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(下面的hadoop01为我的master主机名,9000为我的主机名端口号,根据自己实际改成自己的主机名和端口号)1.上传spark-2.4.0-bin-hadoop2.6.tgz到/opt目录,并解压到/usr/local。2.进入/usr/local/spark-2.4.0-bin-hadoop2.6/conf。进入/usr/local/spark-2.4.0-bin-hadoop2.6/sbin。SPARK安装包准备spark-2.4.0-bin-hadoop2.6.tgz。
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DWS 层通常被称为数据仓库服务层或明细层,它是数据仓库架构中的中间层,负责将原始数据经过清洗、转换后进行存储,并提供给下游的数据应用层或分析层使用。ADS 层是面向应用的数据服务层,主要聚焦于业务的直接需求和决策支持,提供高性能和高响应的数据查询能力,通常是直接为应用或决策系统提供服务。DWS 层是数据仓库的核心层,面向数据的分析与存储,提供底层的支持。ADS 层是面向业务的服务层,提供直接可用的高性能数据查询服务。在实际项目中,这两层往往结合使用:DWS 为 ADS 提供数据基础,而 ADS 则聚焦
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本文讲解flink在细粒度的资源管理,默认是粗粒度的资源管理(coarse-grained resource management)
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这篇文章的主要内容是关于如何通过预测反馈来改善大型语言模型(LLMs)在情感分析中的上下文内学习(In-Context Learning, ICL)能力。文章提出了一个框架,该框架通过以下三个步骤来增强ICL:
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众所周知,云计算和五服务器架构的快速发展,越来越多的企业和个体开发者对相关的需求和使用剧增,而且 ES Serverless作为一种基于云计算的无服务器搜索引擎,以其简单、弹性和低成本而备受技术圈的关注。作为开发者,又初入无服务器领域,但是最近刚好体验了一下腾讯云的ES Serverless,被该服务深深吸引到了,也真真切切感受到了它的优势和带来的便捷,非常的不错。正好又赶上双十一采购月的“顺风车”,作为开发者肯定会采购一波云服务产品。
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是一款非常强大的开源的分布式的搜索引擎,可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容。elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats,也就是elastic stack(ELK),换句话说 ELK 就是以 Elasticsearch 为核心的技术栈,包括了 kibana、Logsash、Beats。
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完美解决❗❗❗yolov8多卡训练报错subprocess.CalledProcessError: Command‘[‘....‘]‘ returned non-zero exit status 1.
完美解决在利用多GPU训练yolov8时遇到的如下错误Error: mkl-service + Intel(R) MKL: MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp-a34b3233.so.1 library. Try to import numpy first or set the threading layer accordingly. Set MKL_SERVICE_FORCE_INTEL to force it. -
其实就是 git fetch 和 git merge 的简写,先从远程仓库获取最新的提交记录,然后将这些提交记录合并到你当前的分支中。选项,更改的是位于用户主目录下的配置文件,以后所有的项目都会默认使用这里配置的用户信息。第1种是在现存的目录下,通过导入所有文件来创建新的 Git 仓库。的目录,用于保存下载下来的所有版本记录,然后从中取出最新版本的文件拷贝。目录,你会看到项目中的所有文件已经在里边了,准备好后续的开发和使用。•git status:查看仓库当前的状态,显示有变更的文件。
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举例来说,如果我们将这两个框架比作两家餐馆,Hadoop就像是一家专门制作手工披萨的店,每一份披萨都需要花费较长时间准备,但你会得到一个大份量、深度定制的美食体验;而Spark则像是快餐店,它能迅速为你提供各种口味的汉堡,特别适合那些追求速度和多样性的顾客,或者说我们可以将Hadoop和Spark比作两种不同类型的烹饪方法。Hadoop就像是一个慢炖锅,它需要花费更长的时间来处理数据,但可以处理大量的数据。而Spark则像是微波炉,它可以快速地处理数据,但可能不适合处理非常大的数据量。
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一个消息被发送出去,至少会被消费一次,即:消息不会丢失。说白了,消息可靠就是消息不会丢失。可见,生产者确认机制不推荐使用,因此我们上面的SpringAMQP实现生产者确认的过程只是看看就行,简单了解下即可。以上就是本篇文章的全部内容,想了解更多的RabbitMQ知识,请关注本博主~~
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解决Flink延迟数据问题
数据错误
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Elasticsearch对于大数据量(上亿量级)的聚合如何实现?
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大数据面试SQL题-笔记02【查询、连接、聚合函数】
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使用脚本实现hadoop-yarn-flink自动化部署
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可以理解为分配的结果带有“粘性的”。即在执行一次新的分配之前, 考虑上一次分配的结果,尽量少的调整分配的变动,可以节省大量的开销。粘性分区是 Kafka 从 0.11.x 版本开始引入这种分配策略,首先会尽量均衡的放置分区 到消费者上面,在出现同一消费者组内消费者出现问题的时候,会尽量保持原有分配的分区不变化。
数据错误
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是 OpenCV 中用于检测图像中直线的函数。该函数实现了霍夫变换(Hough Transform)算法,广泛用于边缘检测、图像识别和目标检测等应用。
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消费者组可以通过增加更多的消费者来扩展,新加入的消费者会自动分担现有的分区负载。如果消费者组中的某个消费者失败或离线,其负责的分区会被组内的其他消费者重新分配,确保消息消费能够继续进行。如果消费者数量等于分区数,那么可以实现一对一的均等分配,每个消费者消费一个分区的数据。:这是为了保证消息的顺序性。:不同消费者组之间的消费者是独立消费消息的,也就是说不同组的消费者可以同时消费同一主题的消息。:如果消费者组中的消费者数量超过了分区数量,那么多余的消费者将无法消费数据,造成资源浪费。
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阿里云消息队列 云消息队列 ApsaraMQ云消息队列 ApsaraMQ_打造消息服务生态-阿里云云消息队列 ApsaraMQ 是阿里云消息队列品牌,致力于“高弹性低成本、更稳定更安全、智能化免运维”三大核心方向的发展与创新,满足企业和开发者的不同业务场景需求。云消息队列 ApsaraMQ 全系列产品 Serverless 化,支持按量付费、自适应弹性、跨可用区容灾,帮助客户降低使用和维护成本,专注业务创新。
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在流处理应用中,数据是连续不断的,有时我们需要做一些聚合类的处理,例如:在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页。在这种情况下,我们必须定义一个窗口(window),用来收集最近1分钟内的数据,并对这个窗口内的数据进行计算。
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数据库是应用及计算机的核心元素,负责存储运行软件应用所需的一切重要数据。为了保障应用正常运行,总有一个甚至多个数据库在默默运作。我们可以把数据库视为信息仓库,以结构化的方式存储了大量的相关信息,并合理分类,方便搜索及使用。
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数据库连接池和线程池等池技术存在的意义都是为了解决资源的重复利用问题。在计算机里,创建一个新的资源往往开销是非常大的。而池技术可以统一分配,管理某一类资源,它允许我们的程序可以重复的使用这个资源,只有在极端情况下(比如连接池满)才会创建新的资源。
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随着业务的发展,MySQL数据库中的表会越来越多,表中的数据量也会越来越大,相应地,数据操作的开销也会越来越大;另外,无论怎样升级硬件资源,单台服务器的资源(CPU、磁盘、内存、网络IO、事务数、连接数)总是有限的,最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。
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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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在线教育如何应对流量洪峰?阿里云专家:上云+云数据库是最佳路径
2月中下旬原本是全国各地春季学期开学的日子,但这场突如其来的疫情使得1.8亿中小学生只能纷纷在家开启“停课不停学”的学习生活,而线上教育也顺势成为了这一特殊时期首选的学习方式。
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探索处理数据的新方法,8 个重点带你搞懂云数据库——DBaaS(数据库即服务)到底是什么!...
在分析的世界中,网站的每次点击都是数据分析的候选对象,显然,这会涉及大量的数据生成。
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数据安全对企业生存发展有着举足轻重的影响,数据资产的外泄、破坏都会导致企业无可挽回的经济损失和核心竞争力缺失,而往往绝大多数中小企业侧重的是业务的快速发展,忽略了数据安全重要性。近年来,企业由于自身的安全防护机制不严谨,引发的数据安全事件频发。抛开事件本身的人为因素不谈,如何从技术角度避免类似的事件发生,才是我们需要认真总结的。
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众志成城 共克时艰 TigerGraph免费开放企业级版本授权全力支持疫情防控
新型冠状病毒肺炎疫情自发生以来,一直牵动着全国人民的心。全球领先的可扩展企业级图数据库TigerGraph宣布,利用强大的企业级图数据库产品,免费开放企业级版本授权,为政府机构、公共事业和科研机构赋能,帮助实现更加科学和有效的研究和决策,减轻疫情对社会和经济的影响。
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受疫情影响,多数企业员工目前无法回到写字楼办公,学生推迟开学,稳定高效的远程办公和直播授课成为2020年的开年刚需。腾讯从1月24日开始向全国免费开放可支持300人同时在线会议的“腾讯会议”,直至疫情结束。央视新闻联播对此也给予了报道。
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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。
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12月3日,广州云峰会上,阿里云宣布推出面向混合云场景的CPFS一体机和视觉AI一体机,两款新品具备超高性能、开箱即用等特性,极大降低企业上云的周期和门槛。加上此前推出的POLARDB数据库一体机和蚂蚁mPaaS一体机,阿里云已为客户提供了四款一体机家族产品,集结了云、网、边、端一体化的能力,打破云的边界,让企业能够随时随地全栈、全态、甚至全域上云。
数据错误 -
华为云TaurusDB计算存储分离架构:让数据“身”分离,“心”凝聚
在2019年HC大会上,华为重磅推出最新一代高扩展海量存储分布式数据库——TaurusDB,它拥有一个最大的特点就是将存储和计算以一种分离的架构形式运行。很多人就会问到,华为云为什么会设计这款产品?核心竞争力是什么?对比原生MySQL的优势有哪些?借此时机,CSDN记者有幸采访到了华为云TaurusDB数据库资深技术专家,现在就请他来为我们一一解答。
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2019年技术盘点云数据库篇(一):UCloud专家谈云数据库:千锤百炼 云之重器
公有云逐渐成为企业运行 IT 设施的新趋势,那么作为企业最核心的系统—数据库,数据上云也成为大数据时代的必然选择。对企业来说,数据可视为其命脉,因此数据迁移上云就意味着将企业“命脉”搬到云平台。事实上,数据上云有两种形式,数据库直接上云或者选择云数据库,而云数据库利用其云原生的优势具备了许多过去数据库产品不具备的优势,包括可靠性、弹性、存储容量以及成本等,正逐渐被更多的企业所接受。
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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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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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四大开源项目联合发布 腾讯已成Github全球贡献前十公司!
近日在Techo开发者大会上,腾讯正式对四大重点开源项目进行了联合发布,包括分布式消息中间件TubeMQ、基于最主流的 OpenJDK8开发的Tencent Kona JDK、分布式HTAP数据库 TBase,以及企业级容器平台TKEStack。
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正式开源TKE和TBase,腾讯正成为大数据领域开源全面的厂商
在11月6日召开的Techo开发者大会上,腾讯云副总裁、腾讯数据平台部总经理蒋杰博士正式对外披露腾讯大数据平台10年技术演进历程。经过10年的积累,腾讯大数据平台的算力资源池目前已有超过20万台的规模,每天实时数据计算量超过30万亿条,并且随着资源管理平台核心TKE和分布式数据库TBase正式对外开源,腾讯正在成为大数据领域开源全面的公司。