顺序栈

本程序以 C 语言实现了顺序栈的数据结构。它包含： 顺序栈的建立和销毁 栈顶元素的获取 压栈和弹栈操作 表达式括号匹配检测算法 四则运算表达式求解程序

单片机中涉及入栈和出栈操作的指令主要包括： PUSH direct: 该指令的作用是将指定的内部 RAM 单元内容压入堆栈。 POP direct: 该指令的作用是从堆栈顶部弹出一个数据，并将其存储到指定的内部 RAM 单元中。 需要注意的是，SP 寄存器在单片机中扮演着堆栈指针的角色，其默认值为 07H，占用工作寄存器区。在实际应用中，我们需要使用数据传送指令对 SP 寄存器进行初始化，将其指向堆栈底部，通常设置在 30H～7FH 的地址范围内。

深入探讨JAVA技术实现，涵盖文件流操作、常用设计模式解析及数据结构应用。探索算法实践案例，剖析JAVA8新特性，例如Lambda和Stream API的精妙用法。更有进阶内容，包含一致性hash算法代码实现、ELK集成与Hadoop HDFS实现解析。

Flink技术栈及其适用场景.pdf详细描述了Flink的技术栈及其在不同场景中的应用。这对于使用Flink的开发者深入了解其技术特性和应用场景非常有帮助。

深入探索ELK技术栈 ELK技术栈，由 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 三大开源软件构成，为实时数据检索与分析提供强力支持。 Elasticsearch 是一款分布式搜索和分析引擎，能够处理海量数据，并提供快速、近实时的搜索体验。 Logstash 作为数据收集引擎，负责从各种来源获取数据，并进行转换和过滤，为后续分析做好准备。 Kibana 则是一个数据可视化平台，通过丰富的图表和仪表盘，将数据 insights 直观地呈现出来。 ELK技术栈广泛应用于日志分析、安全监控、业务 intelligence 等领域，帮助用户从数据中挖掘价值。

随着数据库技术的不断发展，SQL语句的执行顺序及其优化策略也日益重要。将详细探讨SQL语句的执行顺序、优化技巧以及实用的SQL使用建议。

本教程介绍了链栈在C语言中的基本操作，包括创建栈、压栈、出栈和遍历栈。

Titan数据运营系统 Titan是一个涵盖数据采集、存储、处理、分析和可视化的全栈闭环系统，特别适用于线上业务为主的公司。通过对用户行为进行深入分析和挖掘，Titan为精准营销、个性化推荐和业务运营提供强力支持，从而提升业务转化率并优化运营效果。 系统流程: 数据采集: 利用Flume-Kafka-Flume架构从埋点日志服务器读取日志数据。 数据存储: 将采集到的日志数据存储至HDFS分布式文件系统。 数据仓库构建: 在Hive中进行数仓设计，并使用Spark完成数仓表之间的转换以及ADS层表到MySQL的数据迁移。 任务调度: 通过Azkaban进行定时任务调度，确保数据处理流程的自动化执行。 数据可视化: 最终将报表数据以Web形式呈现，方便用户进行数据洞察和分析。 技术栈: Java/Scala Hadoop Spark Hive Kafka Flume Azkaban SpringBoot Bootstrap ECharts 项目展示: 项目地址

本项目通过分析不同背景舞者的动作模式，探寻舞蹈中肢体的语言，揭示舞者的动作特征。 该项目采用聚类技术（主要是k均值）分析动作模式，并使用k均值的变体——顺序k均值算法进行在线聚类，集成到实时交互式舞蹈表演组件中。 计算系统根据舞者的训练识别模式，形成反馈循环，促进舞者与机器的交流。该系统使用定制数据库，突出不同运动形式的差异，并重视运动选择过程。

大数据技术栈学习指南 Hadoop 分布式生态系统 HDFS: 分布式文件存储系统，提供高容错性和高吞吐量数据存储。 单机伪集群环境搭建。 常用 Shell 命令 和 Java API 使用。 基于 Zookeeper 搭建 Hadoop 高可用集群。 MapReduce: 分布式计算框架，用于大规模数据集的并行处理。 YARN: 集群资源管理器，负责管理集群资源和调度应用程序。 Hive 数据仓库系统 核心概念及 Linux 环境下安装部署。 CLI 和 Beeline 命令行基本使用。 DDL 操作：创建、修改和删除数据库、表等。 分区表和分桶表：提高查询效率。 视图和索引：简化查询和优化性能。 DML 操作：数据插入、更新和删除。 数据查询：使用 SQL 进行复杂数据分析。 Spark 分布式计算引擎 Spark Core: Spark 的核心组件，提供分布式任务调度、内存管理和容错机制。 Spark SQL: 用于结构化数据处理的模块，支持 SQL 查询和 DataFrame API。 Spark Streaming: 用于实时数据流处理的模块，支持高吞吐量和低延迟的流式数据分析。 Flink 流式处理框架 核心概念和开发环境搭建。 数据源 (Data Source)：连接外部数据源，如 Kafka、文件系统等。 数据转换 (Data Transformation)：使用算子对数据进行转换和分析。 数据接收器 (Data Sink)：将处理后的数据输出到外部系统。 窗口模型：将无限数据流划分为有限窗口进行处理。 状态管理：维护和更新应用程序状态，支持容错和一致性。 检查点机制：定期保存应用程序状态，用于故障恢复。 Standalone 集群部署：独立运行 Flink 集群。 其他工具 Kafka: 分布式消息队列系统，用于实时数据管道和流式处理。 Zookeeper: 分布式协调服务，用于管理分布式系统的配置信息、命名服务和同步服务。 Flume: 分布式日志收集系统，用于收集、聚合和移动大量日志数据。 Sqoop: 用于在 Hadoop 和关系型数据库之间传输数据的工具。 Azkaban: 工作流调度器，用于定义和管理复杂数据处理流程。 Scala: 基于 JVM 的函数式编程语言，常用于 Spark 和 Flink 开发。