Python爬虫：Requests库的基本用法

大数据实时计算平台技术选型与架构设计指南

本次课程主要围绕大数据技术栈展开，详细介绍了实时计算平台的架构设计和关键技术选型。讲师凭借丰富的大数据从业经验，深入讲解了Hadoop、Spark、Flink等主流大数据技术在实时计算平台中的应用。课程内容包括数据源采集、流式集成框架处理、实时企业数据库查询及数据展示等环节。特别强调了数据采集工具如Flume、Logstash、Filebeat的特性与对比，以及消息队列技术如Kafka、RabbitMQ、RocketMQ的技术选型。同时，对流处理框架Storm、Spark Streaming和Flink进行了对比分析，探讨了各自的优缺点和适用场景。课程还涉及了NoSQL数据库HBase的架构设计和金融风控案例，以及如何解决HBase热点问题。通过本课程，学习者可以掌握大数据实时计算平台的技术选型和架构设计，以及如何针对不同业务场景选择合适的大数据技术。

大数据技术在实时分析场景下的应用与实操

本次课程主要围绕大数据技术在不同应用场景下的使用进行了深入探讨。首先，介绍了大数据应用场景的分类，包括批量计算（离线计算）和实时计算（在线计算），并比较了它们的优缺点。接着，详细讨论了不同应用场景下的大数据架构，包括离线架构和实时架构，并解释了它们在数据采集、存储、处理和可视化方面的技术选择。课程还涵盖了Lambda架构和Kappa架构，这两种架构结合了批处理和流处理，以适应同时需要实时和离线处理的场景。通过一个实时热搜案例，实操演示了从数据采集到可视化分析的整个流程，包括使用Flume进行数据采集、Kafka作为消息队列、Flink进行实时数据处理，以及MySQL存储和Web可视化。课程内容丰富，涵盖了大数据技术的核心知识点，适合希望深入了解大数据技术在实际应用中如何发挥作用的学习者。

大数据实时分析在华为手机项目中的应用

本视频主要讲解了大数据实时分系统在华为手机业务项目中的应用。课程目标是培养Spark高级工程师，通过项目实战让学员从数据采集到数据可视化的全流程有深刻理解。重点学习内容包括掌握高可用大数据采集系统、高并发分布式消息队列、基于内存的Spark实时计算以及海量存储且支持毫秒级查询的HBase数据库。通过这些技术组件，构建了一个真实的企业级实时计算项目，让学员能够深入理解并掌握大数据开发和Spark开发的核心技能。同时，课程还强调了项目背景的重要性，即通过分析用户行为和属性，帮助企业更好地服务用户，提升用户活跃度和粘性，形成良性的生态系统。

Oracle数据库日常巡检方法

Oracle数据库管理者需掌握日常巡检的重要性及其操作流程。包括确保数据库的正常运行和备份、检查性能指标和故障日志（如ORA错误）、验证索引有效性、监控表空间和操作系统空间使用情况，以及进行数据库恢复测试。这些操作可通过巡检脚本实现，也要注意与系统日志相结合的数据库性能监控。演示了使用ADDM脚本进行性能分析的过程，并强调了处理领导交代任务的必要性。内容适合数据库管理员、运维工程师、Oracle数据库专家、数据库性能调优人员、IT技术支持人员。

SQL Server 2005安装

视频教程指导观众完成COC2005的安装过程。详述从安装介质自动启动，接受许可条件，到必备组件安装如downa remark2.0和sql native plank。强调系统配置检查的重要性，涵盖软硬件要求。介绍安装向导操作，包括注册信息输入、组件选择如数据库服务、medicine service，特别指出reporting service的IS依赖性。引导用户通过实例管理安装多个数据库实例，并提供账户权限配置及服务启动方案。最后，讲解身份验证设置，包括windows验证和混合模式，并强调排序规则的设置重要性。内容适合数据库管理员、服务器运维人员、IT专业学生、系统架构师、软件开发人员。

Python性能这么差，为什么会在AI中大量使用

尽管Python相较于C++性能较低，但在AI领域占主导的原因在于它作为粘合剂角色的效能与扩展性。Python在数据交互方面与C++或显卡紧密结合，AI行业对此依赖重大。更重要的，科学家原先为替换Fortran选用Python，进而形成强大的科学计算生态。Python的数学库如NumPy在科学计算界获广泛应用，助推了其在AI领域的延续。实际上，在金融AI公司的真实案例中，Python用于快速原型开发，而生产环境转向性能更优的C++。同时，Python全局锁的特性在实验阶段不成问题，但正式环节需要利用C++等语言进行性能提升。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。

我国大数据水平处于什么阶段？

中国大数据发展正面临硬件、软件与意识层面的挑战，尚在初级阶段。发展过程包含数据准备、存储、计算、分析及价值展现五大环节。现阶段，对大数据价值认识不足，相关领域数据未充分利用。存储环节依赖于进口核心芯片；计算管理中虚拟化产品国产化程度低；分析工具及数据库主要采用外国技术。国产化进步可加强数据安全，增强价值展现。本段内容适合关注本土技术发展、数据安全及大数据应用实践的专业人士。