Cours Avancé  44370

Introduction au cours：Cet ensemble de cours est un cours avancé, comprenant : l'optimisation des requêtes MySQL et l'analyse des performances de dizaines de millions de données dans une seule table, le principe maître-esclave MySQL et son application dans les systèmes à haute concurrence, l'intégration d'Elasticsearch et PHP (Laravel) et Utilisation, haute concurrence La différence entre le code système et l'architecture de code système ordinaire et l'analyse des problèmes, etc.

Cours Intermédiaire  8501

Introduction au cours：Avec la popularisation du Big Data et la popularité de l'intelligence artificielle, la visualisation des données est largement utilisée dans les entreprises existantes et la demande est relativement forte, c'est pourquoi nous proposons cet ensemble de cours de visualisation de données. Ce cours est très adapté aux étudiants qui ont appris les bases de Vue en tant que projet pratique sympa. Après avoir étudié ce cours, qu'il soit appliqué dans l'emploi actuel ou lors de l'entretien d'embauche, ce sera un gros plus.

Cours Élémentaire  23027

Introduction au cours：Par rapport aux disques durs traditionnels ou aux clés USB, les disques réseau en ligne réalisent des fonctions de stockage de fichiers, d'accès, de téléchargement et de sauvegarde.

Cours Intermédiaire  11001

Introduction au cours："Tutoriel vidéo d'auto-apprentissage sur l'équilibrage de charge Linux du réseau informatique" implémente principalement l'équilibrage de charge Linux en effectuant des opérations de script sur le Web, lvs et Linux sous nagin.

Introduction au cours：Traitement des données en temps réel : utiliser GoWaitGroup pour traiter les flux de données Introduction : À l'ère actuelle du Big Data, le traitement des données en temps réel est devenu une partie importante de nombreuses opérations commerciales d'entreprise. Pour les applications qui doivent traiter de grandes quantités de données, la gestion efficace des flux de données est devenue une question clé. Dans le langage Go, WaitGroup peut être utilisé pour réaliser la synchronisation entre plusieurs goroutines, diviser le flux de données et le traiter simultanément, améliorant ainsi l'efficacité et la simultanéité du traitement des données. Cet article présentera en détail comment utiliser G

2023-09-28 commentaire 0  915

Introduction au cours：En tant que moteur de calcul de flux, KafkaStream peut traiter rapidement des données en temps réel et fournir des capacités de traitement distribué prêtes à l'emploi. En tant que langage de développement populaire, PHP peut également utiliser ses bonnes fonctionnalités de langage et ses bibliothèques d'extensions pour implémenter le traitement des données KafkaStream. Cet article présentera comment utiliser PHP pour développer le traitement des données en temps réel de KafkaStream et utilisera un exemple pour démontrer comment utiliser PHP pour analyser les données en temps réel générées par le mode observateur. KafkaStr

2023-06-18 commentaire 0  1434

Introduction au cours：Comment utiliser RabbitMQ pour implémenter le traitement des flux de données en temps réel en PHP Introduction : À l'ère d'Internet d'aujourd'hui, le traitement des données est devenu une partie importante de nombreuses applications. Le traitement des flux de données en temps réel peut nous aider à traiter rapidement et efficacement de grandes quantités de données en temps réel. RabbitMQ est un puissant système de file d'attente de messages qui peut nous aider à réaliser un traitement de flux de données en temps réel. Cet article explique comment utiliser RabbitMQ pour implémenter le traitement des flux de données en temps réel en PHP, avec des exemples de code pour aider les développeurs à mieux comprendre et

2023-07-17 commentaire 0  1135

Introduction au cours：Un guide pratique pour le traitement du Big Data en temps réel à l'aide du langage Go À l'ère de l'information d'aujourd'hui, le traitement du Big Data est devenu l'une des applications importantes pour de nombreuses entreprises et organisations. Afin de traiter des quantités massives de données de manière efficace et précise, de nombreux développeurs choisissent d'utiliser le langage Go pour le traitement du Big Data en temps réel. Le langage Go est devenu un choix idéal pour le traitement du Big Data grâce à ses performances de concurrence efficaces et sa syntaxe concise. Cet article présentera un guide pratique sur la façon d'utiliser le langage Go pour le traitement du Big Data en temps réel et donnera des exemples de code spécifiques. 1. Modèle de concurrence en langage Go Go

2023-12-23 commentaire 0  1009

Introduction au cours：Cadre de traitement du Big Data en temps réel basé sur Java : ApacheStorm : une plate-forme de traitement distribuée en temps réel adaptée aux flux de données illimités. Le concept principal est la « topologie ». Apache Flink : Un moteur de traitement distribué unifié, axé sur le traitement des états et le traitement des flux, utilisant le concept de programmation de « flux de données » et de « pipeline ».

2024-04-21 commentaire 0  738