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从技术角度来看，从运营百万商家到管理数十亿商品，平台必须依靠数据化手段进行商品管理。通过数据化重构人、货、场的关系，优化流量分配和精准营销，使数据成为连接商业环节的最佳语言，最终提升平台的整体流量价值和用户体验。通过这些策略的实施，电商平台能够实现从“商”到“品”的成功转型，更好地满足市场需求，提升竞争力。从过去以“运营商家”为核心的策略，逐步转变为以“运营商品”为导向的模式。这种转变要求我们重新定义运营重点，针对不同品类的特性，制定相应的优化策略。一、商品数字化转型面临的现状分析。
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- 张彦峰ZYF
- 昨天
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不知道什么时候出现了两个Mapper文件夹，怀疑git本身拉取的时候对这类同名，大小写有异常的文件并不敏感，重新Clone一个新的项目，发现其resources下仅存在一个Mapper文件夹，原本应该在mapper下的所有文件夹和xml文件均被移动到了Mapper中。由于同事的粗心大意，在创建新的xml文件的时候不知为何文件夹设置为了Mapper，在当天合并的时候并没有人注意到文件夹名字的变化（发现没有出现冲突，进行了自动合并），致使后来所有Clone该项目的哥们，打包后均无法正常运行。
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- .百花杀.
- 18小时前
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每种消息队列系统都有其独特的优缺点，适合不同的应用场景。：适合大规模数据流处理，高吞吐量和低延迟，持久化存储，但学习曲线较陡峭，存储开销大。ActiveMQ：易于使用和配置，支持丰富的协议和消息模式，但性能和吞吐量有限，集群支持较弱。RabbitMQ：灵活的消息路由，丰富的客户端库，高可靠性，但性能和吞吐量限制，管理和配置复杂。RocketMQ：高性能和高吞吐量，强大的顺序消息支持，高可用性和容错性，但学习曲线较陡峭，资源消耗较大。。
- 数据错误
- 数据错误
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项目背景与开发场景这是一款服务于大型电子商务平台的订单管理系统（OMS），由多个微服务组成，旨在实现订单的创建、管理、分发和跟踪等功能。OMS是整个电商系统的核心模块，其性能和稳定性直接影响到平台的用户体验和营收。因此，在这个项目中，开发团队采用了先进的微服务架构，利用Spring Boot 和 Kafka 进行服务通信，同时借助 MySQL 和 Redis 提供数据存储和缓存支持这个 Bug发生在项目的上线准备阶段。我们已经完成了大部分核心功能，并在测试环境下运行了两个多月，性能指标一切正常。
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- 程序员小羊！
- 昨天
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Kafka生产者异步发送API，包含普通异步发送以及带回调函数的异步发送（Java版）
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- lzhlizihang
- 23小时前
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使用Java代码操作Kafka：Kafka消费者 API，包含订阅主题、订阅分区以及消费者组案例
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- lzhlizihang
- 23小时前
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看完这一篇，你就对 Spring Security 略窥门径了
开发Web应用，对页面的安全控制通常是必须的。比如：对于没有访问权限的用户需要转到登录表单页面。要实现访问控制的方法多种多样，可以通过Aop、拦截器实现，也可以通过框架实现，例如：Apache Shiro、Spring Security。我们这里要讲的Spring Security 就是一个Spring生态中关于安全方面的框架。它能够为基于Spring的企业应用系统提供声明式的安全访问控制解决方案。
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为什么要在油气行业中应用 IoT？这 8 个应用场景告诉你 IoT 在油气行业中可以做什么...
如今，物联网已经进入了各行各业：汽车、农业、绿色能源。物联网还将征服的领域之一是石油和天然气领域。在这些特殊的行业环境中，公司雇佣专业人员来预测机器何时需要维护和保养。通过物联网监控，以确保员工在工作环境中的安全，并改善生产。 麦肯锡 (McKinsey Global Institute)研究表明，到2025年，物联网有可能吸引$11.1T 的资金。
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ES2020 是 ECMAScript 对应 2020 年的版本。这个版本不像 ES6 (ES2015)那样包含大量新特性。但也添加了许多有趣且有用的特性。本文的代码地址：https://github.com/ljianshu/Blog 本文以简单的代码示例来介绍 ES2020新特性。这样，你可以很快理解这些新功能，而不需要多么复杂的解释。
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在本文中，我们将开始开发自己的Kubernetes控制器。 技术栈可以是Python、NodeJS或Ruby。因为这个博客被命名为为“ Java极客”，因此选择Java是很正常的。 作为一个用例，我们将实现sidecar模式：每当一个pod被调度时，sidecar pod也会随之被调度。如果将前者删除，则后者也必须删除。
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其实“数据湖”的概念由来已久，如果追溯时间大概可以到2011年。如今我们经常提及的数据湖其实可以被认为是一个集中式的安全存储库，用户可以任何规模存储、管理、发现并共享所有结构化和非结构化数据，过程中无需预定义架构。
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医疗保健、零售、金融、制造业……一文带你看懂大数据对工业领域的影响！...
随着大数据技术的兴起，工业领域在很大程度上发生了变化。智能手机和其他通讯方式的使用迅速增加，使得每天都能收集大量数据。以下是大数据对工业领域的影响。
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2020年已经到来，它的到来带来了信息和技术（IT）领域的诸多创新和变革，特别是对DevOps技术的创新和变革。美国领先的调查机构Grand View Research的专家进行的一项研究宣称，预计到2025年，DevOps的市场价值将达到128.5亿美元。
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Docker容器已经从一种锦上添花的技术转变成了部署环境的必需品。有时，作为开发人员，我们需要花费大量时间调试或研究Docker工具来帮助我们提高生产力。每一次新技术浪潮来临之际，我们都需要花费大量时间学习。
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SQL是用于数据分析和数据处理的最重要的编程语言之一，因此SQL问题始终是与数据科学相关工作（例如数据分析师、数据科学家和数据工程师）面试过程中的一部分。 SQL面试旨在评估应聘者的技术和解决问题的能力。因此，至关重要的是，不仅要根据样本数据编写正确的查询语句，而且还要像对待现实数据集一样考虑各种情况和极端情况。
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近日，阿里云对外宣布其容器服务调度GPU云服务器启动加速计算，最快只需60秒即可完成新冠病毒的核酸对比工作；同时将向医疗科研机构、疾控中心等一线病毒研究机构免费开放基因计算服务，技术可大幅提升宏基因组测序、疫苗研发相关的处理效率。基于此，晶少专程采访了阿里云基因计算服务AGS负责人、高级技术专家李鹏，集中呈现针对GPU和容器技术大幅提升核酸比对速度的有关细节以及关于阿里云基因计算服务（AGS）的诸多信息。
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最近，我构建了一个本地开发环境，该环境使用 Docker 进行一些关键的集成测试。 在我要完成这项工作时，我意识到在开始这项工作之前，我没有考虑到这么做的一些意义深远影响，如：
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数据库连接池和线程池等池技术存在的意义都是为了解决资源的重复利用问题。在计算机里，创建一个新的资源往往开销是非常大的。而池技术可以统一分配，管理某一类资源，它允许我们的程序可以重复的使用这个资源，只有在极端情况下（比如连接池满）才会创建新的资源。
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从提取层、处理层、基础结构入手，带你了解Spark和Kafka！
电子商务市场中典型的一天是这样的：每分钟发生1万个事件流，并且要选择合适的工具对其进行处理。
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随着业务的发展，MySQL数据库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作的开销也会越来越大；另外，无论怎样升级硬件资源，单台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、网络IO、事务数、连接数）总是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。
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王坚博士曾经做过这样一个非常形象的比喻，他将做 App 比作是在别人的花园里弄盆栽，「种点花草是没有问题的」，不过「别人叫你的产品下架你就得下架，这是有问题的」，现在在 GitHub 上，众多的开发者显然遭遇了这样的问题。
活动
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2021-11-10
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2021-03-09
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2020-12-16
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