Kursus peringkat rendah  10014

Pengenalan Kursus：Pemprosesan dan analisis rentetan adalah asas penting dalam mana-mana bahasa pengaturcaraan Pengelasan, penghuraian, penyimpanan dan paparan maklumat, serta penghantaran data dalam rangkaian, semuanya memerlukan operasi rentetan. Ia amat penting dalam pembangunan web Kebanyakan kerja pengaturcara adalah untuk mengendalikan rentetan, jadi pemprosesan rentetan juga mencerminkan keupayaan pengaturcaraan.

Kursus Pertengahan  11346

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Pengimbangan Beban Linux Rangkaian IT Kajian sendiri" terutamanya melaksanakan pengimbangan beban Linux dengan melaksanakan operasi skrip pada web, lvs dan Linux di bawah nagin.

Kursus Maju  17650

Pengenalan Kursus："Tutorial Video MySQL Shang Xuetang" memperkenalkan anda kepada proses dari pemasangan hingga menggunakan pangkalan data MySQL, dan memperkenalkan operasi khusus setiap pautan secara terperinci.

Pengenalan Kursus：Redis ialah pangkalan data memori teragih berprestasi tinggi yang sering digunakan dalam senario seperti caching dan baris gilir mesej, tetapi keupayaan pemprosesan data masa nyatanya juga sangat berkuasa. Artikel ini akan memperkenalkan contoh aplikasi Redis dalam pemprosesan data masa nyata. 1. Kaunter lawatan halaman Dalam pemprosesan data masa nyata tapak web, kaunter lawatan halaman adalah fungsi yang sangat penting. Melalui kaunter masa nyata, pentadbir tapak web boleh mengetahui trafik tapak web, aktiviti pengguna dan data lain tepat pada masanya, dan membuat pengoptimuman yang sepadan berdasarkan data ini. Dan Redis sebagai puasa

2023-05-11 komen 0  1665

Pengenalan Kursus：Java ialah bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas yang boleh mengendalikan sejumlah besar data dengan mudah. Dalam bidang teknologi data, pemprosesan data adalah perlu, dan data besar dan teknologi pemprosesan data masa nyata menjadi topik hangat sekarang. Di Java, terdapat perpustakaan dan rangka kerja yang tersedia untuk memproses data besar dan data masa nyata. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa penstriman data besar Java dan teknologi pemprosesan data masa nyata yang biasa digunakan. 1. Teknologi Java untuk memproses aliran data besar pemprosesan aliran data besar merujuk kepada pemprosesan aliran data berkelajuan tinggi yang tidak terhad ini biasanya memasuki sistem pada kelajuan tinggi.

2023-06-08 komen 0  1729

Pengenalan Kursus：Dalam projek pemprosesan data masa nyata, adalah penting untuk memilih rangka kerja Java yang betul, yang harus mempertimbangkan daya pemprosesan yang tinggi, kependaman rendah, kebolehpercayaan yang tinggi dan berskala. Tiga rangka kerja popular yang sesuai untuk senario ini adalah seperti berikut: ApacheKafkaStreams: Menyediakan semantik masa peristiwa, pembahagian dan toleransi kesalahan untuk aplikasi yang sangat berskala dan tahan terhadap kesalahan. Flink: menyokong pengurusan keadaan memori dan cakera, pemprosesan masa acara dan toleransi kesalahan hujung-ke-hujung, sesuai untuk pemprosesan aliran sedar keadaan. Ribut: daya tampung yang tinggi, kependaman rendah, berorientasikan pemprosesan sejumlah besar data, dengan toleransi kesalahan, kebolehskalaan dan seni bina teragih.

2024-06-01 komen 0  572

Pengenalan Kursus：Bagaimana untuk mendapatkan data masa nyata dengan memanggil antara muka API dan memprosesnya dalam projek PHP? Dengan perkembangan pesat Internet, semakin banyak laman web dan aplikasi memperoleh data masa nyata melalui antara muka API. API (Application Programming Interface) ialah cara interaksi antara aplikasi perisian yang berbeza, membolehkan kami mendapatkan data atau melakukan operasi tertentu dengan memanggil antara muka tertentu. Artikel ini akan memperkenalkan cara mendapatkan data masa nyata dengan memanggil antara muka API dan memaparkannya dalam P

2023-09-05 komen 0  1312

Pengenalan Kursus：Peranan rangka kerja Java dalam pemprosesan data masa nyata: Mengurangkan kependaman: Meningkatkan kecekapan pemprosesan aliran data dan meminimumkan kependaman melalui pelbagai benang dan I/O tak segerak. Kebolehpercayaan data: Menyediakan mekanisme seperti baris gilir penghantaran mesej dan operasi transaksi untuk memastikan data tidak akan hilang atau rosak walaupun sekiranya rangkaian atau sistem gagal. Kebolehskalaan: Kemudahan berskala membolehkan sistem diperkembangkan dengan mudah apabila volum data dan keperluan pemprosesan meningkat. Kes praktikal: Rangka kerja seperti Apache Flink menyediakan satu siri fungsi berkuasa khusus untuk pemprosesan data masa nyata, seperti penciptaan kerja pemprosesan strim, penciptaan sumber data, pemprosesan strim dan output.

2024-06-03 komen 0  528