实时计算 Flink版产品使用合集之有什么方法可以提高数据挖掘的速度
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架，广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器，提供了一套全面的解决方案，以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点，使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
服务器数据恢复—误操作导致xfs文件系统丢失，无法访问的数据恢复案例
一台服务器+MD1200磁盘柜通过RAID卡创建了一组RAID5阵列并分配一个LUN。在Linux系统层面将该LUN划分了sdc1和sdc2两个分区。通过LVM扩容的方式将sdc1分区加入到了卷组中的一个逻辑卷中，sdc2分区格式化为XFS文件系统使用。Linux操作系统采用的xfs文件系统。
利用机器学习进行异常检测的技术实践
【5月更文挑战第16天】本文探讨了利用机器学习进行异常检测的技术实践，强调了在大数据时代异常检测的重要性。机器学习通过无监督、有监督和半监督学习方法自动识别异常，常见算法包括KNN、LOF、K-means和GMM等。异常检测流程包括数据准备、特征工程、选择算法、训练模型、评估优化及部署。机器学习为异常检测提供了灵活性和准确性，但需结合具体问题选择合适方法。