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Hadoop，Spark和Storm博客分类：分布式计算大数据我们都知道hadoop，可是还会各种各样的技术进入我们的视野：Spark，Storm，impala，让我们都反映不过来。为了能够更好的架构大数据项目，这里整理一下，供技术人员，项目经理，架构师选择合适的技术，了解大数据各种技术之间的关系，选择合适的语言。我们可以带着下面问题来阅读

“2020年将成体系化技术输出2019年全年“大数据技术与架构”累计发送文章304篇。原创127篇，原创率41.8%。技术方向包含了：实时计算技术方向：Flink、Spark、Kafka等离线计算技术方向：Hive、Hadoop、HDFS、Hbase等语言基础技术方向：

OracleAcs资深顾问罗敏老罗技术核心感悟：11g大对象数据新技术(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.askmaclean.com%2Farchives%2Foracleacs%25e8%25b5%2584%25e6%25b7%25b1%25e9%25a1

CocoaPods作为iOS项目的包管理工具，它在命令行背后做了什么操作？而又是通过什么样的方式将命令指令声明出来供我们使用的？这些实现的背后底层逻辑是什么？都是本文想要探讨挖掘的。

一、引言在人工智能领域，语音技术正逐渐成为研究的热点之一。语音数据集作为AI语音技术的基石，对于模型的训练和应用至关重要。本文将深入探讨语音数据集的重要性、构建方法、挑战以及未来的发展趋势。二、语音数据集的重要性语音识别：语音数据集是实现语音识别的关键。通

一、引言在人工智能领域，语音技术被誉为“未来人机交互的入口”，而语音数据集则是AI语音技术的灵魂。本文将深入探讨语音数据集的重要性、构建方法、面临的挑战以及未来的发展趋势。二、语音数据集的重要性提升语音识别和生成能力：语音数据集为AI模型提供了丰富的语音样