基于Java的数据交换中间件研究与实现

在大数据技术发展的时代背景下,企业不断面临着数字化转型的压力与挑战。许多企业为了积极转型部署了自己的大数据平台,所以在平台之间建立可靠的数据传递显得尤为重要。为实现数据的可靠传输,该文提出了基于Java的数据交换中间件,可以提升数据传输的效率,确保数据传输的稳定。该中间件不仅解决了大数据平台数据之间的可靠交换,也能为大数据行业数据处理提供一种新的思路和工具。

大数据场景下基于Java的国产数据交换中间件

随着大数据时代的到来,数据处理的需求不断增长,尤其是对传感器产生的海量数据的处理需求,以及数据生产和消费之间的速度不同步问题日益突出。同时数据安全问题日益受到关注,国产操作系统的应用也逐渐增多。因此在国产操作系统环境下,需要一款国产大数据中间件解决数据生产和消费之间速度差的问题。基于Java技术,采用发布-订阅模型作为设计模式,实现了消息的发送者和接收者可以独立地演化和扩展,解耦数据的发送和接收过程,有效平衡数据生产和消费之间速度差。

基于感染人数预测的应急仓库订货数量研究

文章基于LSTM模型预测感染人数,构建了物资需求模型,推导出应急仓库订货数量。文章首先从应急物资分类入手,为构建订货模型铺垫。然后,针对预测感染人数这一问题的特点选定LSTM作为预测模型,并搭建LSTM模型网络。最后综合各方面影响因素,建立订货数量计算公式。文章提供了重大突发公共卫生事件下单周期应急仓库订货数量量化方法,为应急物资供应链仓储订货提供了科学的数据支撑。