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    qq_33430322
    彻骨寒风
    昨天
  • 文章摘要:本文是一篇Git及GitHub使用指南,详细介绍了从零开始将本地项目上传至GitHub的全过程。作者以亲身经历为引,重点讲解了四大核心步骤:1)Git安装与配置;2)本地仓库初始化与远程连接;3)文件添加与提交规范;4)首次推送及后续同步操作。文章特别强调了分支命名一致性、commit信息规范等易错点,并解释了每个命令背后的原理(如-u参数建立分支跟踪)。通过购物车等生活化比喻,帮助读者理解暂存区、提交等概念,最终实现从"fatal error"到成功推送的完整流程。
    wxhdvd
    自由的风.
    21小时前
  • 有的程序只需要用户输入的第一个字符,这种丢弃一行中其他字符的行为,经常出现在响应单字符的交互程序中。由于最后丢弃的字符是换行符,所以下一个被读取的字符是下一行的首字母。①对于 while (do while)循环,执行 continue 语句后的下一个行为是对循环的测试表达式求值。并立即进行循环的条件判断(在while和do-while中)或执行for循环的增量步骤(在for循环中),= '\n' 求值。在C语言中,continue语句用于跳过当前循环迭代中剩余的代码,并立即开始下一次循环迭代。
    Auroruaur0rua
    Aurorar0rua
    23小时前
  • 本文总结Java核心概念:1. Spring容器对比:BeanFactory(懒加载基础容器)与ApplicationContext(预加载高级容器),后者支持更多企业级功能。2. ZAB协议解析:ZooKeeper的核心算法,通过消息广播/崩溃恢复模式保证分布式一致性,依赖ZXID和Leader选举机制。3. 对象拷贝机制:浅拷贝(共享引用)与深拷贝(完全独立)的区别及实现方式。4. 线程安全方案:对比volatile(轻量级可见性)和synchronized(原子性互斥锁)的适用场景及底层原理。5. v
    a58769
    a58769
    昨天
  • 浮点数:float(32位)、double(64位)、half_float(16位)、scaled_float(带缩放因子的浮点数)‌。‌动态映射控制‌:通过dynamic参数(true/false/strict)管理新字段的自动创建‌。整数:byte(8位)、short(16位)、integer(32位)、long(64位)‌。‌扁平化类型(flattened)‌:处理动态字段或未知结构,避免映射爆炸‌。‌别名(Alias)‌:为字段创建逻辑别名,不影响实际存储‌。geo_point:存储经纬度坐标‌。
    qq_33416416
    Mr.Entropy
    昨天
  • 摘要: 在数字化转型浪潮下,装修行业面临获客成本高、决策周期长等痛点。济南某企业通过引入矩阵跃动的小陌GEO对抗引擎,实现销售转化率提升300%。GEO工具通过AI搜索优化(如动态语义建模、多平台API适配)帮助企业在AI问答中提升品牌曝光,并构建24小时在线的AI顾问系统,优化设计推荐、签约流程,显著降低人力成本。案例表明,传统装修企业可通过GEO工具快速转型,抢占AI搜索流量红利。未来,AI设计助手、VR预览等技术将深度重塑行业,布局GEO优化成为竞争关键。
    2501_92487837
    2501_92487837
    20小时前
  • 本文介绍了ES中文分词器插件analysis-ik的安装和使用方法。提供两种安装方式:快速安装(通过命令自动下载)和手动安装(下载解压到plugins目录)。重点解析了ik_max_word(细粒度切分,适合索引)和ik_smart(粗粒度切分,适合搜索)两种分词模式的区别及推荐配置方案,并给出验证插件是否生效的测试方法。文中包含详细的操作命令和配置示例,适用于不同ES部署环境。
    weixin_53102634
    BORN(^-^)
    前天
  • 对比维度对速度的影响磁盘I/O多,每个阶段都落盘少,优先内存Spark 快得多计算模型批处理,阶段间阻塞DAG,流水线执行Spark 快得多迭代计算支持差,效率极低原生支持,效率高Spark 快极多内存利用主要用磁盘充分利用内存Spark 快得多优化器传统,优化规则少先进的 Catalyst 优化器Spark 更智能高级特性无Tungsten(代码生成,堆外内存)Spark CPU效率更高容错性好(通过磁盘冗余)好(通过RDD血统+检查点)相当延迟高(分钟级及以上)
    winterPassing
    走过冬季
    昨天
  • 数据驱动管理理论:数智时代的企业转型核心 摘要:数据驱动管理理论已成为数智化时代企业转型的核心支柱。该理论强调通过数据的采集、分析与应用,实现决策科学化、运营高效化和创新持续化。在战略层面,企业利用大数据分析技术精准洞察市场动态、客户需求和竞争环境;在流程优化方面,通过数智化技术实现资源配置优化、生产流程改进和营销策略升级;在创新驱动方面,运用数据挖掘技术识别潜在机会,推动产品服务和商业模式创新。实践表明,数据驱动管理能显著提升企业运营效率(如生产效率提升30%)、降低成本(15%),并创造新的商业价值。这
    chainso23
    虚谷23
    昨天
  • 在某互联网大厂的面试办公室,面试官张老师正襟危坐,等待着今天的面试者——马小跳,这位传说中经历了无数次面试却屡战屡败的程序员。Hibernate和MyBatis都是ORM框架,不过,Hibernate是全自动的,而MyBatis更灵活……额,Spring Boot是一个框架,用来创建独立的Spring应用程序。Docker可以打包应用,Kubernetes?Spring MVC是用来……提高消息传递效率……是的,那在电商场景中,Kafka能解决什么问题……好的,今天的面试到这里,你回去等通知吧。
    helicopter69
    helicopter69
    17小时前
  • 一、初识Elasticsearch一、初识Elasticsearch1、认识和安装(1)Elasticsearch是由elastic公司开发的一套搜索引擎技术,它是elastic技术栈中的一部分。完整的技术栈包括:Elasticsearch:用于数据存储、计算和搜索Logstash/Beats:用于数据收集Kibana:用于数据可视化整套技术栈被称为ELK,经常用来做日志收集、系统监控和状态分析等等。(2)我们要安装的内容包含2部分:elasticsearch:存储、搜索和运算。
    2301_78166861
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    昨天
  • 本实战在VMware上利用CentOS 7虚拟机构建三节点Hadoop完全分布式集群。首先克隆三台虚拟机并分别配置静态IP、主机名,关闭防火墙与SELinux。通过FinalShell远程连接,在master节点配置JDK与Hadoop环境,实现三节点间SSH免密登录,并分发配置文件。完成`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`、`yarn-site.xml`等核心配置后,格式化NameNode并启动集群。
    howard2005
    酒城译痴无心剑
    昨天
  • 能力维度具体技能编程能力框架掌握平台经验Linux、集群部署、性能调优工程能力ETL开发、任务调度、数据管道设计云平台AWS/Azure/阿里云大数据服务软技能文档能力、沟通协作、问题排查📌最后提醒大数据开发岗位竞争激烈,实习经历 + 项目经验 + 扎实的编码能力是脱颖而出的关键。你现在大三,时间非常宝贵,建议立即开始动手搭建环境、写代码、做项目。如果你需要,我可以为你制定一份详细的8个月学习计划表,包含每周学习内容和项目安排。是否需要?欢迎继续提问!
    ssjnbnbnb
    ssjnbnbnb
    15小时前
  • CPU死循环问题诊断与修复指南 当CPU占用率飙升至100%时,死循环往往是罪魁祸首。本文总结死循环的检测方法和修复策略:通过Linux命令(top/ps)和Java工具(jstack/Arthas)定位高CPU线程,分析线程堆栈;修复时需添加终止条件、引入超时机制或异步处理;推荐采用代码规范、监控告警和压力测试进行预防。文中包含具体代码示例和工具使用说明,帮助开发者快速解决CPU占用过高问题。
    shejizuopin
    喜欢编程就关注我
    昨天
  • 摘要:本文介绍了一种使用PySpark处理超大规模Hive表(338亿行数据)的方法,将用户ID和APP数据转换为稀疏向量表示。方案分为两步:首先对APP进行One-Hot编码生成稀疏向量,然后按用户ID聚合这些向量。针对数据量大的特点,采用了分区处理、两阶段聚合等优化策略,并使用SparkML标准稀疏向量格式(包含类型、长度、索引和值数组)高效存储结果。该方法充分发挥了Spark的分布式计算优势,解决了传统Hive UDF性能不足的问题,同时生成的稀疏向量格式与SparkML算法完全兼容,为后续机器学习任
    chenKFKevin
    Lenskit
    前天
  • 数仓现存开发效率低、运维碎片化、架构扩展性弱等痛点,如 Flink 开发门槛高、批流数据偏差、资源利用率仅 30%。以 “Flink+DolphinScheduler+Dinky” 构建平台,Dinky 简化开发、DolphinScheduler 实现分布式调度、Flink 保障批流一体。分六层架构,按 ODS 至 ADS 四层设计,统一模型与计算逻辑,批流数据差异率≤0.5%。平台支撑电商大屏、金融风控等场景,开发效率提升 300%,故障排查缩至 5 分钟,资源利用率提至 70%,高效满足企业数据需求
    wnm23
    shinelord明
    昨天
  • Partition(分区)是 KafkaTopic(主题)的最小并行单位。一个 Topic 可以包含多个 Partition,每个 Partition 底层对应一个有序、不可变的消息队列,消息只会顺序追加。Partition 内部消息都有一个唯一的偏移量(offset),消费者依靠 offset 来消费。Partition 是 Kafka 的核心并行单元。作用:提升吞吐量、扩展存储、实现高可用。分区内有序,跨分区无序。分区数要合理规划,过少浪费性能,过多增加负担。生产者可通过key 控制分区。
    jkzyx123
    半桶水专家
    前天
  • 聚合分析(Aggregations)是Elasticsearch提供的数据统计功能,允许在一次查询中对数据进行分组、计算指标(如平均值、最大值)、构建直方图等操作,类似于SQL中的GROUP BY + 聚合函数。与传统数据库不同,Elasticsearch的聚合基于倒排索引和文档值(doc_values)实现,具备高并发、低延迟的特性,适合实时分析场景。今天我们系统学习了Elasticsearch聚合分析与统计查询聚合分为Metric、Bucket、Pipeline三大类型;
    qq_qingtian
    在未来等你
    23小时前
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