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ZooKeeper客户端操作指南 命令行操作： 基本命令：启动/退出客户端(zkCli.sh, quit) 节点管理：创建(create)、查看(ls/get)、修改(set)、删除(delete/deleteall) 其他功能：Watch监听(一次性)、ACL权限控制 Java API操作： 原生API：ZooKeeper类提供基本操作 Curator客户端（推荐）： 简化API：支持创建多级节点、自动重试等 提供节点增删改查完整功能 支持异步回调和命名空间隔离 核心特性： 支持多种节点类型（持久/临时/
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- 你我约定有三
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Git子模块操作要点 新增子模块方法： 手动修改.gitmodules后执行git submodule init 使用git submodule add命令自动配置 关键操作： git submodule init：根据.gitmodules初始化配置 git submodule sync：同步配置到.git/config git submodule update：更新子模块内容 注意事项： 修改.gitmodules后必须执行sync才能使配置生效 update命令会根据.git/config配置拉取代码
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- 北冥的备忘录
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Flink SQL 将 SQL 查询转换为 Flink 的执行计划，利用 Flink 强大的分布式计算能力和流批一体化处理能力，高效地执行查询操作，实现对大规模数据的实时处理和分析。而 Flink SQL 作为 Flink 提供的一种高层次查询语言接口，基于 SQL 标准，让开发者能够使用熟悉的 SQL 语法对数据流和批数据进行处理，进一步降低了大数据处理的门槛，提高了开发效率，成为众多企业进行大数据实时处理和分析的首选工具之一。例如，优化器可以更智能地选择最优的执行计划，减少不必要的数据扫描和计算。
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- 会敲代码的树
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本文详细介绍了使用Canal 1.1.8、Zookeeper 3.6.3、MySQL 8.0.40和PostgreSQL 14.5搭建实时数据同步集群的完整过程。主要内容包括：1）MySQL主库配置binlog；2）搭建canal-admin管理节点；3）配置Zookeeper集群；4）部署canal-deployer节点实现数据采集；5）配置canal-adapter实现MySQL到PostgreSQL的数据同步映射；6）测试动态增加表配置和集群故障转移功能。文章提供了详细的配置文件修改说明和操作步骤，确
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- 岙利岙
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摘要：在处理海量数据分治策略时，哈希函数的选择至关重要。好的哈希函数应具备均匀性、雪崩效应、高效性和确定性。推荐使用MurmurHash3、xxHash等非加密哈希函数，它们速度快且分布均匀，适合大数据处理场景。而加密哈希函数（如MD5、SHA256）虽分布性好但速度慢，不适合高性能需求。Java内置的String.hashCode()存在分布性问题，也不推荐使用。合理选择哈希函数能有效防止数据倾斜，确保分治策略成功实施。（148字）
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- 精通代码大仙
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2025年大数据领域高含金量证书推荐：CDA数据分析师（行业认可度高，起薪15K+）、AWS数据分析认证（云计算黄金标准，起薪18K+）、Google数据分析证书（零基础友好，起薪12K+）、CDMP（数据治理权威认证，起薪18K+）、PMP（项目管理加分项，起薪18K+）、TensorFlow开发者认证（深度学习领域，起薪23K+）、Cloudera工程师认证（Hadoop硬核技能，起薪20K+）和Azure数据科学家认证（微软生态，起薪25K+）。这些证书覆盖数据分析、云计算、AI等热门方向，能有效提升
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- 职业规划师
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技术栈匹配：云计算方向选AWS/Azure/GCP，AI开发选TensorFlow行业适配：金融/医疗优先SAS，互联网企业侧重Cloudera/CDA职业阶段：初级从业者从CDA开始，资深工程师挑战专家级认证💡 2025年大数据领域将呈现工具专业化和场景细分化趋势，建议结合自身岗位需求选择1-2个证书深度学习。早考早受益，证书有效期通常为2-3年，需注意续证要求！
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RabbitMQ是一款基于AMQP协议的开源消息中间件，采用Erlang语言编写，具有高可靠性、灵活路由、可扩展性等特点。它支持多种协议和语言客户端，提供集群、镜像队列等机制保证高可用性。AMQP协议采用三层架构（Module、Session、Transport），核心组件包括交换器、队列和绑定。消息队列的主要作用是实现异步处理、服务解耦和流量削峰，但也存在系统复杂度增加、一致性问题等缺点。为确保消息可靠性，RabbitMQ提供了持久化、传输确认等机制。整体而言，RabbitMQ是分布式系统中重要的消息通信
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- codergjw
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软考新增大数据相关案例与论文写作，重点介绍Lambda和Kappa架构。Lambda采用批处理+实时双系统，适合历史数据分析但系统复杂；Kappa采用单一流处理，简化架构但历史能力较弱。两者非替代关系，均满足实时需求。文章还梳理大数据5V特征、5大问题挑战及5个处理阶段，并列举HBase、HDFS等典型考试用架构。论文方向建议避免直接套用模板，以防机考抽中重复题目。
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- bicarsexie
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最终效果：缩放全国时显示热力图（1秒加载），缩放至街道时显示100万+点的点云（无卡顿）。大规模空间数据的可视化，本质是“数据分级+渲染加速”——SVG适合小数据，WebGL适合大数据，D3的地理工具链（d3.geo）能完美衔接两者。最终效果：200万节点+500万边的网络，能在3秒内完成布局，动态演化时无卡顿。网络可视化的关键是“降维计算”——Barnes-Hut算法把“全量计算”变成“近似计算”，而社区检测则把“无序节点”变成“有意义的组”，两者结合才能处理大规模网络。
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- AI算力网络与通信
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本文介绍了一个基于Spark的全球香水市场趋势分析系统，该系统利用大数据技术对香水行业进行深度分析。系统采用Hadoop分布式存储和Spark计算引擎，结合Django后端和Vue前端，实现了对1005条香水产品数据的多维度分析。从品牌、香调、性别市场、产品定位等维度，系统提供了25项核心分析功能，包括市场份额统计、香调趋势识别等。文章还展示了系统的开发环境（Hadoop/Spark/Python等）、功能模块截图和核心代码片段，体现了大数据技术在香水市场分析领域的应用价值，为行业决策提供了数据支持。
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- BYSJMG
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从 10 年前我开始写第一行 Java 代码至今，一直觉得 null 在 Java 中是一个最特殊的存在，它既是好朋友，可以把不需要的变量置为 null 从而释放内存，提高性能；它又是敌人，因为它和大名鼎鼎且烦不胜烦的 NullPointerException（NPE）如影随形，而 NPE 的发明人 Tony Hoare 曾在 2009 年承认：“Null References 是一个荒唐的设计，就好像我赌输掉了十亿美元”。
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“删库跑路”这个词儿，经常被挂在嘴边当玩笑，是因为大家都知道，一旦真的发生这样的事情，企业损失是无比惨重的。
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为了提高 Java 编程的技艺，作者最近在 GitHub 上学习一些高手编写的代码。下面这一行代码（出自大牛之手）据说可以征服你的朋友，让他们觉得你写的代码很 6，来欣赏一下吧。
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根据《哈佛商业评论》的说法，数据科学家是21世纪最性感的工作。在现在这个大数据的世界中，数据科学家们用AI 或深度学习方法来发掘宝贵的商业见解。
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不看就亏系列！这里有完整的 Hadoop 集群搭建教程，和最易懂的 Hadoop 概念！| 附代码...
Hadoop 是 Lucene 创始人 Doug Cutting，根据 Google 的相关内容山寨出来的分布式文件系统和对海量数据进行分析计算的基础框架系统，其中包含 MapReduce 程序，hdfs 系统等！[它受到最先由 Google Lab 开发的 Map/Reduce 和 Google File System(GFS) 的启发。]
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2020 年 1 月 14 日，微软正式停止了 Windows 7 系统的扩展支持，这意味着服役十年的 Windows 7，属于它的时代真的终结了，说不出的再见，只能怀恋。
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如今智能经济时代已开启，消费者服务面临升级，企业技术服务的黄金机遇也已到来，我们相信品牌升级之后的京东智联云，未来定将一如既往，利用自身沉淀的能力洞察以及各产业场景中的实战经验，铸造更多“硬核”技术力量服务民生、技术报国，在一线。
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6 个步骤，教你在Ubuntu虚拟机环境下，用Docker自带的DNS配置Hadoop | 附代码
最近，作者整理了一套Hadoop搭建方案。最后的镜像大小1.4G多，使用docker子网，容器重新启动不需要重新配置/etc/hosts文件。 配置过程中参考了如下博客，有些细节问题这些博客里面解释的更加详细。
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近日，某SaaS服务商/微盟遭遇员工删库跑路，服务器出现大面积故障，一时间让平台上的几百万家商户生意基本停摆。这一事件发生后，不管是厂商还是平台上的用户，都在经历着非常不容易的时刻。
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如果你觉得 git 很迷惑人，那么这份小抄正是为你准备的！请注意我有意跳过了 git commit、git pull/push 之类的基本命令，这份小抄的主题是 git 的一些「高级」用法。
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月活用户突破2.39亿、还能表单买菜and在线千人大课……这个软件有点儿意思！
惊蛰之日万物复苏，回想春节期间突遭疫情的惨烈，如今仍心有余悸。我们深深地感受到，因为疫情的波及，原本诸多““线下”开展的活动统统搬到了“线上”，尤其是各级单位实时统计上报身体健康信息，员工在家远程办公以及学生在家线上学习等都成为迫在眉睫的事。
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什么是 CD 管道？一文告诉你如何借助Kubernetes、Ansible和Jenkins创建CD管道！
CI/CD（CI全名Continuous Integration，持续集成；CD全名Continuous Deployment，持续部署）这个术语常常和DevOps、Agile、Scrum以及Kanban、自动化等其他术语一起出现。
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本文以淘宝作为例子，介绍从一百个到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知，文章最后汇总了一些架构设计的原则。
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2021-11-10
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