【项目实战案例分享】实用性强的网络综合案例实验.pdf-ITADN社区

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本PDF汇集了多个实用性的网络综合案例实验，旨在通过真实项目的操作和分析，提升读者在网络技术应用方面的实践能力。适合希望增强实际操作技能的技术爱好者与从业者阅读学习。【项目实战案例分享】实用性较强的网络综合案例实验

OSPF实战综合实验案例珍藏版

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《OSPF实战综合实验案例珍藏版》汇集了丰富的OSPF协议应用实例与解决方案，旨在帮助读者深入理解和掌握网络配置及故障排除技巧。适合网络工程师和技术爱好者学习参考。 OSPF大型实战型综合实验案例珍藏版

Vue.js实战案例分享

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本课程通过多个实际项目深入讲解Vue.js框架的应用技巧与开发流程，适合希望提升Vue.js实战能力的前端开发者学习。基于Vue.js的实战案例分享：本段落将详细介绍一系列使用Vue.js构建的实际项目经验与技巧，旨在帮助开发者更好地理解和应用这个流行的前端框架。通过具体的例子分析，读者可以深入学习到如何高效利用Vue.js的功能来开发复杂的应用程序，并且能够获取一些宝贵的实践心得和建议。

9个实用的开关电源项目案例分享-综合文档

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本资料汇集了九个实际应用中的开关电源项目案例，旨在为工程师和学习者提供设计灵感与技术参考。涵盖了从理论到实践的详细解析，适用于电子工程相关领域的专业人士和技术爱好者。 9个开关电源的实际项目分享

Python项目的实战案例

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本项目汇集多个Python编程的实际应用案例，旨在通过解决真实世界的问题来提升学习者的编程技能和实践能力。项目：AppStore数据分析与人人网爬虫项目背景与需求：本项目旨在通过分析App Store的数据以及抓取人人网用户的好友列表来获取有价值的信息。技术文档：模拟登陆login.py是该项目的核心部分，用于实现自动登录操作。数据表单设计包括了对好友信息的结构化处理方案。第一步：抓取所有好友列表首先，我们需要编写代码以自动化地访问并收集目标用户的全部好友链接或ID。第二步：解析所有好友信息在获取到用户的好友列表后，下一步是提取每个朋友的相关资料如姓名、性别等重要数据项，并进行整理和分类以便后续分析使用。第三步：将好友主页页面保存最后一步是对每一个被爬取的个人主页链接内容做持久化存储处理，保证数据的安全性和可访问性。

微服务项目实战案例解析与分享

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本课程聚焦于微服务架构的实际应用，通过详细解析并分享多个经典项目案例，旨在帮助开发者深入理解微服务的设计理念、实践技巧及优化策略。微服务项目实战案例分享：本段落将详细介绍多个微服务项目的实际操作经验与心得，旨在为读者提供宝贵的参考和学习资源。通过这些具体的案例分析，希望能够帮助大家更好地理解和掌握微服务架构的设计、开发及运维技巧。

C#项目实战经典案例1200例（PDF）

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本书收录了超过1200个基于C#编程语言的经典项目实例，旨在通过实际操作帮助读者掌握并深化理解面向对象编程、Windows Forms应用开发及ASP.NET Web应用程序构建等核心技术。每个案例均提供详细代码与解析，适合中级至高级开发者参考学习。《C#开发实战1200例》（第1、2卷）汇集了经典项目中的常用技巧，并提供了详细的代码解析，能够帮助读者深入理解这些技术。这是一份难得的优质资源，还包含了一些补充性的PDF文档。

HCIA项目实战案例分析.topo

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《HCIA项目实战案例分析.topo》一书通过具体拓扑图解析华为网络工程师认证考试中的实际操作问题，帮助读者深入理解并掌握相关技术知识与应用技能。这篇文章主要介绍了如何使用Python进行数据分析的基本步骤和技术要点。作者首先强调了数据清洗的重要性，并详细讲解了几种常用的数据清洗方法。接着，文章讨论了如何利用pandas库对数据集进行操作，包括筛选、排序以及合并等常见任务。此外，文中还提到了几种可视化工具的使用技巧，如matplotlib和seaborn，帮助读者更好地理解和展示数据分析的结果。最后部分则简要介绍了机器学习模型在实际项目中的应用案例，并给出了一些建议性意见供初学者参考。总的来说，这是一篇适合Python编程爱好者以及数据科学入门者的实用指南文章。

Apache Doris数据综合分析实战案例

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《Apache Doris数据综合分析实战案例》是一本深入讲解如何使用Doris进行高效数据分析与处理的技术书籍，通过丰富的实例帮助读者掌握其实战应用技巧。 ### Apache Doris 数据分析综合案例实战 #### 一、背景介绍随着互联网技术的发展和电商平台的崛起，诸如京东这样的大型电商平台在每年特定时间举办的大规模促销活动已成为吸引大量消费者参与的重要营销手段。京东618作为中国乃至全球范围内重要的网络购物节之一，在每年6月18日前后达到高潮。自1998年京东创立以来，618已经成为京东最重要的年度庆典之一，同时也逐渐发展成为与双11并驾齐驱的另一全民网购狂欢节。 #### 二、项目需求分析 ##### 2.1 项目需求在当前大数据时代背景下，电商平台需要利用先进的数据处理技术和工具来实时监测销售情况及用户行为，以便做出快速反应并优化运营策略。具体来说，企业需要一套能够实时展示订单数据与用户访问数据的大屏系统，以便管理层能够迅速获取关键业务指标，进行决策支持。 ##### 2.2 数据来源 - **PVUV数据来源**：页面埋点技术被广泛应用于收集用户的浏览行为，这些数据被发送到Web服务器，并由其写入Kafka的`click_log`主题中。 - **销售金额与订单量数据来源**：订单数据主要来源于MySQL数据库。通过对MySQL数据库的Binlog日志进行监听，可以实时捕获订单变化，并通过Canal工具将这些数据实时同步到Kafka的`order`主题中。 #### 三、实现方案针对不同规模的企业以及不同的数据量和实时性要求，有多种实现方案可供选择： ##### 3.1 Java方式实现对于小型企业或数据量相对较小的情况（例如，核心数据总量小于20万条），可以通过编写Java程序定时查询MySQL数据库来获取所需的数据。这种方式简单且实用，只需对MySQL数据库进行适当的优化（如增加索引等）即可满足需求。 ##### 3.2 通过Flink方案实现当数据量特别大，无法直接通过MySQL查询时，可以采用Apache Flink这种流处理框架来实现。例如，在阿里巴巴的双十一期间就采用了此类方案来实现实时监控大屏的需求，确保延迟不超过1秒，从而满足了极高的实时性要求。 ##### 3.3 实时数仓项目架构为了更好地整合各种数据源并提供统一的数据服务接口，构建实时数仓是一个理想的选择。实时数仓能够高效地处理海量数据，并为上层应用提供低延迟的数据访问能力。在此基础上，可以进一步集成Apache Doris等分布式存储引擎，实现高效的数据查询和分析功能。 #### 四、服务器环境介绍本项目涉及多台服务器，主要包括以下配置： - **主机名**：node01、node02、node03 - **操作系统**：CentOS 7.5.1804 - **IP地址**：分别为192.168.10.10、192.168.10.20、192.168.10.30 - **内存**：3GB - **硬盘**：40GB #### 五、框架软件版本为了支持实时数仓项目的运行，需要在所有节点上安装以下软件及其对应版本： - **CentOS**：7.5 - **JDK**：1.8.0_181 - **MySQL**：5.7（仅在node01上） - **ZooKeeper**：3.4.9 - **Flume**：1.8.0 - **Kafka**：2.11-0.10.0.0 - **Canal**：1.1.4 - **Doris**：0.22 - **FineBI**：5.1.10 #### 六、前置操作 - **启动Zookeeper集群**：在每台节点上执行`zkServer.sh start` - **启动Kafka集群**：同样需要在每台节点上启动 - **启动Doris集群**：包括FE和BE两个组件，通过指定的脚本分别启动 #### 七、数据模拟为了测试整个系统的稳定性和性能，需要进行数据模拟工作，具体步骤如下： ##### 7.1 导入MySQL数据库 - 在MySQL中创建名为`itcast_shops`的数据库 - 使用提供的SQL脚本段落件导入初始数据 ##### 7.2 行为日志数据模拟 - 下载并解压安装包，并进行相应的配置调整，修改配置文件设置日志输出路径。 - 创建日志输出目录后启动数据生成器查看是否正常运行。 ##### 7.3 业务订单数据模拟 - 同样下载并解压相关软件包后根据需要调整相应参数，然后启动订单数据

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