文章目录一、架构分类二、技术演进1、传统关系型数据库时期2、大数据技术时期一、架构分类OLAP名为联机分析，又称多维分析，什么是多维分析，指的是多种不同的维度审视数据，进行深层次分析。进行分析必不可少对数据进行下钻、上卷、切片、切块、旋转等操作，为了更加直观，我们可以使用立方体来表示。下钻：从高层次向低层次明细数据穿透。例如从“省”下钻到“市”，从“浙江省”穿透到“杭州市”和“台州市”。上卷：和下钻相反，从低层次向高层次聚合。例如从“市”汇聚成“省”，将“杭州市”、“台州市”聚合成“湖北

pandas使用idxmin函数获取dataframe每个数据行中最小值对应的列名称（column label of minvalue in each row in dataframe）

前几天有个学生娃子找我帮忙做点可视化的作业，其实倒是也不难，觉得挺有意思，这里拿出来给大家分享，主要是完成了轮播图的制作，显得作业高大上一些。需要技术交流，文末提供。数据来源首先是数据来源，来自百度疫情实时大数据报告，如下图所示。实现过程新增感染病例这里直接上代码和效果图，如下所示：from pyecharts.charts import Map, Timelinefrom pyecharts import options as opts# 准数据shanxi_city = ["西安市

三天学会网络爬虫之Day03第一章 课程计划第二章 案例扩展2.1.定时任务。2.1.1.Cron表达式2.1.2.Cron测试2.2.网页去重2.2.1.去重方案介绍2.2.2. SimHash2.2.2.1.流程介绍2.2.2.2.签名距离计算2.2.2.3.导入simhash 工程2.3.代理的使思2.3.1.代理服务器2.3.1.使用代理第三章 ElasticSearch环境准备3.1.安装ElasticSearch服务3.2.安装ES的图形化界面插件.3.3.安装IK分词器第一章 课程计划1

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这里是 RocketMQ 系列的第一篇文章，工欲善其事，必先利其器，先不讲理论，也不具体介绍 RocketMQ,我们先把 RocketMQ先安装上，让你们实地感受下 RocketMQ 整个安装流程，安装完后我们再后续文章对 RocketMQ 手术刀式一层一层进行剖析。下载安装包直接从 RocketMQ 官网下载最新的安装包下载地址：https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=rocketmq/4.9.2/rocketmq-all-4.9.2-bin-relea

Apache DolphinScheduler 是一个大数据调度任务框架。从当前的CSDN GitCode热度来看，在二月份排名第6位。那是相当的热门。Apache DolphinScheduler 是Apache旗下的开源项目，目前已经被Fork了2700次，Star了7.3k；这还是相当厉害了！其是一个云原生的可视化的大数据工作流调度系统，其使命就是致力于解决复杂大数据任务依赖，默认就支持多个大数据任务之间的数据操作的编排。相对于其他的大数据调度框架：azkaban ，Airflo， XxJob强大很多

Java项目

NameServer通常也是集群的方式部署，各实例间相互不进行信息通讯。Broker是向每一台NameServer注册自己的路由信息，所以每一个NameServer实例上面都保存一份完整的路由信息。当某个NameServer因某种原因下线了，Broker仍然可以向其它NameServer同步其路由信息，Producer,Consumer仍然可以动态感知Broker的路由的信息。

数据备份和容灾基础知识点