数据结构是计算机存储，组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关java中常见的几种数据结构（也是初级工程师常见面试题）主要是一些常见的容器，它们主要来自于Collection和Map这2个集合;以下是2个集合的总体框架

IP数据报有首部和数据两部分组成的，首部的前一部分是固定长度20字节，是所有IP数据报必须具有的。首部包括：总长度、标识、MF、DF、片偏移。 数字信号实际传送的是数据流，一般数据流包括以下三种：ES流：也叫基本码流，包含视频、音频或数据的连续码流。PES流：也叫打包的基本码流，是将基本的码流ES流根据需要分成长度不等的数据包，并加上包

在一个信息大爆炸的时代，每天都有很多的新消息、新发现、新趋势向我们狂轰乱炸而来。在这个过程中，我们既是数据的生产者，也是数据的使用者，然而初次获取和存储的原始数据总是杂乱无章的。要想数据达到生动有趣、让人一目了然的效果，就需要借助数据可视化。数据图表天才们可以用简洁、直观又有趣的图表帮我们把大量的信息汇聚在小小的一张图表中，不仅让枯燥的数据和信息变了模样

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分析MapReduce执行过程MapReduce运行的时候，会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件，然后调用自己的方法，处理数据，最后输出。Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据，作为自己的输入数据，调用自己的方法，最后输出到HDFS的文件中。整个流程如图：!image

1\.持久化介绍Redis的数据存在在内存中，如果没有配置持久化，redis重启后数据就全丢失了，于是需要开启redis的持久化功能，将数据保存到磁盘上，当redis重启后，可以从磁盘中恢复数据。!image20200511165351687(https://oscimg.oschina.net/os

在现实业务中，Kafka经常会遇到的一个集成场景就是，从数据库获取数据，因为关系数据库是一个非常丰富的事件源。数据库中的现有数据以及对该数据的任何更改都可以流式传输到Kafka主题中，在这里这些事件可用于驱动应用，也可以流式传输到其它数据存储（比如搜索引擎或者缓存）用于分析等。实现这个需求有很多种做法，但是在本文中，会聚焦其中的一个解决方案，即Kafka

Redis是目前业界使用最广泛的内存数据存储。Redis支持丰富的数据结构，同时支持数据持久化。Redis还提供一些类数据库的特性，比如事务，HA，主从库。REmoteDIctionaryServer(Redis)是一个由SalvatoreSanfilippo写的keyvalue存储系统。!(http://img3.imgtn.

关于地理空间数据，经常需要处理两个空间数据的关联关系。有很多种方法可以处理，通过编写程序算法，或者是调用数据库中对应的function。在mysql数据库中，https://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/functionsfortestingspatialrelationsbetweengeometricobj

近日，由新一代信息技术产业研究院、赛迪未来产业研究中心共同主办，中国电子学会区块链分会、至顶科技联合承办的“2024未来信息技术大会暨首届数据要素创新发展论坛”于北京成功举办。大会公布了“2023年度数据要素价值创新标杆示范案例”评选结果，天翼云“海南省数据产品超市公共数据资源开发利用平台”与“福州市公共数据要素流通平台”获此殊荣，为推动数据要素市场化配置、助力数据要素价值释放树立了行业标杆。