- 相关博文
- 最新资讯
-
在深入学习Kafka之前，有必要先了解Kafka系统的核心组件，图展示了Kafka的组件结构及各组件之间的关系。组件名称相关说明Topic (主题)特定类别的消息流称为主题，数据存储在主题中，主题被拆分成分区Partition (分区)主题的数据分割为一个或多个分区，每个分区的数据使用多个segment文件存储，分区中的数据是有序的Offset (偏移量)每个分区消息具有的唯一序列标识Replica (副本)副本只是一个分区的备份，它们用于防止数据丢失Producer (生产者)
-
- 想你依然心痛
- 昨天
-
-
2026年大数据应用开发技能大赛电商数据分析摘要 本文提供了2026年大数据应用开发职业院校技能大赛离线数据指标计算(电商)赛题参考答案。其中题型一要求统计各省份地区每月订单数据，包含： 使用Spark SQL从DWD层表计算各省份地区的月订单量和金额 结果包含省份ID、名称、地区ID、名称及消费总额和订单总数 数据示例显示2020年4月各省份订单分布情况 最终结果需存入MySQL并按订单量、金额和省份ID降序查询前5条记录 完整解决方案包含34个省份的详细月订单数据分析结果。
-
- 旺仔Sec
- 昨天
-
-
摘要：本文提出“领码SPARK”数字化赋能体系，为工程设计行业提供系统化转型方案。该体系通过战略（S）、AI（P）、协同（A）、知识（R）和价值（K）五大维度，构建以数字孪生为核心的智能基座。文章详细阐述了SPARK在智能设计、协同交付和资产运营等核心场景的应用路径，强调战略引领与价值实现相结合，助力企业从传统范式向数字化范式转型。SPARK体系不仅提供技术工具，更注重组织能力建设和知识生态培育，为行业数字化转型提供全方位支持。 关键词：领码SPARK；数字化转型；数字孪生；工程设计；人工智能
-
- 领码科技
- 昨天
-
-
随着分布式系统架构、微服务和容器化部署的广泛应用，日志量呈指数级增长。传统的 grep + tail 已无法满足实时搜索、关联分析、大规模存储和可视化的需求。ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana）成为业界首选的日志收集、分析与展示方案。本教程结合最新技术实践，从架构设计、硬件选型、安装部署、性能调优、安全加固到实际评测，逐步讲解如何在Linux香港服务器上部署高可用、高性能的 ELK 日志分析系统。
-
- A5IDCCOM
- 前天
-
-
改端口后，要去阿里云控制台的安全组设置里，开放你刚设的端口（比如22222），否则下次就进不来了。第一次推送可能需要一点时间。完成后，刷新你的仓库页面，就能看到代码了。然后到代码平台上创建“合并请求”，等同事审查后合并到主分支。打开Xshell或其他SSH工具，填写这些信息，点击连接。拿到服务器后，为了连接它。开头的文字，就是公钥。
-
- QQ_437664314
- 昨天
-
-
本文深入解析C++11引入的引用折叠、完美转发和可变参数模板三大特性。首先介绍了值类型分类（左值、右值、将亡值等），然后详细讲解引用折叠的4条核心规则及其在模板推导中的作用。完美转发部分通过std::forward实现值类别无损传递，解决了参数传递中的值类别丢失问题。最后探讨可变参数模板如何突破参数个数限制，并结合STL中的emplace_back接口展示了三大特性的实际应用。这些特性共同构成了现代C++泛型编程的基础，使代码更高效灵活。文章采用"原理→示例→实战"的结构，帮助读者深入理
-
- Cx330❀
- 2025-12-30
-
-
本文介绍了RabbitMQ的安装配置及Python实现消息队列的完整流程。首先详细说明了在Linux系统下安装RabbitMQ的步骤，包括安装Erlang、RabbitMQ服务、安全配置（创建用户、设置权限、删除默认guest用户）以及开放防火墙端口。接着提供了Python程序实现，包含三个核心文件：set.py用于创建交换机和队列，producer.py发送消息，consumer.py监听并处理消息。文中还特别说明了如何配置交换机模式，实现不同优先级消息的路由，并给出了查看配置的命令。整个方案实现了基本的
-
- vb200811
- 昨天
-
-
在大数据时代，微服务架构的应用越来越广泛，大量的微服务需要进行有效的管理和协调。Eureka 作为服务注册与发现的核心组件，负责维护服务的注册信息，帮助服务之间进行相互发现和调用。然而，随着微服务数量的增加和数据量的增大，Eureka 的性能可能会受到影响。本文的目的就是探讨如何在大数据时代下对 Eureka 进行性能优化，以提高其在大规模微服务环境下的稳定性和响应速度。范围涵盖了 Eureka 的核心原理、性能优化的具体方法和实际应用案例等方面。
-
- 数据架构师的AI之路
- 昨天
-
-
2026年大数据应用开发省赛工业指标计算题型参考答案汇总 本文整理了工业领域大数据应用的5种典型题型及参考答案： 车间设备运行时长中位数计算：统计各车间设备运行状态时长，计算中位数对应设备 车间月均运行时长对比：计算各车间与全厂设备的月均运行时长差异（高/低/相同） 设备状态历史查询：获取每个设备倒数第二次的运行状态记录 PM10检测浓度分析：比较各检测设备月均PM10浓度与全厂均值关系 设备状态时长统计：按月统计各设备不同状态的持续时长 所有SQL解决方案均基于工业大数据DWD层表结构，考虑了数据完整性校
-
- 旺仔Sec
- 昨天
-
-
本文介绍了如何利用Elasticsearch构建一个智能代理知识库系统。该系统通过结合大型语言模型(LLM)的决策能力和检索增强生成(RAG)技术，实现了更精准的信息检索。作者以潜水知识库为例，整合了美国海军潜水手册、潜水安全手册和Google搜索API三个数据源，使用LangChain框架创建代理工具集。测试表明，该系统能根据查询意图智能选择数据源，避免无关信息干扰，并能处理超出知识库范围的问题。相比传统RAG模型，这种代理知识库具有更高的灵活性和准确性，为构建专业领域智能助手提供了有效方案。
-
随着社交媒体的迅猛发展，每天都会产生海量的数据。这些数据包含了用户的行为信息、情感倾向、社交关系等，对于企业和研究机构来说具有极高的价值。然而，如何高效地收集、存储和处理这些数据成为了一个巨大的挑战。Kafka作为一种高性能、分布式的消息队列系统，为社交媒体数据处理提供了一种有效的解决方案。本文的目的就是详细介绍Kafka在社交媒体数据处理中的应用，包括其原理、实现步骤和实际应用场景等，范围涵盖了Kafka的基本概念、核心算法、代码实现以及相关工具和资源的推荐。
-
- AI软件工程实践
- 昨天
-
-
摘要：本文系统梳理了数据仓库、数据湖与湖仓一体三大场景下的工具选型方案。从存储、计算、管理到分析四个层级，分类列举了Snowflake、Spark、DeltaLake等主流工具，涵盖开源方案与云服务。针对不同学习阶段，提供从本地Docker环境到云服务的实践路径，并给出需求导向的选型建议，如结构化分析首选Snowflake，非结构化处理推荐S3+Spark组合。工具清单兼顾技术特性与落地场景，为数据平台建设提供实用参考。
-
- huaqianzkh
- 昨天
-
-
**面试官提问：** “请简述一下 CommonJS 和 ES Modules 的区别。为什么现在的打包工具（如 Webpack/Vite）都推荐使用 ES Modules？”
-
- kogorou0105-bit
- 21小时前
-
-
本文针对LabelImg图像标注工具在Windows系统打包为.exe后无法加载自定义标签的问题进行分析。通过研究发现，问题根源在于PyInstaller打包后__file__路径失效，导致程序无法正确识别预设标签文件位置。作者提出解决方案：动态获取EXE所在目录，修改代码使其兼容开发环境和打包后状态。最终实现打包后的labelImg.exe能自动加载同级目录下的预设标签文件，显著提升了标注效率。该改进特别适合需要固定类别列表的团队使用。
-
- 幽络源小助理
- 前天
-
加载中...
活动
-
2021-11-10
-
2021-03-09
-
2020-12-16
独家定制
-
-
3500人的专业安全团队与你同在
-
-
CSDN云计算在线公开课
-
-
IaaS市场高速增长，历久弥新
精品推荐
关于我们
关注「云计算」
转载 & 投稿：songhui@csdn.net
商务合作：zhangjing@csdn.net