不通过服务器,如何让PC机与苹果机共享数据?热切盼答!

Sun_JF 2000-08-22 11:01:00
我们用苹果机制作的图片总是先存到Netware服务器上,然后再拷到pc机上用,如果文件较小还没什么,有时一个文件都上百兆,通过服务器拷就非常慢了,而且还占用了大量资源。有一次服务器坏了,我们差点误了大事。本人热切得到让PC机和苹果机相联的方法,恳望不吝赐教,不胜感激!
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课题一高性能高扩展的千亿级实时数据仓库全实现 随着我们从IT时代步入DT时代,数据积累量也与日俱增,同时伴随着互联网的发展,越来越多的应用场景产生,传统的数据处理、存储方式已经不能满足日益增长的需求。而互联网行业相比传统行业对新生事物的接受度更高、应用场景更复杂, 因此基于大数据构建的数据仓库最先在互联网行业得到了尝试。 高性能高扩展的亿级电商全端实时数据仓库全实现(PC、移动、小程序) ,以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解,对电商数据仓库的常见实战指标以及难点实战指标进行了详尽讲解,具体指标包括:每日、月大盘收入报表、高付费用户分析报表、流量域多方位分析、营销域多方位分析、实时排行榜指标分析、用户主题分析、店铺主题时间区间分析等,数据分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用,与互联网企业大数据技术同步,让大家能够真正学到大数据企业级数据仓库的实战经验。 本课程凝聚讲师多年一线大数据企业实际项目经验,大数据企业在职架构师亲自授课,全程实操代码,带你体验真实的大数据开发过程,代码现场调试。通过本课程的学习再加上老师的答疑,你完全可以将本案例直接应用于企业。 课题二基于Flink+Hudi构建企业万亿级云上实时数据湖教程 随着互联网的发展,数据的不断膨胀,从刚开始的关系型数据库到非关系型数据库,再到大数据技术,技术的不断演进最终是随着数据膨胀而不断改变,最初的数据仓库能解决我们的问题,但是随着时代发展,企业已经不满足于数据仓库,希望有更强大的技术来支撑数据的存储,包括结构化,非结构化的数据等,希望能够积累企业的数据,从中挖掘出更大的价值。基于这个背景,数据湖的技术应运而生。 本课程基于真实的企业数据湖案例进行讲解,结合业务实现数据湖平台,让大家在实践中理解和掌握数据湖技术,未来数据湖的需求也会不断加大,希望同学们抓住这个机遇。 项目中将以热门的互联网电商业务场景为案例讲解,具体分析指标包含:流量分析,订单分析,用户行为分析,营销分析,广告分析等,能承载海量数据的实时分析,数据分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用。 课题三基于电商业务全链路数据中台落地方案(全渠道、全环节、全流程) 在互联网发展浪潮中,数据对于企业的价值是非常大的,怎么管理好数据,以及快速挖掘数据价值,共享数据价值,急需一套解决方案,在数据开发中,核心数据模型的变化是相对缓慢的,同时,对数据进行维护的工作量也非常大;但业务创新的速度、对数据提出的需求的变化,是非常快速的。数据中台的出现,就是为了弥补数据开发和应用开发之间,由于开发速度不匹配,出现的响应力跟不上的问题。数据中台解决的问题,包括:效率问题、协作问题、能力问题,数据中台是聚合和治理跨域数据,将数据抽象封装成服务,提供给前台以业务价值的逻辑概念。 本课程基于真实企业数据中台建设架构进行讲解,带大家构建数据中台,通过学习完本课程可以节省你摸索的时间,节省企业成本,提高企业开发效率。 课程包含几大模块:数据源管理、数据接入管理、数据质量管理、数据质量报告、数据安全管理、数据查询IDE、数据血缘以及元数据管理、数据中台实战应用等,对于数据中台涉及到的业务以及技术进行详尽的讲解。
【为什么学习数据挖掘】       人工智能、大数据时代有什么技能是可以运用在各种行业的?数据分析就是。      从海量数据中获得别人看不见的信息,创业者可以通过数据分析来优化产品,营销人员可以通过数据分析改进营销策略,产品经理可以通过数据分析洞察用户习惯,金融从业者可以通过数据分析规避投资风险,程序员可以通过数据分析进一步挖掘出数据价值,它和编程一样,本质上也是一个工具,通过数据来对现实事物进行分析和识别的能力。不管你从事什么行业,掌握了数据分析能力,往往在其岗位上更有竞争力。【超实用的课程内容】      本课程为Python数据挖掘方向的入门课程,课程主要以真实数据为基础,详细介绍数据挖掘入门的流程和使用Python实现pandas与numpy在数据挖掘方向的运用,并深入学习如何运用scikit-learn调用常用的数据挖掘算法解决数据挖掘问题,为进一步深入学习数据挖掘打下扎实的基础。本课程分为三大部分:基础知识篇:主要讲解数据挖掘这项技能的基本工作流程和介绍和入门必须的基本技能Python语言的入门,带领大家了解数据挖掘的常见操作和基础知识。数据采集篇:学习如何解决数据挖掘的数据来源问题,读取各类型不同的数据包括CSV,excel,MySQL进行数据采集的交互。数据探索篇:本篇主要解决数据的预处理保证数据的质量并用常见数据挖掘算法进行特征提取,分析数据背后隐含的信息。【报名须知】课程采取录播模式,课程永久有效,可无限次观看课件、课程案例代码完全开放给你,你可以根据所学知识,自行修改、优化【如何开始学习?】PC端:报名成功后可以直接进入课程学习移动端:下载CSDN学院或CSDN
引用网络文章开启本课程的开篇: 在大数据分析领域中,传统的大数据分析需要不同框架和技术组合才能达到最终的效果,在人力成本,技术能力和硬件成本上以及维护成本让大数据分析变得成为昂贵的事情。让很多中小型企业非常苦恼,不得不被迫租赁第三方大型公司的数据分析服务。  ClickHouse开源的出现让许多想做大数据并且想做大数据分析的很多公司和企业耳目一新。ClickHouse 正是以不依赖Hadoop 生态、安装和维护简单、查询速度快、可以支持SQL等特点在大数据分析领域越走越远。  本课程采用全新的大数据技术栈:Flink+ClickHouse,让你体验到全新技术栈的强大,感受时代变化的气息,通过学习完本课程可以节省你摸索的时间,节省企业成本,提高企业开发效率。本课程不仅告诉你如何做项目,还会告诉你如何验证系统如何支撑亿级并发,如何部署项目等等。希望本课程对一些企业开发人员和对新技术栈有兴趣的伙伴有所帮助,如对我录制的教程内容有建议请及时交流。 课程概述:在这个数据爆发的时代,像大型电商的数据量达到百亿级别,我们往往无法对海量的明细数据做进一步层次的预聚合,大量的业务数据都是好几亿数据关联,并且我们需要聚合结果能在秒级返回。  那么我们该如何实现这一需求呢?基于Flink+ClickHouse构建电商亿级实时数据分析平台课程,将带领大家一步一步从无到有实现一个高性能的实时数据分析平台,该系统以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解,对电商数据的常见实战指标以及难点实战指标进行了详尽讲解,具体指标包括:概况统计、全站流量分析、渠道分析、广告分析、订单分析、运营分析(团购、秒杀、指定活动)等,该系统指标分为分钟级和小时级多时间方位分析,能承载海量数据的实时分析,数据分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用。 本课程凝聚讲师多年一线大数据企业实际项目经验,大数据企业在职架构师亲自授课,全程实操代码,带你体验真实的大数据开发过程,代码现场调试。通过本课程的学习再加上老师的答疑,你完全可以将本案例直接应用于企业。 本套课程可以满足世面上绝大多数大数据企业级的海量数据实时分析需求,全部代码在老师的指导下可以直接部署企业,支撑千亿级并发数据分析。项目代码也是具有极高的商业价值的,大家可以根据自己的业务进行修改,便可以使用。  本课程包含的技术: 开发工具为:IDEA、WebStorm Flink1.9.0 ClickHouseHadoop2.6.0 Hbase1.0.0 Kafka2.1.0 Hive1.0.0 Jmeter(验证如何支撑亿级并发)Docker (虚拟化部署)HDFS、MapReduce Zookeeper SpringBoot2.0.2.RELEASE SpringCloud Finchley.RELEASE Binlog、Canal MySQL Vue.js、Nodejs Highcharts Linux Shell编程  课程亮点: 1.与企业对接、真实工业界产品 2.ClickHouse高性能列式存储数据库 3.大数据热门技术Flink新版本 4.Flink join 实战 5.Flink 自定义输出路径实战 6.全链路性能压力测试 7.虚拟化部署 8.集成指标明细查询 9.主流微服务后端系统 10.分钟级别与小时级别多时间方位分析 11.数据库实时同步解决方案 12.涵盖主流前端技术VUE+jQuery+Ajax+NodeJS 13.集成SpringCloud实现统一整合方案 14.互联网大数据企业热门技术栈 15.支持海量数据的实时分析 16.支持全端实时数据分析 17.全程代码实操,提供全部代码和资料 18.提供答疑和提供企业技术方案咨询 企业一线架构师讲授,代码在老师的指导下企业可以复用,提供企业解决方案。  版权归作者所有,盗版将进行法律维权。 

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