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SpringBoot + MyBatis-Plus + MySQL(提供任务管理、支付结算)建议使用**乐观锁(version 字段)**或。:UniApp(Vue语法,支持小程序/公众号/APP):Vue + ElementUI(任务审核、财务管理):未使用事务管理任务状态更新,导致并发问题,建议使用。发布任务(填写任务描述、赏金、截止时间)任务状态管理(领取/进行中/已完成)任务验收(用户确认,资金结算)任务审核(平台审核任务)任务匹配(师傅领取任务)任务完成(上传完成材料)任务大厅(筛选可接任务)
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注意:启动前先将hbase conf目录下的配置文件hbase-env.sh,hbase-site.xml,regionservers(设置regionserver),backup-masters(设置备用master)根据hbase的不同版本如1.x,2.x进行配置。在hbase-env.sh配置文件中需配置hbase占用内存大小,如果虚拟机的物理内存不足会导致无法启动,此时需要查看虚拟机剩余内存和分配给虚拟机的内存大小和配置文件hbase-env.sh的内存分配大小。
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大数据时代背景下,电商经营模式发生很大改变。在传统运营模式中,缺乏数据积累,人们在做出一些决策行为过程中,更多是凭借个人经验和直觉,发展路径比较自我封闭。而大数据时代,为人们提供一种全新的思路,通过大量的数据分析得出的结果将更加现实和准确。商家可以对客户的消费行为信息数据进行收集和整理,比如消费者购买产品的花费、选择产品的渠道、偏好产品的类型、产品回购周期、购买产品的目的、消费者家庭背景、工作和生活环境、个人消费观和价值观等。通过数据追踪,知道顾客从哪儿来,是看了某网站投放的广告还是通过朋友推荐链接,是新访
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RabbitMQ 是消息队列领域的经典组件,也是面试中高频考察的中间件之一。本文通过核心概念解析 + 通俗场景类比,帮助读者快速掌握 RabbitMQ 的核心原理与高频面试题答案。场景化回答:用电商案例解释技术原理(如订单、支付、库存)突出设计能力:主动提及方案的优缺点(如镜像队列牺牲性能换高可用)结合项目经验:举例说明如何解决消息丢失或重复消费问题。
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高校学生奖学金评定系统 选题推荐 Java毕设 Python毕设 大数据毕设 程序定制 适合作为毕业设计 课程设计 实习项目 附源码+安装部署+文档指导
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【代码】【Rabbitmq】搭建。
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任何报错都事出有因处理死锁问题思路确认发生死锁的方法--查看并发量--并发量大--大概率是同时操作改张表引发的问题--加乐观锁或者其他关键字可解决--必须明确事务的执行顺序并发量小--大概率是sql引起的问题--找到具体sql--优化sql,重建索引(索引失效引起)
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1. 通过 FastAPI 接口上传图片并异步处理水印2. 使用 Celery 处理异步任务队列3. 使用 RabbitMQ 作为消息代理4. 支持定时任务: - 每小时自动处理待处理图片 - 每天清理一周前的旧图片5. 支持任务状态查询6. 支持查看计划任务列表
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Flink介绍——实时计算核心论文之S4论文总结
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4. 交换机在成功接收到消息会返回ack,未接受到消息会返回nack.且在绑定的回调函数中定义了ack 和 nack的处理逻辑,总结:发送者需要与MQ进行通讯以及确认,大大影响了发送消息的效率,性能也会受到影响,默认出现的异常很低,不用特意去开启.缺点: 当前线程无法向下执行,如果发送消息这行代码一直卡住重连,下面的业务代码就无法执行,发送者在发送给MQ失败的情况下,尝试继续重新连接,1.MQ正确处理发送者发来的消息(到达了MQ),但是。.该回调函数会返回消息,路由失败的原因,消息id等,
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从市场需求来看,智慧校园系统的兴起是时代发展的必然趋势。它为学校提供了更高效的管理手段,为教师创造了更优质的教学环境,为学生带来了更丰富的学习体验。它开启了教育的新时代,让我们共同期待在智慧校园系统的助力下,教育事业绽放出更加绚烂的光彩。这不仅节省了大量纸张资源,更充分利用了大数据的优势,为教学提供了精准的数据支持,助力老师更好地了解学生的学习情况,实现个性化教学。智慧校园系统作为这场变革的核心力量,正以其强大的功能和创新的理念,为学校的管理、教学和学生的学习带来前所未有的便利与提升,开启了教育的新时代。
数据错误
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在 Elasticsearch 中,你需要为索引定义一个映射,确保字段可以存储 JSON 格式的数据。通常,你可以使用。
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在复杂分布式系统设计中,消息队列作为中间件正扮演着越来越重要的角色。本文深入剖析了消息队列的三大核心价值:解耦、异步处理和削峰填谷。当您的系统面临模块间耦合度高、关键操作阻塞主流程、或高并发请求导致服务崩溃等问题时,消息队列或许正是您需要的解决方案。您是否思考过,为什么众多高流量平台能在"秒杀"等极端场景下保持稳定?文章还将探讨消息队列的高可靠性、良好扩展性和灵活性等优势,并简要介绍Kafka、RabbitMQ等主流实现方案。无论是系统架构优化还是性能提升,这篇文章都将为您提供实用的技术洞见。
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本文详细探讨了基于RabbitMQ的异步通知系统设计与实现。通过将同步通知改为异步处理,解决了响应时间长、系统耦合和高峰期崩溃等问题。采用Topic交换机进行消息路由,实现了不同类型通知的精细分发。通过消息持久化、死信队列和消费者扩展等机制,保障了通知可靠送达。最终实现了响应时间从7秒降至50ms,系统解耦合和高峰期稳定运行,为个人博客提供高效可靠的通知功能。
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适用场景:官方连接器版本不兼容或需深度定制。实现步骤继承RichSinkFunction@Override// 初始化ES客户端@Overridetry {// 处理异常添加Sink到作业Flink与Elasticsearch的整合为实时数据处理和搜索场景提供了端到端解决方案。通过合理选择连接器、优化配置参数,可构建高性能、高可靠的数据流水线。随着两者生态的不断完善,其在流处理与搜索分析领域的协同作用将更加显著。
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缓存命中率从70%提升至90%,数据库查询减少65%,接口响应时间稳定在150ms内(原为300ms+)。该项目负责开发一个基于Spring Boot的校园交易网站,该平台旨在为学生提供一个安全、便捷的线上交易环境,包括商品展示、求购信息发布、用户登录与验证等功能。引入Redis二级缓存:对商品详情页(PV>1.2k/日)采用缓存击穿防护策略(互斥锁重建),热点数据缓存命中率>95%,QPS为50。(防止恶意刷单)商品发布接口限制每用户10次/分钟(Guava实现),黑名单用户直接拒绝。
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SparkSession 和 SparkContext 的区别【详细】
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当Flume消费Kafka出现问题间隔很长时间才发现,此时需要将历史未消费的数据,通过Python脚本重新消费并写入到指定位置,之后在数仓建表等操作,具体代码如下【Kafka --> Python脚本 --> HDFS】

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相信对于大部分的大数据初学者来说,一定遇见过Hadoop集群无法正常关闭的情况。有时候当我们更改了Hadoop内组件的配置文件后,必须要通过重启集群来使配置文件生效。
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这篇分享主要总结了数据从业人员在实践中可能遇到的陷阱与缺陷。跟其他新起的行业一样,数据科学从业人员需要不停的去考虑现在,考虑未来;需要不断的斟酌工作方法的合理性,正确性。思索不断,才能前行。
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2月18日,阿里云在官网宣布,河源数据中心正式对外提供服务。这是华南地区规模最大的绿色数据中心,可容纳超过30万台服务器,作为深圳地域的新可用区为华南地区上百万企业客户提供领先的云计算、人工智能、物联网等服务。
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如今,Python真是无处不在。尽管许多看门人争辩说,如果他们不使用比Python更难的语言编写代码,那么一个人是否真是软件开发人员,但它仍然无处不在。
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近日,谷歌母公司Alphabet首次公布了谷歌云计算业务的数据,这一举动将云计算行业重新推到了聚光灯下。众所周知,全球云市场竞争激烈,在这场角逐战中,技术与市场能力就是战场上的武器。
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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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开展人工智能和机器学习项目的人很早就知道,机器学习项目不是应用程序开发项目。机器学习项目的大部分价值在于模型、训练数据和配置信息,这些信息指导模型如何应用于特定的机器学习问题。
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伴随5G技术加速落地,云游戏作为5G应用落地的最佳场景,已经成为全球游戏厂商和云服务厂商布局的重要战场。根据艾媒咨询数据显示,2018年中国云游戏市场规模为6.3亿元,而到2023年,市场规模将飙至千亿元。
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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。
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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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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。
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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。
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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。
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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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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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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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