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《基于java的视频网站播放数据分析系统设计与实现的详细项目实例》
本文介绍了基于Java的视频网站播放数据分析系统的设计与实现。该系统采用模块化架构,包含数据采集、预处理、分析建模和可视化展示四大核心功能层。项目利用Kafka实现高并发数据采集,结合Spark进行实时流处理和历史数据分析,通过机器学习算法构建用户画像和异常检测模型。后端基于SpringBoot框架开发,提供RESTful API;前端采用React实现交互式可视化界面。系统部署采用容器化技术,支持弹性扩展和自动化运维。创新点包括实时与离线分析融合、多维度用户行为建模及智能预警机制。项目解决了视频播放数据分
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/149772027
如何解决该项目中配置管理问题(多选)
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将配置数据保存在 .properties 或 .yml 文件
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利用操作系统的环境变量来配置应用程序
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使用 Spring Boot来管理配置
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使用 Spring Cloud Config 来集中管理
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使用 HashiCorp 的 Consul 作为配置管理工具
0人
使用 Apache Zookeeper 管理配置
0人
为配置管理实现统一接口
0人
配置管理应有良好的日志和审计机制,记录配置的更改历史
0人
将配置数据进行结构化管理
0人
配置应与应用程序的自动化部署流程集成
0人
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