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RabbitMQ 中，1. 接收生产者（Publisher）发送的消息2. 根据交换机类型和绑定规则，将消息路由到一个或多个队列FanoutExchange 的特点总结不关心 routingKey将消息 广播 给所有与之绑定的队列每个队列都会收到一份完整的消息副本FanoutExchange = 广播模型（多队列复制）Fanout负责广播消息到所有绑定队列，适合事件通知和配置刷新场景；Direct实现精确路由，消息仅发送到匹配 RoutingKey 的队列，适合日志分级、业务指令分发；Topic。
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- 小满、
- 昨天
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- diyicedaan
- 14小时前
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摘要：Cloudera CDP7.3通过集成Kafka、Flink、Kudu等组件构建批流融合架构，支持毫秒级实时数据分析。其核心方案包括Kafka作为消息总线、Flink/Spark Streaming流处理、Kudu+Impala实时存储查询组合，适用于金融风控、实时监控等场景。该平台通过资源隔离、Checkpoint优化等手段提升性能，并支持ML模型实时推理。尽管在ARM架构下存在组件兼容性问题，但整体提供了企业级可治理的实时分析解决方案，尤其适合强监管行业的低延迟需求。
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- 肥仔鱼yumgpkpm
- 18小时前
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注意: 开启追踪后需要重新允许flink-cdc同步任务，也就是执行bin/sql-client.sh -f 1.sql。flink-cdc 2.4.2 server-id 一定在“真正发起 Binlog 连接的客户端对象里;
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- qq_34129556
- 18小时前
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摘要：本文介绍了Xenomai测试套件中的latency应用程序，用于测量系统实时性能。详细说明了其编译过程（通过POSIX skin和wrap-link.sh进行构建），并分析了源码中遗留的cobalt/uapi/syscall.h头文件的历史原因。演示了latency执行时的参数选项和输出结果，展示了实时线程信息（通过/proc/xenomai/sched/threads查看）和Linux进程状态（使用top -H命令）。测试在QEMU ARM64虚拟机环境下完成，虽然延迟较大但验证了功能实现。
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- 三问Linux社区
- 22小时前
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本文记录了一位计算机专业学生的毕业设计答辩过程。该生选题为"基于Spark的电商用户行为分析系统"，采用Spark+HDFS+SpringBoot技术栈，包含离线用户画像分析、实时广告监控和可视化展示三大功能模块。答辩中，学生详细阐述了技术选型理由（Spark优于MapReduce）、数据处理流程、系统架构设计及部署方案，并针对评委提出的数据清洗、用户画像聚类、实时处理延迟等问题给出了合理回答。评委最终认可该生对大数据技术的基本掌握，建议优化实时处理延迟和补充系统性能对比数据。
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- 毕设源码-赖学姐
- 昨天
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Flink控制面通信基于Pekko RPC框架实现，核心组件包括JobMaster、ResourceManager和TaskManager。RPC抽象层与Pekko通信层采用分层设计，确保组件间高效交互。任务注册机制建立初始通信连接，各组件通过注册流程完成身份验证和资源协调。心跳探活机制定期检测组件存活状态，防止因节点故障导致系统不可用。Gateway接口封装任务协作流程，实现跨组件RPC调用。系统通过工厂调度类比，以注册、心跳和RPC调用构建稳定控制框架，为任务调度与执行提供基础保障。
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- 码上滚雪球
- 昨天
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消息队列架构对比摘要 Kafka、RocketMQ和RabbitMQ是三种主流消息队列系统，它们在架构设计上各有特点： Kafka采用生产者-消费者-Broker-ZooKeeper架构，通过分区(Partition)和副本机制保证高可用性，仅保证分区内消息顺序，消费者通过消费组实现扩展。 RocketMQ架构类似但使用NameServer替代ZooKeeper，消息可按Topic和Tag分类，采用主从复制保证高可用，支持生产者组和事务消息。 RabbitMQ基于Exchange-Queue模型，提供四种E
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- SpringHeather
- 21小时前
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这段理论学习让我意识到，Hadoop 的强大并非源于单一技术的突破，而是组件间的高效协同与架构设计的科学性。在大数据技术飞速发展的今天，我将以 Hadoop 学习为起点，继续深耕大数据领域，不断提升自身技术实力，努力将所学知识转化为解决实际问题的能力，在数据驱动决策的时代浪潮中，实现自身价值。作为大数据领域的核心框架，Hadoop 的学习不仅让我掌握了一项实用技能，更让我对海量数据的处理逻辑、分布式系统的设计思想有了全新认知，这段充满挑战与收获的经历，值得细细沉淀与总结。
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- lzzy_mzh_0837
- 22小时前
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摘要：本文介绍了作者基于Elastic OneWorkflow、Gemini和Telegram构建的对话式费用助手系统。该系统通过Telegram接收用户输入（支持语音和文本），使用Gemini进行意图分类和信息提取，将结构化费用数据与语义嵌入一起存储在Elasticsearch中，并通过ES|QL工具进行分析查询。与原有n8n方案相比，该实现将所有组件整合在Elastic生态内，虽然目前功能相对简化（采用轮询机制而非webhooks），但展示了Elastic平台在整合AI代理和工作流方面的潜力。文章详细说
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1. fs.defaultFS=hdfs://ns（HDFS 入口）2. ha.zookeeper.quorum=master:2181,slave1:2181,slave2:2181（ZK 集群地址）3. hadoop.tmp.dir=/usr/local/src/hadoop2.7/hadoop2.7.1/metadata（临时文件路径）3. 目录所在磁盘满；错误格式：slave1@slave1、master@master、slave2@slave2（需修正为每行 1 个主机名，如 slave1）
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- 松风伴月生
- 昨天
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本文详细介绍了Elasticsearch中三种分页查询方式的原理与实现：传统from+size方式存在深度分页性能瓶颈；search_after基于游标机制高效处理深度分页；scroll适用于大数据量导出场景。通过Java API示例演示了search_after的基础查询、连续分页及结合PIT保证一致性的用法，并对比了三种方式的性能差异：search_after在深度分页场景表现最优，scroll适合离线处理，from+size仅适用于浅分页。文章还提供了性能测试代码和结果分析，为开发者选择合适的分页方案
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- 光仔December
- 昨天
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消息队列选型指南：Kafka、RabbitMQ与RocketMQ深度对比 本文系统分析了三大主流消息队列的技术特性与业务适配场景。Kafka以百万级吞吐和持久化能力见长，适合大数据日志采集；RabbitMQ凭借微秒级延迟和多协议支持，成为物联网实时通信首选；RocketMQ在吞吐与可靠性间取得平衡，是电商交易和金融支付系统的理想选择。文章提出了基于吞吐量、延迟、事务等关键指标的选型决策框架，并对比了各方案在运维复杂度、资源消耗等方面的差异，为架构师提供全面的技术选型参考。
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- 十月南城
- 12小时前
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本文介绍了Kafka MirrorMaker 2(MM2)的核心概念和使用方法。MM2是基于Kafka Connect框架构建的跨集群数据同步工具，相比旧版MirrorMaker具有更强的功能和可扩展性。文章详细讲解了MM2的工作原理、核心组件以及数据流流程，并提供了完整的部署步骤，包括Kafka Connect配置和MM2连接器配置。通过主题映射和过滤功能，MM2可以灵活实现不同集群间的数据复制，适用于灾备恢复、多数据中心同步等场景。最后还给出了Java代码示例，帮助开发者快速上手这一工具。
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- Jinkxs
- 昨天
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1. CNN模型：ResNet-18cnn_model = resnet18(pretrained=True) # 加载ImageNet预训练权重# 调整全连接层输出维度（CIFAR-10为10类）# 2. Transformer模型：ViT-B/16vit_model = vit_b_16(pretrained=True) # 加载ImageNet预训练权重# 调整分类头输出维度# 设备配置（GPU优先）# 损失函数与优化器（统一配置，保证公平对比）
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- AI规划师-南木
- 20小时前
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说出大家认为即将在2020年重磅登场的科技“高光时刻”吧！评论区留言，哪些黑科技会喷薄而出？？？
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随着数字化的进程，数据的处理、存储和传输得到了飞速的发展。高带宽的需求使得短距互联成了系统发展的瓶颈。受损耗和串扰等因素的影响，基于铜线的电互联的高带宽情况下的传输距离受到了限制，成本也随之上升。而且过多的电缆也会增加系统的重量和布线的复杂度。与电互连相比，基于多模光纤的光互连具有高带宽、低损耗、无串扰和匹配及电磁兼容等问题，而开始广泛地应用于机柜间、框架间和板间的高速互连。
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2020年第一个工作日，“达摩院2020十大科技趋势”发布。这是继2019年之后，阿里巴巴达摩院第二次预测年度科技趋势。 回望2019年的科技领域，静水流深之下仍有暗潮涌动。AI芯片崛起、智能城市诞生、5G催生全新应用场景……达摩院去年预测的科技趋势一一变为现实。科技浪潮新十年开启，围绕AI、芯片、云计算、区块链、工业互联网、量子计算等领域，达摩院继续提出最新趋势，并断言多个领域将出现颠覆性技术突破。
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随着云计算，大数据和人工智能技术发展，边缘计算发挥着越来越重要的作用，补充数据中心算力需求。计算架构要求多样化，需要不同的CPU架构来满足不断增长的算力需求，同时需要GPU，NPU和FPGA等技术加速特定领域的算法和专用计算。以此，不同CPU架构，不同加速技术应用而生。
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刚刚获悉，腾讯在光网络设备和数据中心领域的两大硬件自研设计“OPC-4”和“TMDC”顺利通过OCP（Open Compute Project）审核并正式接受为官方开源贡献。这是腾讯在硬件领域的开源设计首次被OCP官方正式认可，同时，腾讯也成为中国首家对OCP有开源贡献的互联网公司。
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作为一家年营收超1000亿美元全球化企业，华为有19万员工且多达1023个办公地点，遍布世界范围内170多个国家并横跨运营商、政企和消费者三大领域的业务规模……如此雄厚财力、庞大架构、繁杂业务，有何可愁？自然是对寻找一款能够支撑企业有效增长以及全球化运作的智能工作平台有高度迫切的需求，这就是华为云WeLink的缘起之因。“确实，WeLink在华为云产品序列中绝对算得上是战略级，我们对此投入了很多。”华为云副总裁、联接与协同业务总裁薛浩说。
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云+X案例展 | 电商零售类：WakeData助力叁拾加数字化变革
在新零售时代下，各行业都在寻求数字化转型、发展智慧零售模式。而作为新零售的主赛道生鲜行业来说，运营端需要从即时性消费需求出发，加强线下场景布局，提升用户全渠道消费体验。其中水果是生鲜里消费者喜爱程度及消费频次较高的品类，具有很强的互联网基因，但水果行业的数据构成极其复杂，要考虑很多变量，这就需要借助线下大数据构建数字化运营及经营系统。
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“量子通信”这个专题，解析难度真心有点大。它涉及到量子论、信息论这样的烧脑理论，还关联了密码学、编码学等一堆看着都要绕着走的复杂学科。很多概念，光是看名字，都让人瑟瑟发抖——
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12月23日下午，“AI你—2019亚信科技媒体沟通会”在北京举办，亚信科技（股票代码：01675.HK）执行董事兼CEO高念书，高级副总裁兼公共与政府事务中心总经理陈武，副总裁兼CTO欧阳晔博士，副总裁兼战略与市场中心总经理王力平，与数十位来自党政、财经、IT行业和大众等主流媒体的记者编辑共聚一堂，就亚信科技近年来转型创新成果及未来五年的战略规划等展开深度沟通交流。大家踊跃发言，深度互动，共商发展，共期未来。
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今日，华为在北京发布更懂企业的智能工作平台华为云WeLink，并携手合作伙伴成立华为云WeLink生态联盟。 首批加入华为云WeLink生态联盟的伙伴包括（排名不分先后）：金山办公、中软国际、致远互联、罗技、华为商旅、红圈营销、合思费控、Coremail论客、芯盾集团、目睹直播、视源股份、喜马拉雅、为知笔记等。
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今日，华为云在北京发布智能工作平台WeLink。华为云副总裁、联接与协同业务总裁薛浩表示：“华为云WeLink源自华为数字化转型实践，是更懂企业的智能工作平台，具备智能高效、安全可靠、开放共赢三大核心优势，为政企开启数字化办公智能新体验，助力实现数字化转型。”
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云+X案例展 | 金融类：金山云为新网银行重塑金融服务提供云计算动力
作为国内第三家、中西部首家互联网银行，新网银行从创立起，就注定将走上一条与众不同之路。按照新网银行高层的话说，“与其说我们是一家银行，不如说我们是一家拿了银行牌照、专注于大数据驱动的金融科技公司”，这无疑是点出了新网银行的特别之处——依靠大数据风控和金融科技能力来驱动业务运营，实现金融和科技的融合。
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2021-11-10
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