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  • 医疗健康大数据服务平台总体架构如下图所示。 2、服务层 服务层主要是平台建设过程中能够提供的所有应用相关服务。应用服务大致可分为业务应用类服务、数据资源类服务、工具软件类服务和其他类服务。业务应用类服务...

      医疗健康大数据服务平台是一个包含多个业务系统、多个自身管理软件、是一系列软、硬件和人员、政策支持的综合系统体系,统一建设医疗健康云计算服务中心,集中存储居民医疗卫生信息和居民电子健康档案等数据,满足社会大众、医务工作者、各级卫生主管部门、第三方机构的应用需求,医疗健康大数据服务平台分为资源层、服务层和展现层。其中层功能如下:

      1、展现层

      负责对用户提供医疗健康信息、以及分析与挖掘信息服务,支持4大类用户,包括:社会公众、医务工作者、卫生主管部门和第三方机构。通过本平台,既可以获得医疗健康数据服务结果展示,也可以获得医疗健康数据分析与挖掘服务结果展示。本平台对外提供Web页面接入方式或移动通讯终端(android、iOS)接入方式。医疗健康大数据服务平台总体架构如下图所示。

      2、服务层

      服务层主要是平台建设过程中能够提供的所有应用相关服务。应用服务大致可分为业务应用类服务、数据资源类服务、工具软件类服务和其他类服务。业务应用类服务主要面向不同的用户提供解决具体业务功能需要,主要包括公众服务、医院诊疗服务、综合卫生服务、大数据分析服务等;数据类服务按业务所划分的各类数据服务。工具软件类服务主要提供给数据的维护和采集、清洗、整合、分析、统计等。

      3、资源层

      资源层负责医疗健康大数据和数据分析与挖掘相关应用资源的一体化存储和管理。资源层又可分为三层:虚拟化业务管理平台、虚拟化数据管理平台和物理资源层。其中:

      物理资源层提供各种数据资源、应用资源的实际存储,包括:医疗健康相关的所有数据,建设的数据资源中心和应用服务资源中的所有资源。本层将提供关系数据库系统、非关系数据库、数据仓库等多种类型的数据管理系统。

      虚拟化数据管理平台采用虚拟化技术对所有物理资源进行封装,对上层提供各种虚拟化资源。对内部,虚拟化数据管理平台通过异构式数据集成与管理、虚拟化资源调度、数据划分、负载均衡、实时备份监控、故障恢复等多种手段保证整个平台的高性能、高可用性、高可扩展性。

      虚拟化业务管理平台负责对所有的应用服务相关资源进行管理和调度。根据功能,它又可以划分为:虚拟化数据资源中心和虚拟化应用服务组件资源中心。其中:数据资源中心针对不同的需求,对不同业务部门不同结构数据进行分析、抽取、加工,形成面向主题的综合数据,为组织内各个层面的人员提供高效的、用于宏观决策的各种信息。应用服务资源中心应用服务组件资源中心通过提供数据挖掘等服务,使卫生行业管理者们能够利用各种历史数据和现在的数据进行各种复杂分析、预测和辅助决策。

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  • 大数据技术对各个行业的发展都产生了很大的影响,而今天就一起来了解一下,大数据技术架构有哪些变化。  1.从本地数据平台到基于云的数据平台  云可能是一种全新的数据架构方法的具颠覆性的推动力,因为...

      大数据分析技术是在近年来才兴起的技术,而将大数据分析技术运用到企业品牌的营销上却并没有实行太久,主要运用的企业还是行业中的各种大企业,而中小型企业在大数据营销上才刚刚进行。大数据技术对各个行业的发展都产生了很大的影响,而今天就一起来了解一下,大数据技术架构都有哪些变化。

    大数据技术架构都有哪些变化

     

      1.从本地数据平台到基于云的数据平台

     

      云可能是一种全新的数据架构方法的具颠覆性的推动力,因为它为公司提供了一种快速扩展人工智能工具和功能以获取竞争优势的方法。

     

      2.从批处理到实时数据处理

     

      实时数据通信和流媒体功能的成本已大大降低,这为其主流使用铺平了道路。这些技术实现了一系列新的业务应用:例如,运输公司可以在出租车到达时向客户提供精确到秒的抵达时间预测;保险公司可以分析来自智能设备的实时行为数据,从而将费率客制化;而且制造商可以根据实时的传感器数据来预测基础设施方面的各种问题。

     

      订阅机制等实时流媒体功能使数据消费者(包括数据集市和数据驱动的员工)可以订阅各种“主题”,以便他们可以获取所需交易的持续更新。通用数据湖通常充当此类服务的“大脑”,它保留了所有细粒度的事务。

     

      3.从预集成的商业解决方案到模块化的同类佳平台

     

      为了扩展应用程序的规模,公司往往需要冲破大型解决方案供应商所提供的遗留数据生态系统的限制。现在,许多公司正朝着高度模块化的数据架构发展,这种架构使用了佳的,经常使用的开源组件,这些组件可以根据需要被新技术替换而不会影响数据架构的其他部分。

     

      4.从点对点到脱离数据访问

     

      人们可以通过API来揭露数据,这样可以确保直接查看和修改数据的做法是受限且安全的,同时还可以让人们更快地访问常见的数据集。这使得数据可以在团队之间轻松得到重用(reused),从而加速访问并实现分析团队之间的无缝协作,从而可以更高效地开发各种人工智能用例。

     

      大数据技术简而言之就是提取大数据价值的技术,是根据特定目标,经过数据收集与存储、数据筛选、算法分析与预测、数据分析结果展示等,为做出正确决策提供依据,其数据级别通常在PB以上。

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  • 上个星期刷朋友圈的时候看到一个以前的同事去京东面试了,去打听都问了些啥,并让我这朋友稍稍整理了一下,因为就了今天这篇文章啦~ 此次所例举的面试题全部都是真题哟 ~ 总共3面技术1面HR 一面基本上就是基础面了...

    前言

    上个星期刷朋友圈的时候看到一个以前的同事去京东面试了,去打听都问了些啥,并让我这朋友稍稍整理了一下,因为就有了今天这篇文章啦~ 此次所例举的面试题全部都是真题哟 ~ 总共3面技术1面HR

    一面基本上就是基础面了,大概是花了1个小时;二面的话就问MySQL数据库比较多,三面就是综合面了…不过总的来讲,其实这次的面经最主要是围绕MySQL、事务隔离、乐观锁、HashMap、秒杀设计、微服务等方面的知识展开的了。

    本文已收录在我的腾讯文档,且相关的面试真题解析都有整理在我所创建的项目【2021一线互联网大厂Java核心面试题库】里:包括Java基础、异常、集合、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis、Redis、数据库、中间件MQ、Dubbo、Linux、Tomcat、ZooKeeper、Netty等等…,并会持续更新…欢迎大家star…

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    目录

    上分工具,凭这份《数据结构与算法》核心文档,我“跳”进了字节

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    一、冒泡排序

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    二、选择排序

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    三、插入排序

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    四、快速排序

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    五、归并排序

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    六、希尔排序

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    七、堆排序

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    八、基数排序(桶排序)

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    九、递归

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    十、链表

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    十一、栈

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    十二、队列

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    十三、二叉树

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    总结

    就写到这了,也算是给这段时间的面试做一个总结,查漏补缺,祝自己好运吧,也希望正在求职或者打算跳槽的 程序员看到这个文章能有一点点帮助或收获,我就心满意足了。多思考,多问为什么。希望小伙伴们早点收到满意的offer! 越努力越幸运!

    金九银十已经过了,就目前国内的面试模式来讲,在面试前积极的准备面试,复习整个 Java 知识体系将变得非常重要,可以很负责任的说一句,复习准备的是否充分,将直接影响你入职的成功率。但很多小伙伴却苦于没有合适的资料来回顾整个 Java 知识体系,或者有的小伙伴可能都不知道该从哪里开始复习。我偶然得到一份整理的资料,不论是从整个 Java 知识体系,还是从面试的角度来看,都是一份含技术量很高的资料。

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    三面蚂蚁核心金融部,Java开发岗(缓存+一致性哈希+分布式)

    朋友可以点击这里获得免费领取!](https://docs.qq.com/doc/DSmxTbFJ1cmN1R2dB)**

    [外链图片转存中…(img-rarKFcOU-1622096826010)]

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    J2SE:标准版开发(目前都叫,JAVASE)
    主要用于普通桌面,商务应用程序开发,可以完成桌面应用程序的开发,例如:Java版的扫雷,Java版的QQ等.
    J2ME:小型版(目前都叫,JAVAME)
    是为电子消费产品提供解决方案,该体系主要应用于小型电子消费产品,例如:我们手机中的应用程序,都是Java语言编写的.

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