- 相关博文
- 最新资讯
-
本文围绕 Impala 在跨数据中心环境下的性能优化,深度阐述其架构、网络通信、数据一致性、资源管理挑战,详细介绍应对对策和电商、金融、科技公司案例,全面讨论成本效益、复杂性与可维护性问题,并包含丰富、深入且更具实际价值的代码示例。
-
常用命令-更新中
-
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。
-
大数据技术Kafka详解 ① | 消息队列
-
分享一下Spark读取csv的本地文件:读取 CSV 文件通常使用 SparkSession 的 read API 来实现。Spark 提供了 csv() 方法,可以方便地读取 CSV 文件并将其转换为 DataFrame
-
近期,因业务需要,准备升级 Flink 版本至 1.19.x 版本(为何升级该版本?参考奇数稳定版本约定。这就说明,flink-connector-kafka 的包,已经不再默认集成到 二进制发布包中了,需要用户自行添加依赖。也许这是为了方便维护 flink 项目而出的新招吧!原因在官方文档已经说明(
-
本文探讨了缓冲区的重要性及其在不同领域的应用。首先,从直观角度解释了缓冲区的好处,包括保持操作节奏、减少性能损耗和优化用户体验等。其次,通过经典案例分析了文件读写流和日志缓冲的应用,展示了缓冲区的加速效果。进一步探讨了缓冲区优化方向,以及在Kafka中可能引发的数据丢失和对业务高可用性的影响。本文旨在帮助读者深入理解缓冲区的奥秘,以及在实际应用中的优化思路。
-
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。
-
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。。
-
以后你再关机重启后只需要在你创建start.sh文件那里再启动即可,因为我自己的需求,然后Hadoop集群的启动我也直接写入了的。这样也方便我们专业像我这样的懒人,就可以一键启动了。
数据错误
-
PySpark3:pyspark.sql.functions常见的60个函数
-
ES整合JavaApi的使用
-
Spark核心组件解析:Executor、RDD与缓存优化
-
本文介绍了 15 种 Python 程序提速优化方法,从使用内建函数、优化循环结构、减少内存占用,到多线程、多进程、缓存技术、并行计算等一系列技巧,每个方法都配有 Python 代码示例和详细解释。通过这些优化技巧,我们可以显著提升程序的执行效率,特别是在处理大数据和高并发时。Python 是一门非常灵活的语言,但性能瓶颈可能会在某些场景下影响开发效率。通过合理的优化策略,能够最大限度地发挥其潜力,从而提高开发效率和程序的运行速度。
-
SparkContext讲解
数据错误
-
Apache HBase 是一个开源的、分布式的、可扩展的大数据存储系统,它基于 Google 的 Bigtable 模型。使用 Java 操作 HBase 通常需要借助 HBase 提供的 Java API。以下是一个基本的示例,展示了如何在 Java 中连接到 HBase 并执行一些基本的操作,如创建表、插入数据、扫描表以及删除数据。
-
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。
-
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)
-
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
-
Docker 上手很容易,但如果将其应用于生产环境,则需要对它有更深入的理解。只有这样,才能确保应用符合我们的预期,或在遇到问题时可及时解决。所以,要想真正掌握 Docker 的核心知识,只靠网络上零散的信息往往是不够的,必须系统性地学习。
-
UNIX 与 Linux 之间的关系是一个很有意思的话题。在目前主流的服务器端操作系统中,UNIX 诞生于 20 世纪 60 年代末,Windows 诞生于 20 世纪 80 年代中期,Linux 诞生于 20 世纪 90 年代初,可以说 UNIX 是操作系统中的"老大哥",后来的 Windows 和 Linux 都参考了 UNIX。
-
疫情面前,武汉火神山医院快速建立,河南也在建立自己的小汤山医院。与此同时,运营商也在行动,中国移动预计3天就能实现武汉火神山医院5G部署。建好后的医院,必然需要处理大量数据。那么医院是否也需要数据中台?答案就在如下文章中。
-
经过卖房创业与“云吞面”群聊,老季带着优刻得迎来了“开市大吉”……
今日,优刻得UCloud科技股份有限公司正式在科创板挂牌上市,股票简称优刻得,股票代码为688158。作为唯一一家没有“爸爸”的云计算服务商,2012年成立的优刻得UCloud,自创立近8年来始终坚持中立,不涉足客户业务领域,致力于打造一个安全、可信赖的云计算服务平台。
-
-
近年来超融合在国内迎来快速增长,根据IDC最新发布的报告,2019上半年中国超融合市场增长率达56.7%,大幅超越去年同期。Gartner发布的最新报告,到2023年我国超融合市场依旧保持23%的快速增长。超融合覆盖范围正在进一步扩大,不仅服务的客户在向大规模企业扩张,应用场景也从服务器虚拟化、VDI扩展到数据库、私有云等关键业务。
-
最近读到这样一篇好文章,从底层硬件角度出发剖析了一下CPU对代码的识别和读取,内容非常精彩,读完感觉大学里学到的很多东西瞬间联系起来了,这里分享给大家,希望能认真读完并有所收获。
-
企业云计算领导者Nutanix(纳斯达克代码:NTNX)近日宣布,物流行业领导企业嘉里大通 (Kerry EAS) 已采用Nutanix超融合基础架构(HCI)和企业云解决方案,进行企业数据中心的现代化改造。
-
-
随着云计算,大数据和人工智能技术应用,单靠CPU已经无法满足各行各业的算力需求。海量数据分析、机器学习和边缘计算等场景需要计算架构多样化,需要不同的处理器架构和GPU,NPU和FPGA等异构计算技术协同,满足特定领域的算法和专用计算需求。今天,笔者带大家详细了解下FPGA技术。 FPGA是英文Field Programmable Gate Array简称,即现场可编程门阵列。它是在PLA、PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路,既解决了定制电路的不足,又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。
-
-
-
-
1月7日,腾讯宣布正式启动“SaaS技术联盟”,联合金蝶、用友、有赞、微盟、销售易、六度人和、道一、肯耐珂萨(KNX)等外部SaaS厂商,以及企业微信、腾讯会议、企点等腾讯内部SaaS产品,共建技术中台。同时,工信部信软司相关领导在发布会上表示,将指导联盟成员开展中国产业互联网发展联盟SaaS技术专委会筹备工作。
-
程序的运行过程,实际上是程序涉及到的、未涉及到的一大堆的指令的执行过程。 当程序要执行的部分被装载到内存后,CPU要从内存中取出指令,然后指令解码(以便知道类型和操作数,简单的理解为CPU要知道这是什么指令),然后执行该指令。再然后取下一个指令、解码、执行,以此类推直到程序退出。
-
云+X案例展 | 传播类:九州云 SD-WAN 携手上海电信,助力政企客户网络重构 换新颜
随着网络技术快速发展和云计算的广泛应用,移动办公、视频会 议、虚拟应用系统等应用已成为企业日常工作中必不可少的内容。通 过搭建私有云或使用公有云,企业将关键业务云化,构建开放的企业网络,适应业务的快速更新。
-
在云时代背景下,越来越多的原有IT运维管理体系无法满足实际业务运营需求,随着技术的不断革新,企业也都在积极寻求新的IT生态环境,以适应当下的业务模式创新。
-
作为云时代的整合服务商,联想为了加快转型,更是推出了“三级火箭”战略:一级火箭,与专业垂直领域合作伙伴合作,建立智慧数据中心;二级火箭,与微软Azure、VMware、红帽等合作,以及自身在OpenStack方面的自研能力,建立智慧的云世界;三级火箭,建立智慧的行业应用。