随着互联网行业和大数据的兴起和蓬勃发展，数据量和并发访问量呈指数级增长，这对整个系统的架构设计和产品的能力提出了巨大的挑战。极高的总拥有成本、捉襟见肘的可扩展性、薄弱的大数据处理性能等。都成为了高并发和大数据访问需求的燃痛。同时，阿里巴巴、蚂蚁的各种应

「数仓宝贝库」，带你学数据！导读：本文以餐饮行业的数据挖掘应用为例，详细介绍数据挖掘的建模过程。数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。对餐饮企业而言，数据挖掘的基本任务是从餐饮企业采集各类菜品销量、成本单价、会员消费、促销活动等内部数据，

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当postman向服务端post数据时，一般要求在body里已xwwwformurlencoded格式写成keyvalue的形式。服务端通过以下代码可以取到参数finalMap<String,StringallParamsMaps.newHashMap();finalEnumeration<Stringpar

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Quartz的集群部署方案在架构上是分布式的，没有负责集中管理的节点，而是利用数据库锁的方式来实现集群环境下进行并发控制。BTW，分布式部署时需要保证各个节点的系统时间一致。Quartz数据库核心表如下：tabledescriptionQRTZ\_CALENDARS存储Quartz的Calendar信息QRTZ\_CR

原文同步至http://waylau.com/redisdatatype/(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwaylau.com%2Fredisdatatype%2F)（若打不开，请翻墙，或者使用https访问）Redis不仅仅是简单的keyvalu

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/c6374bc7fb527776647ee3b40dae5c7996e.jpg)(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%3F__biz%3DMzU3MzgwNT

在工厂环境中，无线可能需要安排几十个测点，会有上千个监测数据，环境监测平台将这些数据存储在历史记录中，管理人员可以通过时间过滤随时查看，还可以生成周报、月报打印导出。数据监控平台具有多项功能，除实时数据查看外，还有大屏可视化、电子地图、多人分级管理、超限报