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2025年7月10日，由人社部門和財政部門聯(lián)合下發(fā)了，關于2025年度退休人員基本養(yǎng)老金調整的通知?，F在時間已經來到了2025年的7月23日，距離7月10日又過去了將近半個月的時間，我們遲遲還沒有看到，各個地區(qū)關于養(yǎng)老金具體的調整方案，但是現在有很多地區(qū)，已經能夠通過人社部的網站或者是官方app，直接查詢到今年自己養(yǎng)老金具體調整多少錢？

為什么這些地區(qū)可以查詢到，并且有一個地區(qū)已經將調整養(yǎng)老金待遇發(fā)放到位，這個地區(qū)又是黑龍江省，這究竟是怎么一回事呢？為什么方案沒有公布，養(yǎng)老金的調整就已經發(fā)放了呢？難道今年不公布了嗎？

首先我們來看一下，以下這幾個地區(qū)確實可以查詢到今年的調整金額

河北省的退休人員通過河北人社官方app，輸入自己的有效信息進入到企業(yè)職工，基本養(yǎng)老保險養(yǎng)老金待遇的補發(fā)金額，就能夠看到你能夠一次性補發(fā)的待遇金額，然后再除以對應的月份，就能夠得知自己每個月究竟能夠增加多少錢。

除了河北省以外，那么湖南省的退休人員也能夠通過官方app查詢到，自己具體的調整金額。而且湖南省清晰地列出了定額調整，掛鉤調整和具體的傾斜調整的待遇金額，最后累計相加，每月能夠增加多少錢。

而黑龍江省更為特殊，直接將調整養(yǎng)老金的待遇發(fā)放到賬

這個在過去來說還是比較罕見的，因為在養(yǎng)老金調整方案公布以前，基本上是不會將退休人員的養(yǎng)老金發(fā)放到位。這是因為各個地區(qū)，在核算退休人員養(yǎng)老金的過程中，要根據當地的調整方案來確定，而調整方案又確定的是，定額調整的具體金額，掛鉤調整的具體比例和傾斜調整的具體金額。

這種在方案公布以前，就已經將調整養(yǎng)老金的待遇發(fā)放到位的情況，相對來說還是比較的罕見，那么有人甚至提出一個疑問。是不是就意味著養(yǎng)老金的調整方案不再公布呢？

我認為調整方案已經完成，并且已經完成備案，只是沒有正式公布而已

根據往年人社部的這樣的流程來看，要求各個地區(qū)，都要自行去制定養(yǎng)老金的調整方案，而且每一個地區(qū)，養(yǎng)老金的調整方案都是完全有所不同的。過去的流程統(tǒng)一都是由各地區(qū)，自行制定完成以后上報給人社部門，然后由人社部門批準審核才可以正式公布。

今年部分地區(qū)，既然已經將調整養(yǎng)老金的待遇發(fā)放到位，就說明他已經提前制定好的方案，并且這個方案已經經過了人社部門的備案。只是還沒有正式公布，但是我認為很快就能夠正式公布，不可能出現方案不公布，直接將調整待遇補發(fā)到位。所以作為退休人員來說，耐心的等待一段時間就可以了，我相信很多地區(qū)很快就跟大家見面了。

綜上所述

2025年養(yǎng)老金的調整方案還沒有公布，但是有一個地區(qū)就是黑龍江省，已經將養(yǎng)老金的調整待遇補發(fā)到賬了。甚至有很多地區(qū)，都已經能夠查詢到自己的調整金額，比如說像河北省、湖南省就能夠通過官方的人社app，查詢到具體的調整金額。我們也不妨打開自己的人社app軟件，看看是否能夠查詢到具體的調整金額，如果能夠查詢到，我相信絕大多數退休老人，心中的石頭也就能夠落地了。

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Hadoop與Spark:大數據處理的技術指南與對比

Hadoop主要解決超大文件存儲和處理，而Spark更專注于高效的數據處理，允許復雜的數據管道，適用于多步處理_。Hadoop與Spark，這兩大大數據框架，雖然目標都是處理大規(guī)模數據，但它們的側重點卻各有差異。Hadoop主要解決的是數據量過大，無法在單機上存儲和處理的問題，它提供了一套分布式數據基礎設施來應對這一挑戰(zhàn)_。相對而希望你能滿意。
一、Hadoop生態(tài)系統(tǒng)簡介Hadoop是一個開源的分布式計算框架，它可以在大規(guī)模數據集上執(zhí)行各種計算任務|。Hadoop生態(tài)系統(tǒng)包括許多組件，如Hive、HBase、Spark等，這些組件可以相互配合，幫助用戶更高效地處理和分析大數據。二、環(huán)境搭建在開始實戰(zhàn)之前，我們需要搭建Hadoop環(huán)境——|。首先，需要安裝Java，因為Hadoop需要Java運行環(huán)境。然是什么_|。

Hadoop大數據處理技術介紹及經驗分享

可以毫不夸張的說，今天我們討論的大規(guī)模數據處理系統(tǒng)都源自于這三篇文章的理論基礎。雖然與大數據處理相關的技術和解決方案多如牛毛，僅在Apache上能找到的BigData相關的項目就有49個之多，但是原理和方法都是相通的，既然是要說清楚大數據處理這一課題所面臨的問題和解決辦法，無疑開源的Hadoop平臺是最典型的學習案例_。
這些組件共同協(xié)作，使得Hadoop能夠支持更多的數據處理需求，成為大數據時代不可或缺的技術之一。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的資源管理和任務調度框架。它主要負責集群中計算資源的分配和管理，確保任務能夠根據需要獲得足夠的資源來執(zhí)行_——。YARN的引入使得Hadoop能夠更加高效地利用集群資源，提高了系統(tǒng)的性能等我繼續(xù)說。

大數據基礎入門——Hadoop強大的、快速、良好發(fā)展的生態(tài)圈!

在Apache基金下，Hadoop社區(qū)已經發(fā)展成為一個大數據與云計算結合的生態(tài)圈，對于大數據的計算不滿足于離線的批量處理了，同時也支持在線的基于內存和實時的流式計算_。了解完大數據的基礎部分，Hadoop基礎之后，接下來學習Hadoop生態(tài)圈的技術，這才是大數據的實用部分，商用部分以及更有價值的部分_。Hadoop生態(tài)圈在hadoop核心基礎上希望你能滿意|_。
Hadoop是一個分布式系統(tǒng)基礎架構，現在被廣泛地應用于大數據平臺的開發(fā)，對處理海量數據有著其他技術無可匹敵的優(yōu)勢|。HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce與HBase被譽為分布式計算的三駕馬車。Hadoop基本架構的底層是HDFS，上面運行的是MapReduce、Tez、Spark，再往上封裝的是Pig和Hive，Hadoop的三大核心設計是什么--。