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最后综合评定给出“通过、不通过”的结论，以此来确定我们是否可以进入下一个阶段。而开发工程 师吴工的驼峰代码标识符和代码注释量非常清晰规范，能帮助快速解读代码，也为后续维护提 供很大帮助，于是，我们以吴工的代码格式及注释量要求更新了代码规范要求，整体模块代码 质量得到明显的提升，我随后请QA梁工和吴工给相关人员做了培训，分享了经验，增强了开 发人员的质量意识，最后通过相关干系人的评审，规范了代码标识符命名规则及40%代码注释 量要求，形成了《视频大数据平台质量审计报告VL1》及项目文件更新等。
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YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Apache Hadoop 的一个关键组件，它是一个资源管理平台，负责管理和调度计算资源。YARN 允许多个数据处理引擎（如 MapReduce、Spark、Flink 等）在同一个 Hadoop 集群上运行，从而提高了集群的利用率和灵活性。
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Sparkplug 是一个开源软件规范，它为 MQTT 客户端提供了一个框架，以双向和可互作的方式将来自其应用程序、传感器、设备和网关的数据无缝集成到 MQTT 基础设施中。此外，与UNS架构方法相一致，Sparkplug使得IIoT部署能够解耦硬件和软件的数据源。新的数据源可以立即被其他系统组件发现，并可以成为单一的真实数据源。更重要的是，对于工业基础设施来说，此外，Sparkplug特别强调安全性，要求所有数据传输必须使用TLS加密，且无需为新设备开放端口，从而确保数据的安全性。
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- poren589
- 22小时前
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今天，我们很高兴地宣布 Elastic 9.0 和 8.18 的正式发布！Elastic 9.0 基于 Lucene 10.0，标志着 Elasticsearch、Elastic 搜索 AI 平台以及其核心解决方案 Elastic Observability 和 Elastic Security 的一次重大升级。此版本带来了更快的性能和更高的效率，得益于 Lucene 10.0 的内置改进，如更好的并行处理、更智能的索引和硬件优化。这些增强功能对资源优化和 Elastic 9.0 的功能产生了显著影响。
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本文旨在为Java开发者提供全面的Kafka异步通信实现指南。Kafka核心概念和工作原理Java客户端API的详细使用生产环境中的最佳实践性能调优和故障处理策略文章将从Kafka的基本概念开始，逐步深入到Java客户端的实际应用。我们将通过丰富的代码示例和架构图帮助读者理解核心概念，最后讨论实际应用场景和优化策略。Kafka：分布式流处理平台，用于构建实时数据管道和流应用Broker：Kafka集群中的单个服务器节点Topic：消息发布的类别或主题名称Partition。
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近期面试过Java后端并且3年经验以上的应该明显感觉出来了现在的Java后端面试基本不问八股差不多都在考场景题！Java 面试真的是随着时间的改变而改变。在过去的日子里，当你知道 String 和 StringBuilder 的区别就能让你直接进入第二轮面试，但是现在问题变得越来越高级，面试官问的问题也更深入。如今，你将会被问到许多 Java 程序员都没有看过的领域，如 NIO，设计模式，成熟的单元测试，或者那些很难掌握的知识，如并发、算法、数据结构及编码。
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3.(1)接下来运行程序先对Kafka进行简单的测试，我们在第1个终端窗体中创建mytopic主题，并向其发送几条测试的消息内容，然后在第2个终端窗体中获取mytopic主题收到的消息并显示(依次执行以下代码)我们可以开启两个终端窗体，其中左边终端窗体充当监 听9999端口的服务端，右边终端窗体充当连接到服务器的客户端，然后双方互发数据并在对方显示。在终端窗体A中随便输入几行内容，如果一切正常，在终端窗体B中就可以看到收到的消息内容。将运行以上命令的Linux终端窗体称为A，代表消息的生产者。
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KRaft模式是Kafka的未来发展方向，通过移除ZooKeeper依赖，简化了架构，提高了性能和可扩展性。在Mac OS上搭建本地KRaft集群相对简单，可以快速体验和测试Kafka的最新特性。生产者和消费者的API与之前版本保持兼容，使得应用程序迁移到KRaft模式变得容易。对于生产环境，建议在充分测试后再考虑迁移到KRaft模式，并关注Kafka社区的最新更新和最佳实践。KRaft 是 Kafka 从 2.8.0 版本开始引入的新共识协议，用于替代 ZooKeeper 进行集群元数据管理。
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服务器对每个从事IT工作的人来说并不陌生，但是服务器所涉及的各种知识细节，并非大家都十分清楚，为了让大家深入了解服务器的关键知识点，笔者特意抽时间总结了这篇科普文章，旨在帮助读者全面了解服务器。今天内容就从服务器的架构和分类开始。
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Q：什么是Spark？A：简单理解，Spark是在Hadoop基础上的改进，是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。
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进程（process）和线程（thread）是操作系统的基本概念，但是它们比较抽象，不容易掌握。最近，我读到一篇材料，发现有一个很好的类比，可以把它们解释地清晰易懂。
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