大数据实时分析在华为手机项目中的应用

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

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。

大数据实时分析系统在华为手机业务中的应用

本视频介绍了一个基于大数据实时分析系统的华为手机业务项目，涵盖了从项目需求到技术选型、架构设计、实施过程的全方位内容。项目中使用了Spark和Flink等实时计算框架，结合高并发消息队列和海量数据库技术，实现了数据的高效采集、存储和毫秒级查询。视频中详细讨论了项目的技术难点、痛点以及解决方案，包括数据采集、高可用架构设计、架构演进、集群规划等关键技术点。通过学习该项目，观众可以获得相当于三年左右的大数据项目开发经验，掌握如何在实际业务场景中应用大数据技术解决实际问题。

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。

IT运维职位需要学习的技能

还百度上搜数据集吗？记住这个地方啥数据都有！

在快速获取准确数据的需求日益逼切的背景下，传统搜索引擎和社交媒体平台常因广告和套路层出不穷而不尽人意。为解决业界数据紧缺和数字化人才的匹配问题，"cover"平台应运而生。该平台聚集了各行业积累的大量数据，积极搭建连接数字化需求与解决方案提供者之间的桥梁。通过提交数据并提供奖金激励，平台鼓励技术人员提供创新的解决方案。此外，平台不仅提供数据资源，还包含源码和完整的项目配套，为数据分析和项目开发提供了全方位的支撑。适合有志于数据分析、技术解决方案开发以及数字化转型领域的专业人士。

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。

《速学Threejs》让物体与相机沿着曲线轨迹运动

本视频主要介绍了如何通过技术手段实现沿曲线运动的轨迹控制。首先，通过曲线函数中的get point方法获取曲线上的点，然后根据当前时间获取对应点的位置，实现对象沿曲线的运动。此外，还介绍了如何获取曲线的长度、分解曲线为小节并获取每小节的长度等方法。视频中还提到了如何通过时间转换、三维向量复制等技术手段，实现对象位置的动态调整和速度控制。最后，还涉及到了如何将摄像机绑定到轨迹上，实现3D视图的动态变化。这些技术内容适合有一定编程基础，对3D动画制作感兴趣的技术人群学习。