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详解RabbitMQ高级特性之TTL。
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本文详细介绍了Hadoop分布式系统搭建及HBase数据库配置的操作流程。首先通过创建3台虚拟机(v1、v2、v3)完成网络配置和主机名设置,实现v1免密登录其他节点。随后安装配置JDK、Hadoop和Zookeeper环境,包括核心配置文件的修改和环境变量设置。第二部分重点演示了HBase分布式数据库的安装与操作,包括创建major表(含inf和other两个列族)、数据插入/查询/删除操作,以及表结构的修改(设置单元格数目、删除列族、设为只读)和最终的删除验证。整个实验完整展示了从系统搭建到数据库操作的
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摘要:本文介绍了使用Anaconda创建Python虚拟环境并部署PySpark任务的完整流程。首先在本地安装Anaconda并创建指定Python版本的虚拟环境(如Python 3.7),调试PySpark脚本确保单机运行正常。然后将虚拟环境打包为zip文件,与脚本一起上传至HDFS。最后通过spark-submit命令提交任务,其中关键配置包括指定虚拟环境路径、Python解释器路径以及各类资源参数(内存、核心数等)。文末还提供了常用Spark参数说明(如driver/executor资源配置)
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相机预览滤镜功能实现,通过cameraAPI2 配合 OpenGL ES简单实现效果。主要在于继承GLSurfaceView 和实现 GLSurfaceView.Renderer,同时将创建的surface 传递到相机中。后续相机图像传入onDrawFrame中,并在通过Opengl 提供的方法,在gl线程中渲染预览图像,达到显示效果。
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本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成Apache Kafka,包括环境准备、项目创建、Kafka配置、生产者消费者实现及测试步骤。通过添加Spring Kafka依赖,配置连接信息,编写消息发送和接收服务,并提供REST接口进行测试验证,开发者可以快速实现Kafka的集成应用。文章还给出了Kafka环境启动命令和扩展功能建议,为构建实时数据处理系统提供了完整解决方案。
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本文基于 Java 大数据技术,系统阐述智能教育在线考试监考系统的构建方案,涵盖多模态数据采集、作弊行为识别算法及防作弊策略优化,结合高校真实案例提供完整技术实现。
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摘要: 本文探讨了价值流图(VSM)在服务器硬件生产中的应用案例,展示了其如何帮助企业优化流程、降低成本。通过分析某制造商的生产瓶颈(如主板测试耗时、物料延迟、信息流断层),量化了非增值时间(67%)和库存浪费(年仓储成本500万元)。改进措施包括测试自动化、拉动式生产和数字化排产,最终交付周期缩短51%(45天→22天),库存成本降低64%(800万元→288万元),良率提升至98%。案例证明VSM能有效消除浪费,实现精益生产。
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举个例子,如果第一条消息A过期时间30秒,第二条消息B过期时间10秒,即便消息B先过期了,基于RabbitMQ TTL的。3,队列A没有消费者,这样队列A中的消息会在TTL到期时自动经过死信交换机转发到死信队列B。如上所述,消息过期会被转发到死信队列,这样我们可以按照以下步骤实现延迟队列。4,消息会在交换机中等待到达延迟时间后再路由到绑定队列。1,创建普通队列A,设置消息TTL,没有消费者。机制,也是消息A进入死信队列后,才会检查消息B。4,消费者监听死信队列B,实现延迟消费。2,给队列A设置死信交换机。
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前文说到,"Servlet 技术的核心是 Servlet 接口,它是所有 Servlet 类必须直接或者间接实现的一个接口"让我们来看一看Servlet接口中定义了哪些方法。
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本文将介绍Java方向与Elasticsearch(ES)的集成应用。ES是一款分布式搜索分析引擎,具有实时搜索、高性能等特点。文章首先概述ES核心概念如文档、索引、分片等,然后详细讲解Java客户端API的两种类型(低级和高级REST客户端),以及通过Maven添加依赖和配置连接的具体步骤。接着提供了Java操作ES的代码示例,包括创建索引、插入数据和查询数据的关键API使用。全文旨在帮助Java开发者快速掌握ES集成与应用技术。
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如果你要做的是大规模流式处理管道,选 Kafka;如果你在做的是企业业务系统间的可靠通信,选 RabbitMQ;如果你关注的是极速响应的轻量消息推送/排队,选 Redis。
数据错误
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针对 Elasticsearch 6.8.23 在 Kubernetes 中运行、每节点 64GB 内存、曾出现 OOM 的情况,分析内存使用过高的原因,并提供一份详细的优化建议清单,内容将包括配置参数建议(如 jvm.options、elasticsearch.yml、limits.conf 以及 Pod 配置)。综上,在每节点64GB可用内存情形下,可以考虑将堆调整到约30GB(Xms=30g, Xmx=30g),剩余约34GB留给操作系统缓存和其他非堆用途。同时,应在容器启动脚本或宿主机设置。
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解决 docx文档 复杂表格合并问题
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基于计算机视觉的安检危险品识别方法研究(大数据毕设)
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本文介绍了如何在本地部署阿里Qwen3大模型并连接到Elasticsearch实现RAG应用。主要内容包括: 创建Elasticsearch API key获取访问凭证 编写Python代码实现RAG流程,包括Elasticsearch查询、上下文构建和Qwen3模型调用 配置环境变量和证书,确保代码正常运行 测试Qwen3模型接口工作正常 修改代码适配最新Elasticsearch版本的数据结构 最终成功运行示例查询"哪些人在茶会",Qwen3准确识别出故事中的角色并给出详细回答 文章
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从java api调用到体系化认知,一位Java开发者的ES认知破壁之旅。
数据错误
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函数是组织好的、可重复使用的,用来实现单一、或相关功能的代码段。函数可以提高应用的模块性和代码的可重复性。python 有许多内置的函数比如 print 打印函数,python 也支持用户实现自己的函数,这类函数也称之为自定义函数。定义一个函数需要遵循以下规则:函数代码块以def关键词开头,后接函数标识符名称和圆括号()。任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间,圆括号之间可以用于定义参数。函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串 — 用于存放函数说明。函数内容以冒号。
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基于上述的项目背景和难点, 最终决定采用 Spark,首先数据量大及计算方式复杂, 如果使用传统的服务方式, 需要大量的服务器资源, 而目录不固定, 使数据读取变的复杂, 且普通服务不太可能在 4h 内处理完毕;2、 Drvier 的字节级别代码会分发至将要执行的 Executor 上, 这些计算过程实际上是在每个节点本地计算并完成,每个spark会在集群中有一个或多个Executor,Executor 之间也可能会有数据的传输,比如一些聚合函数执行。过少,并行度不足,任务处理数据量大,影响作业完成时间;
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让我们以开放的心态拥抱变化,同时保持警惕,确保技术为人类福祉服务。产品个性化率超80%。工业化的特点是批量化、标准化(标品),只有标品,才能批量生产,才能提高效率,降低成本;数字化时代的特点是个性化、定制化(订制品)!5G将覆盖全球90%的人口,6G技术开始试点,实现毫秒级延迟和TB级传输速度。2100年前,人类将在火星建立永久定居点,开启星际殖民时代。22世纪,人类意识将实现数字化上传,实现“数字永生”。面对全球性挑战,人类将成立世界政府,协调各国行动。2045年前,AI将超越人类智能,引发技术奇点。
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面试突击指南:高效备战Java岗位 针对Java面试,建议分三梯队学习:第一梯队(核心必会)包括Java基础、Spring框架、数据库和微服务,需精通原理并能手写代码;第二梯队(竞争力提升)涵盖Docker、Git、Kafka等工具,需熟悉应用场景;第三梯队(加分项)如设计模式、监控工具等,了解概念即可。 突击技巧:整理高频面试题(如String不可变性、Spring事务原理),模拟面试练习,克服紧张。心态上避免完美主义,优先掌握核心技能,遇到不会的问题可引导至熟悉领域。抓重点+实战,足以应对初/中级岗位。

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Docker 上手很容易,但如果将其应用于生产环境,则需要对它有更深入的理解。只有这样,才能确保应用符合我们的预期,或在遇到问题时可及时解决。所以,要想真正掌握 Docker 的核心知识,只靠网络上零散的信息往往是不够的,必须系统性地学习。
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UNIX 与 Linux 之间的关系是一个很有意思的话题。在目前主流的服务器端操作系统中,UNIX 诞生于 20 世纪 60 年代末,Windows 诞生于 20 世纪 80 年代中期,Linux 诞生于 20 世纪 90 年代初,可以说 UNIX 是操作系统中的"老大哥",后来的 Windows 和 Linux 都参考了 UNIX。
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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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经过卖房创业与“云吞面”群聊,老季带着优刻得迎来了“开市大吉”……
今日,优刻得UCloud科技股份有限公司正式在科创板挂牌上市,股票简称优刻得,股票代码为688158。作为唯一一家没有“爸爸”的云计算服务商,2012年成立的优刻得UCloud,自创立近8年来始终坚持中立,不涉足客户业务领域,致力于打造一个安全、可信赖的云计算服务平台。
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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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最近读到这样一篇好文章,从底层硬件角度出发剖析了一下CPU对代码的识别和读取,内容非常精彩,读完感觉大学里学到的很多东西瞬间联系起来了,这里分享给大家,希望能认真读完并有所收获。
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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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1月7日,腾讯宣布正式启动“SaaS技术联盟”,联合金蝶、用友、有赞、微盟、销售易、六度人和、道一、肯耐珂萨(KNX)等外部SaaS厂商,以及企业微信、腾讯会议、企点等腾讯内部SaaS产品,共建技术中台。同时,工信部信软司相关领导在发布会上表示,将指导联盟成员开展中国产业互联网发展联盟SaaS技术专委会筹备工作。
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程序的运行过程,实际上是程序涉及到的、未涉及到的一大堆的指令的执行过程。 当程序要执行的部分被装载到内存后,CPU要从内存中取出指令,然后指令解码(以便知道类型和操作数,简单的理解为CPU要知道这是什么指令),然后执行该指令。再然后取下一个指令、解码、执行,以此类推直到程序退出。
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云+X案例展 | 传播类:九州云 SD-WAN 携手上海电信,助力政企客户网络重构 换新颜
随着网络技术快速发展和云计算的广泛应用,移动办公、视频会 议、虚拟应用系统等应用已成为企业日常工作中必不可少的内容。通 过搭建私有云或使用公有云,企业将关键业务云化,构建开放的企业网络,适应业务的快速更新。
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在云时代背景下,越来越多的原有IT运维管理体系无法满足实际业务运营需求,随着技术的不断革新,企业也都在积极寻求新的IT生态环境,以适应当下的业务模式创新。
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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。