Kurs Grundschule  10014

Kurseinführung：Die Verarbeitung und Analyse von Strings ist eine wichtige Grundlage in jeder Programmiersprache. Die Klassifizierung, Analyse, Speicherung und Anzeige von Informationen sowie die Datenübertragung im Netzwerk erfordern den Betrieb von Strings. Bei der Webentwicklung ist es besonders wichtig, dass der Großteil der Arbeit des Programmierers darin besteht, Strings zu bedienen, daher spiegelt die String-Verarbeitung auch die Programmierfähigkeiten des Programmierers wider.

Kurs Dazwischenliegend  11346

Kurseinführung：„Selbststudium IT-Netzwerk-Linux-Lastausgleich-Video-Tutorial“ implementiert hauptsächlich den Linux-Lastausgleich durch Ausführen von Skriptvorgängen im Web, LVS und Linux unter Nagin.

Kurs Fortschrittlich  17650

Kurseinführung：„Shang Xuetang MySQL Video Tutorial“ führt Sie in den Prozess von der Installation bis zur Verwendung der MySQL-Datenbank ein und stellt die spezifischen Vorgänge jedes Links im Detail vor.

Kurseinführung：Redis ist eine leistungsstarke verteilte Speicherdatenbank, die häufig in Szenarien wie Caching und Nachrichtenwarteschlangen verwendet wird, aber auch ihre Echtzeit-Datenverarbeitungsfunktionen sind sehr leistungsstark. In diesem Artikel werden Anwendungsbeispiele von Redis in der Echtzeit-Datenverarbeitung vorgestellt. 1. Seitenbesuchszähler Bei der Echtzeit-Datenverarbeitung der Website ist der Seitenbesuchszähler eine sehr wichtige Funktion. Durch Echtzeitzähler können Website-Administratoren den Datenverkehr, die Benutzeraktivität und andere Daten der Website zeitnah kennen und auf der Grundlage dieser Daten entsprechende Optimierungen vornehmen. Und Redis als Fast

2023-05-11 Kommentar 0  1665

Kurseinführung：Java ist eine weit verbreitete Programmiersprache, die problemlos mit großen Datenmengen umgehen kann. Im Bereich der Datentechnologie ist Datenverarbeitung notwendig, und Big Data und Echtzeit-Datenverarbeitungstechnologie sind derzeit heiße Themen. In Java stehen Bibliotheken und Frameworks zur Verarbeitung von Big Data und Echtzeitdaten zur Verfügung. In diesem Artikel werden einige häufig verwendete Java-Big-Data-Streaming- und Echtzeit-Datenverarbeitungstechnologien vorgestellt. 1. Die Java-Technologie zur Verarbeitung großer Datenströme bezieht sich auf die Verarbeitung unbegrenzter Hochgeschwindigkeitsdatenströme. Diese Datenströme gelangen normalerweise mit hoher Geschwindigkeit in das System.

2023-06-08 Kommentar 0  1729

Kurseinführung：Bei Echtzeit-Datenverarbeitungsprojekten ist es entscheidend, das richtige Java-Framework auszuwählen, das hohen Durchsatz, geringe Latenz, hohe Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit berücksichtigen sollte. Drei beliebte Frameworks, die für dieses Szenario geeignet sind, sind folgende: ApacheKafkaStreams: Bietet Ereigniszeitsemantik, Partitionierung und Fehlertoleranz für hoch skalierbare, fehlertolerante Anwendungen. Flink: Unterstützt Speicher- und Festplattenstatusverwaltung, Ereigniszeitverarbeitung und End-to-End-Fehlertoleranz, geeignet für die zustandsbewusste Stream-Verarbeitung. Storm: hoher Durchsatz, geringe Latenz, auf die Verarbeitung großer Datenmengen ausgerichtet, mit Fehlertoleranz, Skalierbarkeit und verteilter Architektur.

2024-06-01 Kommentar 0  572

Kurseinführung：Wie erhalte ich Echtzeitdaten durch Aufrufen der API-Schnittstelle und verarbeite sie in einem PHP-Projekt? Mit der rasanten Entwicklung des Internets beziehen immer mehr Websites und Anwendungen Echtzeitdaten über API-Schnittstellen. API (Application Programming Interface) ist eine Art der Interaktion zwischen verschiedenen Softwareanwendungen, die es uns ermöglicht, Daten abzurufen oder bestimmte Vorgänge durch den Aufruf bestimmter Schnittstellen auszuführen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie Echtzeitdaten durch Aufrufen der API-Schnittstelle abrufen und in P anzeigen

2023-09-05 Kommentar 0  1312

Kurseinführung：Die Rolle des Java-Frameworks bei der Echtzeit-Datenverarbeitung: Reduzieren Sie die Latenz: Verbessern Sie die Effizienz der Datenstromverarbeitung und minimieren Sie die Latenz durch Multithreading und asynchrone E/A. Datenzuverlässigkeit: Stellen Sie Mechanismen wie Nachrichtenübermittlungswarteschlangen und Transaktionsvorgänge bereit, um sicherzustellen, dass Daten auch im Falle eines Netzwerk- oder Systemausfalls nicht verloren gehen oder beschädigt werden. Skalierbarkeit: Durch die einfache Skalierbarkeit kann das System problemlos erweitert werden, wenn das Datenvolumen und die Verarbeitungsanforderungen steigen. Praktische Fälle: Frameworks wie Apache Flink bieten eine Reihe leistungsstarker Funktionen für die Echtzeit-Datenverarbeitung, z. B. die Erstellung von Stream-Verarbeitungsjobs, die Erstellung von Datenquellen, die Stream-Verarbeitung und die Ausgabe.

2024-06-03 Kommentar 0  528