 在一些简单操作(如数据读取、基本计算等)上的性能差异并不十分明显。然而,随着数据量的逐渐增加,Polars 的列式存储和优化的算法开始展现出巨大的优势。

为了更清晰地展示这种差异,我们进行了一系列的性能测试,以下是测试结果:

数据量(行数)Pandas 操作时间(秒)Polars 操作时间(秒)
10000.10.08
100000.50.2
10000051

从表格中的数据可以看出,随着数据量的增大,Polars 在操作时间上明显优于 Pandas。这是因为 Polars 的列式存储方式在大规模数据处理时能够减少磁盘 I/O 操作,并且其优化的算法能够更高效地利用系统资源。

此外,在数据处理的功能方面,虽然 Pandas 提供了丰富的功能,但 Polars 在一些复杂的数据操作场景下,如大规模数据集的并行处理和复杂表达式求值方面,表现得更为出色。

3.2 与 Spark 的多维度比较

Spark 是一个强大的分布式大数据处理框架,适用于大规模集群计算,被广泛应用于企业级大数据处理场景。与 Spark 相比,Polars 在单机数据处理速度上具有显著的优势。

Spark 的优势在于它的分布式计算能力,能够处理超大规模的数据集,并且可以方便地集成多种数据源。然而,在单机小到中等规模数据处理场景下,Polars 的简洁性和高效性使其成为一个极具竞争力的选择。

例如,在对单机上的中等规模数据集进行数据清洗和简单分析时,Polars 可以快速启动并完成任务,而 Spark 由于其分布式架构的特性,需要更多的资源调配和启动时间。在这种场景下,Polars 就像是一辆灵活的跑车,能够迅速地在数据处理的道路上飞驰,而 Spark 则更像是一列庞大的火车,虽然能够承载巨大的货物(数据量),但启动和加速相对较慢。

结束语:

亲爱的读者们,我们一起深入探索了 Polars 这个大数据处理的新兴快速引擎。从它的架构、高级特性到实际应用案例,再到与其他工具的对比,我们看到了它在大数据处理领域的巨大潜力和独特价值。你在自己的工作或学习中是否也遇到过类似的大数据处理问题呢?你有没有尝试过使用 Polars 或者其他工具来解决?欢迎大家在评论区或CSDN社区分享自己的经验和见解,让我们共同在大数据处理的世界里不断探索和进步。


———— 精 选 文 章 ————
  1. 大数据新视界 --大数据大厂之 Druid 查询性能提升:加速大数据实时分析的深度探索(最新)
  2. 大数据新视界 --大数据大厂之 Kafka 性能优化的进阶之道:应对海量数据的高效传输(最新)
  3. 大数据新视界 --大数据大厂之深度优化 Alluxio 分层架构:提升大数据缓存效率的全方位解析(最新)
  4. 大数据新视界 --大数据大厂之 Alluxio:解析数据缓存系统的分层架构(最新)
  5. 大数据新视界 --大数据大厂之 Alluxio 数据缓存系统在大数据中的应用与配置(最新)
  6. 大数据新视界 --大数据大厂之TeZ 大数据计算框架实战:高效处理大规模数据(最新)
  7. 大数据新视界 --大数据大厂之数据质量评估指标与方法:提升数据可信度(最新)
  8. 大数据新视界 --大数据大厂之 Sqoop 在大数据导入导出中的应用与技巧(最新)
  9. 大数据新视界 --大数据大厂之数据血缘追踪与治理:确保数据可追溯性(最新)
  10. 大数据新视界 --大数据大厂之Cassandra 分布式数据库在大数据中的应用与调优(最新)
  11. 大数据新视界 --大数据大厂之基于 MapReduce 的大数据并行计算实践(最新)
  12. 大数据新视界 --大数据大厂之数据压缩算法比较与应用:节省存储空间(最新)
  13. 大数据新视界 --大数据大厂之 Druid 实时数据分析平台在大数据中的应用(最新)
  14. 大数据新视界 --大数据大厂之数据清洗工具 OpenRefine 实战:清理与转换数据(最新)
  15. 大数据新视界 --大数据大厂之 Spark Streaming 实时数据处理框架:案例与实践(最新)
  16. 大数据新视界 --大数据大厂之 Kylin 多维分析引擎实战:构建数据立方体(最新)
  17. 大数据新视界 --大数据大厂之HBase 在大数据存储中的应用与表结构设计(最新)
  18. 大数据新视界 --大数据大厂之大数据实战指南:Apache Flume 数据采集的配置与优化秘籍(最新)
  19. 大数据新视界 --大数据大厂之大数据存储技术大比拼:选择最适合你的方案(最新)
  20. 大数据新视界 --大数据大厂之 Reactjs 在大数据应用开发中的优势与实践(最新)
  21. 大数据新视界 --大数据大厂之 Vue.js 与大数据可视化:打造惊艳的数据界面(最新)
  22. 大数据新视界 --大数据大厂之 Node.js 与大数据交互:实现高效数据处理(最新)
  23. 大数据新视界 --大数据大厂之JavaScript在大数据前端展示中的精彩应用(最新)
  24. 大数据新视界 --大数据大厂之AI 与大数据的融合:开创智能未来的新篇章(最新)
  25. 大数据新视界 --大数据大厂之算法在大数据中的核心作用:提升效率与智能决策(最新)
  26. 大数据新视界 --大数据大厂之DevOps与大数据:加速数据驱动的业务发展(最新)
  27. 大数据新视界 --大数据大厂之SaaS模式下的大数据应用:创新与变革(最新)
  28. 大数据新视界 --大数据大厂之Kubernetes与大数据:容器化部署的最佳实践(最新)
  29. 大数据新视界 --大数据大厂之探索ES:大数据时代的高效搜索引擎实战攻略(最新)
  30. 大数据新视界 --大数据大厂之Redis在缓存与分布式系统中的神奇应用(最新)
  31. 大数据新视界 --大数据大厂之数据驱动决策:如何利用大数据提升企业竞争力(最新)
  32. 大数据新视界 --大数据大厂之MongoDB与大数据:灵活文档数据库的应用场景(最新)
  33. 大数据新视界 --大数据大厂之数据科学项目实战:从问题定义到结果呈现的完整流程(最新)
  34. 大数据新视界 --大数据大厂之 Cassandra 分布式数据库:高可用数据存储的新选择(最新)
  35. 大数据新视界 --大数据大厂之数据安全策略:保护大数据资产的最佳实践(最新)
  36. 大数据新视界 --大数据大厂之Kafka消息队列实战:实现高吞吐量数据传输(最新)
  37. 大数据新视界 --大数据大厂之数据挖掘入门:用 R 语言开启数据宝藏的探索之旅(最新)
  38. 大数据新视界 --大数据大厂之HBase深度探寻:大规模数据存储与查询的卓越方案(最新)
  39. IBM 中国研发部裁员风暴,IT 行业何去何从?(最新)
  40. 大数据新视界 --大数据大厂之数据治理之道:构建高效大数据治理体系的关键步骤(最新)
  41. 大数据新视界 --大数据大厂之Flink强势崛起:大数据新视界的璀璨明珠(最新)
  42. 大数据新视界 --大数据大厂之数据可视化之美:用 Python 打造炫酷大数据可视化报表(最新)
  43. 大数据新视界 --大数据大厂之 Spark 性能优化秘籍:从配置到代码实践(最新)
  44. 大数据新视界 --大数据大厂之揭秘大数据时代 Excel 魔法:大厂数据分析师进阶秘籍(最新)
  45. 大数据新视界 --大数据大厂之Hive与大数据融合:构建强大数据仓库实战指南(最新)
  46. 大数据新视界–大数据大厂之Java 与大数据携手:打造高效实时日志分析系统的奥秘(最新)
  47. 大数据新视界–面向数据分析师的大数据大厂之MySQL基础秘籍:轻松创建数据库与表,踏入大数据殿堂(最新)
  48. 全栈性能优化秘籍–Linux 系统性能调优全攻略:多维度优化技巧大揭秘(最新)
  49. 大数据新视界–大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘 MySQL 集群架构负载均衡核心算法:从理论到 Java 代码实战,让你的数据库性能飙升!(最新)
  50. 大数据新视界–大数据大厂之MySQL数据库课程设计:MySQL集群架构负载均衡故障排除与解决方案(最新)
  51. 解锁编程高效密码:四大工具助你一飞冲天!(最新)
  52. 大数据新视界–大数据大厂之MySQL数据库课程设计:MySQL数据库高可用性架构探索(2-1)(最新)
  53. 大数据新视界–大数据大厂之MySQL数据库课程设计:MySQL集群架构负载均衡方法选择全攻略(2-2)(最新)
  54. 大数据新视界–大数据大厂之MySQL数据库课程设计:MySQL 数据库 SQL 语句调优方法详解(2-1)(最新)
  55. 大数据新视界–大数据大厂之MySQL 数据库课程设计:MySQL 数据库 SQL 语句调优的进阶策略与实际案例(2-2)(最新)
  56. 大数据新视界–大数据大厂之MySQL 数据库课程设计:数据安全深度剖析与未来展望(最新)
  57. 大数据新视界–大数据大厂之MySQL 数据库课程设计:开启数据宇宙的传奇之旅(最新)
  58. 大数据新视界–大数据大厂之大数据时代的璀璨导航星:Eureka 原理与实践深度探秘(最新)
  59. Java性能优化传奇之旅–Java万亿级性能优化之Java 性能优化逆袭:常见错误不再是阻碍(最新)
  60. Java性能优化传奇之旅–Java万亿级性能优化之Java 性能优化传奇:热门技术点亮高效之路(最新)
  61. Java性能优化传奇之旅–Java万亿级性能优化之电商平台高峰时段性能优化:多维度策略打造卓越体验(最新)
  62. Java性能优化传奇之旅–Java万亿级性能优化之电商平台高峰时段性能大作战:策略与趋势洞察(最新)
  63. JVM万亿性能密码–JVM性能优化之JVM 内存魔法:开启万亿级应用性能新纪元(最新)
  64. 十万流量耀前路,成长感悟谱新章(最新)
  65. AI 模型:全能与专精之辩 —— 一场科技界的 “超级大比拼”(最新)
  66. 国产游戏技术:挑战与机遇(最新)
  67. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(10)(最新)
  68. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(9)(最新)
  69. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(8)(最新)
  70. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(7)(最新)
  71. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(6)(最新)
  72. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(5)(最新)
  73. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(4)(最新)
  74. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(3)(最新)
  75. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(2)(最新)
  76. Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析(1)(最新)
  77. Java 面试题 ——JVM 大厂篇之 Java 工程师必备:顶尖工具助你全面监控和分析 CMS GC 性能(2)(最新)
  78. Java面试题–JVM大厂篇之Java工程师必备:顶尖工具助你全面监控和分析CMS GC性能(1)(最新)
  79. Java面试题–JVM大厂篇之未来已来:为什么ZGC是大规模Java应用的终极武器?(最新)
  80. AI 音乐风暴:创造与颠覆的交响(最新)
  81. 编程风暴:勇破挫折,铸就传奇(最新)
  82. Java面试题–JVM大厂篇之低停顿、高性能:深入解析ZGC的优势(最新)
  83. Java面试题–JVM大厂篇之解密ZGC:让你的Java应用高效飞驰(最新)
  84. Java面试题–JVM大厂篇之掌控Java未来:深入剖析ZGC的低停顿垃圾回收机制(最新)
  85. GPT-5 惊涛来袭:铸就智能新传奇(最新)
  86. AI 时代风暴:程序员的核心竞争力大揭秘(最新)
  87. Java面试题–JVM大厂篇之Java新神器ZGC:颠覆你的垃圾回收认知!(最新)
  88. Java面试题–JVM大厂篇之揭秘:如何通过优化 CMS GC 提升各行业服务器响应速度(最新)
  89. “低代码” 风暴:重塑软件开发新未来(最新)
  90. 程序员如何平衡日常编码工作与提升式学习?–编程之路:平衡与成长的艺术(最新)
  91. 编程学习笔记秘籍:开启高效学习之旅(最新)
  92. Java面试题–JVM大厂篇之高并发Java应用的秘密武器:深入剖析GC优化实战案例(最新)
  93. Java面试题–JVM大厂篇之实战解析:如何通过CMS GC优化大规模Java应用的响应时间(最新)
  94. Java面试题–JVM大厂篇(1-10)
  95. Java面试题–JVM大厂篇之Java虚拟机(JVM)面试题:涨知识,拿大厂Offer(11-20)
  96. Java面试题–JVM大厂篇之JVM面试指南:掌握这10个问题,大厂Offer轻松拿
  97. Java面试题–JVM大厂篇之Java程序员必学:JVM架构完全解读
  98. Java面试题–JVM大厂篇之以JVM新特性看Java的进化之路:从Loom到Amber的技术篇章
  99. Java面试题–JVM大厂篇之深入探索JVM:大厂面试官心中的那些秘密题库
  100. Java面试题–JVM大厂篇之高级Java开发者的自我修养:深入剖析JVM垃圾回收机制及面试要点
  101. Java面试题–JVM大厂篇之从新手到专家:深入探索JVM垃圾回收–开端篇
  102. Java面试题–JVM大厂篇之Java性能优化:垃圾回收算法的神秘面纱揭开!
  103. Java面试题–JVM大厂篇之揭秘Java世界的清洁工——JVM垃圾回收机制
  104. Java面试题–JVM大厂篇之掌握JVM性能优化:选择合适的垃圾回收器
  105. Java面试题–JVM大厂篇之深入了解Java虚拟机(JVM):工作机制与优化策略
  106. Java面试题–JVM大厂篇之深入解析JVM运行时数据区:Java开发者必读
  107. Java面试题–JVM大厂篇之从零开始掌握JVM:解锁Java程序的强大潜力
  108. Java面试题–JVM大厂篇之深入了解G1 GC:大型Java应用的性能优化利器
  109. Java面试题–JVM大厂篇之深入了解G1 GC:高并发、响应时间敏感应用的最佳选择
  110. Java面试题–JVM大厂篇之G1 GC的分区管理方式如何减少应用线程的影响
  111. Java面试题–JVM大厂篇之深入解析G1 GC——革新Java垃圾回收机制
  112. Java面试题–JVM大厂篇之深入探讨Serial GC的应用场景
  113. Java面试题–JVM大厂篇之Serial GC在JVM中有哪些优点和局限性
  114. Java面试题–JVM大厂篇之深入解析JVM中的Serial GC:工作原理与代际区别
  115. Java面试题–JVM大厂篇之通过参数配置来优化Serial GC的性能
  116. Java面试题–JVM大厂篇之深入分析Parallel GC:从原理到优化
  117. Java面试题–JVM大厂篇之破解Java性能瓶颈!深入理解Parallel GC并优化你的应用
  118. Java面试题–JVM大厂篇之全面掌握Parallel GC参数配置:实战指南
  119. Java面试题–JVM大厂篇之Parallel GC与其他垃圾回收器的对比与选择
  120. Java面试题–JVM大厂篇之Java中Parallel GC的调优技巧与最佳实践
  121. Java面试题–JVM大厂篇之JVM监控与GC日志分析:优化Parallel GC性能的重要工具
  122. Java面试题–JVM大厂篇之针对频繁的Minor GC问题,有哪些优化对象创建与使用的技巧可以分享?
  123. Java面试题–JVM大厂篇之JVM 内存管理深度探秘:原理与实战
  124. Java面试题–JVM大厂篇之破解 JVM 性能瓶颈:实战优化策略大全
  125. Java面试题–JVM大厂篇之JVM 垃圾回收器大比拼:谁是最佳选择
  126. Java面试题–JVM大厂篇之从原理到实践:JVM 字节码优化秘籍
  127. Java面试题–JVM大厂篇之揭开CMS GC的神秘面纱:从原理到应用,一文带你全面掌握
  128. Java面试题–JVM大厂篇之JVM 调优实战:让你的应用飞起来
  129. Java面试题–JVM大厂篇之CMS GC调优宝典:从默认配置到高级技巧,Java性能提升的终极指南
  130. Java面试题–JVM大厂篇之CMS GC的前世今生:为什么它曾是Java的王者,又为何将被G1取代
  131. Java就业-学习路线–突破性能瓶颈: Java 22 的性能提升之旅
  132. Java就业-学习路线–透视Java发展:从 Java 19 至 Java 22 的飞跃
  133. Java就业-学习路线–Java技术:2024年开发者必须了解的10个要点
  134. Java就业-学习路线–Java技术栈前瞻:未来技术趋势与创新
  135. Java就业-学习路线–Java技术栈模块化的七大优势,你了解多少?
  136. Spring框架-Java学习路线课程第一课:Spring核心
  137. Spring框架-Java学习路线课程:Spring的扩展配置
  138. Springboot框架-Java学习路线课程:Springboot框架的搭建之maven的配置
  139. Java进阶-Java学习路线课程第一课:Java集合框架-ArrayList和LinkedList的使用
  140. Java进阶-Java学习路线课程第二课:Java集合框架-HashSet的使用及去重原理
  141. JavaWEB-Java学习路线课程:使用MyEclipse工具新建第一个JavaWeb项目(一)
  142. JavaWEB-Java学习路线课程:使用MyEclipse工具新建项目时配置Tomcat服务器的方式(二)
  143. Java学习:在给学生演示用Myeclipse10.7.1工具生成War时,意外报错:SECURITY: INTEGRITY CHECK ERROR
  144. 使用Jquery发送Ajax请求的几种异步刷新方式
  145. Idea Springboot启动时内嵌tomcat报错- An incompatible version [1.1.33] of the APR based Apache Tomcat Native
  146. Java入门-Java学习路线课程第一课:初识JAVA
  147. Java入门-Java学习路线课程第二课:变量与数据类型
  148. Java入门-Java学习路线课程第三课:选择结构
  149. Java入门-Java学习路线课程第四课:循环结构
  150. Java入门-Java学习路线课程第五课:一维数组
  151. Java入门-Java学习路线课程第六课:二维数组
  152. Java入门-Java学习路线课程第七课:类和对象
  153. Java入门-Java学习路线课程第八课:方法和方法重载
  154. Java入门-Java学习路线扩展课程:equals的使用
  155. Java入门-Java学习路线课程面试篇:取商 / 和取余(模) % 符号的使用

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/440240.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【Vue】vue-admin-template项目搭建

准备 node环境 node:v16.12.0npm:8.1.0 vue-element-admin下载 官网:https://panjiachen.github.io/vue-element-admin-site/guide/ 我这边下载的是4.4.0版本的,使用其他版本可能会因为所需要的node和npm版本过低或过高导致异常…

【包教包会】2D图片实现3D透视效果(支持3.x、支持原生、可合批)

将去年写的SpriteFlipper从2.x升级到3.x。 如果需要2.x版本或需要了解算法思路,请移步:https://blog.csdn.net/weixin_42714632/article/details/136745051 优化功能:可同时绕X轴和Y轴旋转,两者效果会叠加。 完美适配Web、原生…

Gridview配置数据源--信任服务器证书

目录 背景过程Gridview配置数据源GridView与数据源:数据库连接与安全:信任服务器证书:配置信任服务器证书:注意事项: 生成连接字符串程序运行报错问题解决 总结 背景 Gridview配置数据源之后,程序报错 过…

k8s的pod的管理和优化

资源管理介绍 在kubernetes中,所有的内容都抽象为资源,用户需要通过操作资源来管理kubernetes。 kubernetes的本质上就是一个集群系统,用户可以在集群中部署各种服务 所谓的部署服务,其实就是在kubernetes集群中运行一个个的容器…

C++ | Leetcode C++题解之第456题132模式

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; class Solution { public:bool find132pattern(vector<int>& nums) {int n nums.size();vector<int> candidate_i {nums[0]};vector<int> candidate_j {nums[0]};for (int k 1; k < n; k) {auto it_i upper_…

动态规划基础一>面试题 08.01. 三步问题

1.题目&#xff1a; 2.解析&#xff1a; 代码&#xff1a; public int waysToStep(int n) {/**1.创建dp表2.初始化3.填表4.返回值*/int MOD (int)1e9 7;//注意不能超出int范围&#xff0c;每做一次操作要取模//处理边界情况if(n 1 || n 2) return n;if(n 3) return 4;//1…

【Kubernetes】常见面试题汇总(五十七)

目录 125. K8S 创建服务 status 为 ErrlmagePull&#xff1f; 126.不能进入指定容器内部&#xff1f; 特别说明&#xff1a; 题目 1-68 属于【Kubernetes】的常规概念题&#xff0c;即 “ 汇总&#xff08;一&#xff09;~&#xff08;二十二&#xff09;” 。 题目 …

Django学习笔记二:数据库操作详解

Django框架提供了一个功能强大的ORM&#xff08;对象关系映射&#xff09;系统&#xff0c;使得开发者可以使用Python代码来操作数据库&#xff0c;而无需编写复杂的SQL语句。以下是Django数据库操作的一些基本概念和方法&#xff1a; 模型定义 在Django中&#xff0c;模型是…

两数相除(c语言)

1.//给你两个整数&#xff0c;被除数 dividend 和除数 divisor。将两数相除&#xff0c;要求 不使用 乘法、除法和取余运算。 //整数除法应该向零截断&#xff0c;也就是截去&#xff08;truncate&#xff09;其小数部分。 // 例如&#xff0c;8.345 将被截断为 8 &#xff0c;…

内网穿透工具ngrok

写作背景 最近在公司内购淘了个MAC电脑&#xff0c;想当个Linux服务器起Docker搭建环境用&#xff0c;现在问题是如何在公网上能访问到MAC这个机器上的资源。 之前写了一篇文章Mac当作云服务器&#xff0c;你真的会搞吗 最近想重启一下这台老伙计了&#xff0c;发现ngrok还是…

视频加字幕用什么软件最快?12款工具快速添加字幕!

对于大多数同学来讲&#xff0c;剪辑中比较头疼的就是如何给视频加字幕和唱词啦&#xff0c;特别是用Pr或者FCXP等专业剪辑软件&#xff0c;加字幕也是特别费时的&#xff0c;哪怕是有批量添加的功能orz... 虽然关于这方面的内容已经很多啦&#xff0c;但是真正全面的内容还特…

VTC视频时序控制器,TPG图像测试数据发生器,LCD驱动——FPGA学习笔记19

详情可以见LCD篇 LCD彩条显示——FPGA学习笔记10_依次显示红绿蓝三个通道-CSDN博客 一、VTC简介 Video Timing Controller 缩写 VTC 是我们在所有涉及 FPGA 图像、 FPGA 视频类方案中经常用到的一种用于产生视频时序的控制器。 本课以 VGA 为切入点&#xff0c; 学习视频传输…

[Linux]:线程(三)

✨✨ 欢迎大家来到贝蒂大讲堂✨✨ &#x1f388;&#x1f388;养成好习惯&#xff0c;先赞后看哦~&#x1f388;&#x1f388; 所属专栏&#xff1a;Linux学习 贝蒂的主页&#xff1a;Betty’s blog 1. POSIX 信号量 1.1 信号量的概念 为了解决多执行流访问临界区&#xff0c…

基于SpringBoot+Vue的酒店客房管理系统

作者&#xff1a;计算机学姐 开发技术&#xff1a;SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等&#xff0c;“文末源码”。 专栏推荐&#xff1a;前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、Vue项目源码、SSM项目源码、微信小程序源码 精品专栏&#xff1a;…

[SAP ABAP] 程序调用

示例数据 学生表(ZDBT_STU_437) 程序&#xff1a; Z437_TEST_20241006 代码如下所示 REPORT Z437_TEST_20241006.* 创建跟表或结构同名的工作区 TABLES: zdbt_stu_437.SELECTION-SCREEN BEGIN OF BLOCK b1 WITH FRAME TITLE TEXT-001.PARAMETERS: p_1 TYPE c LENGTH 4.SELECT-O…

Kali或Debian系统安装JDK1.8保姆级教程

一、下载JDK1.8 先到Oracle的官网下载JDK1.8 Java Archive | Oraclehttps://www.oracle.com/java/technologies/downloads/archive/Java Archive Downloads - Java SE 8

CUDA、Pytorch、Pycharm的安装与配置

文章目录 一、CUDA安装1.检查英伟达驱动支持的最高CUDA版本 二、Pytorch的安装与环境配置1.选择是下载CPU版本还是GPU版本2.上Pytorch官网找到安装命令3.运行指令(1)CPU版本(2)GPU版本 4.验证5.安装其他所需模块(0)安装torch(1)安装Matplotlib(2)安装 pillow&#xff08;可能an…

OSPF的不规则区域

1.远离骨干非骨干区域 2.不连续骨干 解决方案 tunnel ---点到点GRE 在合法与非ABR间建立隧道&#xff0c;然后将其宣告于OSPF协议中&#xff1b; 缺点&#xff1a;1、周期和触发信息对中间穿越区域造成资源占用&#xff08;当同一条路由来自不同区域&#xff0c;路由器会先…

javaScript基础(8个案例+代码+效果图)

目录 1.js常用的输出语句 案例:js初体验 1.代码 2.效果 2.js命名规则 3.js赋值 var 关键字声明变量 案例:交换两个变量的内容 完整代码 效果 4.js数据类型 布尔类型 整数 浮点数 字符串 空型 未定义型 5. 数据检测 6.算术运算符 7.比较运算符 案例:计算圆周长和面积 1.代码 2.…

【游戏模组】重返德军总部2009高清重置MOD,建模和材质全部重置,并且支持光追效果,游戏画质大提升

各位好&#xff0c;今天小编给大家带来一款新的高清重置MOD&#xff0c;本次高清重置的游戏叫《重返德军总部2009》2009年发布&#xff0c;我相信很多玩家已经玩过了&#xff0c;如果你还没有玩过我也可以和你简单介绍一下剧情&#xff0c;这款游戏故事背景接续在《重返德军总部…