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为什么90%的人说医疗行业没有“大”数据?

随着医疗行业数据量的爆炸式增长,如何高效、准确地处理和调度这些数据成为了行业内的一大挑战。医疗数据处理不仅涉及到数据量巨大,还需要处理实时性高、安全性要求严格的任务。包括数据抽取(ETL)、实时数据处理、数据源管理、任务调度的灵活性和易用性等都是行业普遍面临的难题。 其中大数据工程师们往往遇到的问题包括但不限于以下方面: **数据源配置的灵活性与准确性:**在某些情况下,数据源配置不够灵活或准确,导致需要频繁进行手动调整,这在高频率的数据处理场景中尤为突出。例如,当保存任务后再次修改时,数据源类型和数据库的配置不一致问题,反映了在动态数据源管理方面的挑战。 ETL任务的简化:ETL(Extract, Transform, Load)任务的复杂性是医疗数据处理的一大难点。Apache DolphinScheduler通过提供友好的用户界面和灵活的任务配置,显著降低了ETL任务的复杂度,使得数据抽取、转换和加载过程变得更加高效和简单。 增量更新与配置管理:对于医疗数据而言,及时准确地处理增量更新至关重要。用户迫切需要能够有效管理配置文件、灵活处理增量更新和插入的工具。传统调度工具在这方面往...

Apache Doris Variant 数据类型使用介绍及设计实现

在最新发布的 Apache Doris 2.1 新版本中,我们引入了全新的数据类型 Variant,对半结构化数据分析能力进行了全面增强。无需提前在表结构中定义具体的列,彻底改变了 Doris 过去基于 String、JSONB 等行存类型的存储和查询方式。为了让大家快速学习和使用 Doris Variant 数据类型,我们为大家提供了实操演示视频,详细展示使用方式和性能表现。 半结构化数据是一种灵活多变的数据形式,不受固定结构限制,无需事先定义固定的表结构,为数据存储和分析提供了强大的灵活性及便捷性。常见的半结构化数据包括 XML、JSON、日志文件等。半结构化数据被广泛应用于以下场景: 电商平台可以利用半结构化数据来存储用户对产品的评价,这些评价包括文字、图片甚至视频。这种数据结构有助于进行复杂的情感分析和用户行为模式挖掘。 移动应用利用半结构化数据记录用户行为数据,随着新功能的引入,用户行为的属性可能会发生改变。半结构化数据能够灵活适应这些变化,无需频繁修改数据库结构。 车联网、物联网等场景可使用半结构化数据存储车辆传感器的实时信息,如速度、位置和油耗,提供高度灵活性以适应技术更...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。