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本文探讨了Java在大数据分布式存储中的应用,针对金融、医疗等行业的痛点问题提出解决方案。在金融高频交易场景中,Java方案通过内存缓存和异步写入将延迟从52ms降至8ms;银行灾备系统实现15秒故障检测和45秒切换,满足监管要求;医疗领域则平衡隐私保护与实时调阅,CT影像调阅时间从30秒缩短至1.2秒。研究基于18个行业案例,展示了Java如何通过全行业适配、数据安全可控和智能调度等核心能力,将存储延迟降低90%,扩容停机时间从8小时缩短至100ms,有效解决企业面临的存储性能瓶颈问题。
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Hadoop Distribured File System,简称HDFS,是一个分布式文件系统(1)NameDode:负责管理HDFS的元数据,如文件和目录结构,以及文件块的位置。它是HDFS的核心控制整个文件系统的操作。(2)DataNode存储实际的数据块(block),负责数据的读写操作,并定期向NameNode报告其状态。(3):定期备份NameNode 的元数据,以防止 NameNode崩溃导致的数据丢失。Map和Reduce(1)Map:将要计算的数据拆分。
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Redis(SETNX + RedLock)、ZooKeeper(临时节点 + Watch机制)。K8s在大促中的应用(HPA自动扩缩容)、Serverless(适合定时任务/日志分析)。随机过期时间 + 多级缓存(本地→Redis→DB)+ 熔断降级(Sentinel)。延迟双删(先删缓存→更新DB→再删缓存)、订阅Binlog(Canal监听变更)。保证可见性(强制主存读取)和有序性(禁止指令重排序),但不保证原子性(如。用STAR法则描述项目:背景(S)、任务(T)、行动(A)、结果(R)。
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本文结合 21 个案例(含 70 个极端天气站台),详解 Java 大数据在智能公交全场景的应用。极端天气预测准确率 88%,暴雪天滞留降 61%,车型适配让超载率从 25%→6%,附完整代码。
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然而,传统的纸质SOP管理方式已经无法满足现代企业的需求,数字化的SOP工具正在成为企业运营管理的新趋势。支持自定义数据库、模板创建和多人协作功能。其丰富的模板库包含专门的SOP管理模板,能够快速搭建标准化作业体系,特别适合追求个性化和灵活性的现代企业。其简洁的设计和直观的操作方式降低了学习成本,特别适合小型团队和偏好简单工具的用户群体进行基础的流程管理。愿您在标准化运营的道路上找到最完美的数字化助手,实现从经验驱动到流程驱动的企业管理转型,让高效、规范、可持续的运营模式成为您企业竞争优势的核心基石。
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在日常开发中,我们经常需要对数据库中的数据进行分页展示。特别是当表数据量达到几十万甚至上百万级时,传统的 `LIMIT` 分页方式会面临严重的性能瓶颈。今天,我将分享一个真实的性能优化案例,通过模拟大页码查询的现场,从90秒缩短到 965 毫秒,显著提升了查询效率。本篇文章将从问题出现的原因、索引原理、优化思路和最终实战效果等方面,为你全面讲解如何高效处理 MySQL 大数据分页查询问题。
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《物流管理工具全景分析与选型指南》 摘要:本文系统梳理数字经济时代物流管理工具的战略价值与技术演进,构建四象限分类模型(协作型/专业型×基础/高级)。提出包含分布式处理能力(TPS≥5000)、混合云兼容性等关键指标的选型框架。研究显示,采用先进物流工具的企业可降低运营成本,异常响应速度提升2-3倍,其中智能WMS系统能实现拣货效率提升。为不同规模企业提供从敏捷协作到专业仓储的数字化转型路径建议。
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使用的虚拟机是roucky8,需要下载java,rqm四个包可以在/etc下找到使用rpm -ivh *.rpm 安装所有实验开始前确保时间正确如果时间不正确修改时间2.配置文件第一个文件:vim /etc/hosts第二个文件 :cd etc/elasticsearch/需要修改的地方:启动服务并查看java状态logstash安装在了 /usr/share/logstash/这里ln -spwd第三个文件: vim /etc/kibana/kibana.yml。
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DL4J(Deeplearning4j)和DJL(Deep Java Library)都是基于Java生态的深度学习框架,但二者在设计理念、技术架构和应用场景上有显著差异。以下从六个维度进行综合对比:DL4JDJL选DL4J若:选DJL若:DL4J:DJL:💡 选择建议:
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MongoDB与MySQL的对比分析表明两种数据库各有适用场景:MongoDB适合灵活schema、高并发写入和文档嵌套,而MySQL更适合固定结构、强一致性和复杂关联查询。MongoDB社区版采用SSPL许可证开源,企业版收费。替代方案建议包括CouchDB、Elasticsearch等。ES与MongoDB的核心差异在于ES专注于搜索分析,而MongoDB侧重通用存储,二者常以互补架构配合使用。技术选型需根据具体业务需求决定,如搜索场景可选ES,事务需求则需MySQL或MongoDB企业版。
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本文介绍了Python中迭代器和生成器的区别及其实现方式。迭代器通过__iter__()和__next__()方法实现惰性计算,适合处理大数据集(如车牌数据集CCPD),能节省内存并支持自定义遍历逻辑。生成器则使用yield关键字简化迭代器创建,适用于需要按需生成值的场景。文章通过自定义迭代器案例展示了数据处理流程,包括文件筛选、坐标解析和归一化操作,并说明了如何利用迭代器协议实现流式处理大数据量。两者核心区别在于:迭代器是更底层的协议,生成器是迭代器的语法糖实现。
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本文详细解析了 Elasticsearch 快照恢复 API 的三个核心参数:indices(指定恢复的索引)、rename_pattern(定义重命名匹配模式)和rename_replacement(定义重命名规则)。通过多个实际案例展示了参数组合使用效果,包括恢复特定索引、通配符匹配、排除索引以及复杂重命名等场景。文章特别强调了索引命名的规范要求,解释了 Elasticsearch 对字符长度和类型的限制原因,包括安全性、性能、兼容性等方面的技术考量。
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本文介绍了Yocto项目中的关键构建任务流程,主要包括:1)获取源码(do_fetch)和解包(do_unpack);2)应用补丁(do_patch)解决设备适配问题;3)系统根目录准备(do_prepare_recipe_sysroot)实现配方间共享;4)配置(do_configure)和编译(do_compile)过程;5)安装(do_install)和打包(do_package)生成目标文件;6)质量检查(do_package_qa)和根文件系统生成(do_rootfs);7)最终镜像创建(do_i
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本文AI产品专家三桥君系统阐述了AI产品经理的核心方法论:1)精准定位行业痛点,如酒店业的服务效率问题;2)构建"精专"数据策略,避免通用数据"水土不服";3)推动技术落地需充当业务与技术"翻译官";4)通过可量化ROI证明价值;5)采用SaaS模式降低使用门槛;6)以开放API构建行业生态
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你就能访问 Kibana UI,查看 Linux 上 Elasticsearch 的数据啦。elasticsearch.hosts: ["<远程ES服务器地址:端口>"]elasticsearch.username: "<用户名>"elasticsearch.password: "<密码>"从 Elastic 官方下载页面选择对应版本(server.host: "<本地主机地址>"
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数据仓库和数据库是企业数据管理的两大核心工具。数据库主要负责实时业务处理(OLTP),确保日常交易高效运行;数据仓库则专注历史数据分析(OLAP),支持战略决策。关键区别在于:数据库采用规范化存储,强调实时性和事务处理;数据仓库采用反规范化结构,侧重数据整合和趋势分析。企业实际应用中,二者常配合使用:数据库支撑业务系统运转,数据仓库则从多个数据源(包括数据库)抽取数据进行分析。选择时需考虑业务需求、数据特征和成本效益,通常数据库满足日常操作需求,数据仓库适合大规模历史数据分析场景。
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问题摘要:Hive任务在处理90天数据(1440个分区)时仅生成400+个reduce任务,与预期不符(应等于分区数)。单日处理16个分区时却能正确匹配reduce数量。
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一篇文章带你入门 Spring AI 知识库开发,选用 ES 作为 AI 向量数据库。
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找到-XX:+UseConcMarkSweepGC 并修改为 -XX:+UseG1GC。一、使用一下命令找到你 jvm.options文件配置 的位置。再使用 docker ps -a 查看运行中和运行失败的容器。三、将失败的elasticsearch 容器 移除。二、vi/vim这个文件 jvm.options。再使用docker logs 容器id查看日志。使用docker ps 查看运行中的容器。没有elasticsearch。启动完成后返回一个序列id。创建挂载的文件和配置。

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点赞功能大家都不会陌生,像微信这样的社交产品中都有,但别看功能小,想要做好需要考虑的东西还挺多的,如海量数据的分布式存储、分布式缓存、多IDC的数据一致性、访问路由到机房的算法等等。
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近日,开源数据库厂商MongoDB与阿里云在北京达成战略合作,作为合作的第一步,最新版MongoDB 4.2数据库产品正式上线阿里云平台。
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Gartner 发布2019年超融合魔力象限:新增深信服一员!
近日,国际权威研究分析机构Gartner公布了2019全球《超融合基础设施魔力象限》报告。报告显示国内仅有三家云计算厂商进入2019超融合基础设施魔力象限,分别是深信服、华为、华云数据。其中深信服超融合(sangfor aCloud)凭借技术优势、技术服务、广泛用户实践和全球市场表现首次入围,成为榜单上新晋的超融合厂商。
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破题大数据应用发展难点,探索城市大数据发展之路——TalkingData正式发布“城市大数据场景创新平台”
2019年11月25日,T11 2019暨TalkingData数据智能峰会在京成功举办。会议期间,TalkingData正式发布“城市大数据场景创新平台”,并与武汉市东湖高新区签订“TalkingData华中研发总部、全国交付总部落户武汉东湖高新区”合作协议,与数睿科技、脉策数据、万商联信、爱家物联等多家合作伙伴签订了战略合作协议。
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【重磅快讯】T11 2019数据智能技术峰会举办,AI将成为行业颠覆者
11月25日,T11 2019数据智能技术峰会在京举办。TalkingData正式宣布了2019年的最新战略布局,以数据平台为支撑,借助大数据技术积累与人工智能技术创新,聚焦不同行业场景需求,并在选址、预测、个性化推荐等方面进行深入应用,以数据和科技的力量驱动发展。
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OPPO 正式发布 ColorOS 7,“轻”装上阵带来多项亮眼新功能……
今日OPPO举办了 ColorOS 7 发布会,正式发布了主打“轻快无边界”的ColorOS 7,以“轻”为核心构建了无边界设计 2.0,在UI、交互、动画、声效等方面进行了优化,围绕“快”阐述了ColorOS 7 在畅快使用、高效体验上所做的创新功能。
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CSDN云计算「C课有道」栏目趁着这股技术风潮再次如期而至啦!秉承「门门有路,路路有门」的理念,这次CSDN云计算小分队特邀阿里云、腾讯云、青云、天云等企业内的“国宝级”架构师,共同打造了一款数据库系列进阶教程,效果绝堪比“红宝书”。 从数据库宏观发展入手,内容主要涉及云数据库为代表的非关系型数据库、MySQL数据处理、分布式等诸多技术要点,将造福开发者设置为终极指标,纯技术绽放的精彩无限,实在不容错过。
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近日主题为“突破与裂变”的2019京东全球科技探索者大会(JDDiscovery)在京盛大开幕,京东集团展示了完整的技术布局与先进而丰富的对外技术服务,对外明确诠释了“以零售为基础的技术与服务企业”的集团战略定位。智能供应链国家人工智能开放创新平台、京东零售全渠道生态平台、京东自动驾驶解决方案、金融数字化解决方案四大智能化平台方案在JDD大会上亮相,将对相关行业的产业升级产生巨大的推动力量。
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俄罗斯有苏联时期留下的强大的科技人才培养体系,但由于国内管制严格和经济下行导致人才流失严重,再加上俄罗斯人口稀少,最终没有发展出跟美国、中国一样规模的互联网巨头。 但俄罗斯的科技实力还是不容小觑,除了强大的人才基础,其区块链技术在全球也是名列前茅,对这只沉睡的北极熊我们一定不能掉以轻心。
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“面试造火箭,入职拧螺丝!” 已经是各大互联网公司招聘的常态,为了应对如今越演越烈的面试形势,程序员一个个都变成了表演大师。 俗话说面试如戏,全靠演技!
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在各企业HR狂刷简历企图招贤纳士的同时,内部年轻员工心中实则也暗流涌动:他们有些已提交了辞呈,有些在骑驴找马物色下家,有些身在曹营心在汉。这时,继90后被贴上网瘾少年、非主流、叛逆、垮掉的一代各种标签之后,刚踏入社会不久的90后身上好像又多了一个标签:爱辞职。
2019-11-18 -
TPC-C中跑赢Oracle的OceanBase,最近有何惊艳?
就在一年一度震撼人心的双11前夕,有消息称前段时间火爆到瞬间刷屏的OceanBase已经完成了Oracle模式的研发,助力银行和金融机构原先使用Oracle的业务可以平滑迁移到OB上,据悉目前已有银行领域的小伙伴完成了搬迁。