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反序列化就是将收到字节序列(或其他数据传输协议)或者是磁盘的持久化数据,转换成内存中的对象。为什么要序列化:一般来说,“活的”对象只生存在内存里,关机断 电就没有了。而且“活的”对象只能由本地的进程使用,不能被发送到网络上的另外一台计算机。然而序列化可以存储“活的”对象,可以将“活的”对象发送到远程计算机。在开发过程中,基本序列化类型不能满足所有需求,比如在Hadoop框架内部传递一个bean对象不是基本的数据类型(某个类)----没有对应的Hadoop类型那么。
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学习和使用了RT-Thread有2年多了的时间,最近一直在研究开源项目Matter相关的软件架构设计,趁此机会,再来温习一下rt-thread的软件架构设计。
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部分告诉我们在查询中参与分片的总数,以及这些分片成功了多少个失败了多少个。如果我们遭遇到一种灾难级别的故障,在这个故障中丢失了相同分片的原始数据和副本,那么对这个分片将没有可用副本来对搜索请求作出响应。假若这样,Elasticsearch 将报告这个分片是失败的,但是会继续返回剩余分片的结果。:匹配的文档的分数。它衡量了文档与查询的匹配程度,默认情况下,首先返回最相关的文档结果,就是说,返回的文档是按照score 降序排列的。:与查询所匹配文档的_score的最大值。:匹配的文档的原始数据。
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出现问题要首先检查hostname是不是与hadoop、spark配置的一致,不要想当然的认为是一样的,先检查一下最基础的,如果还是不能解决,就要在网上搜索一下了,通常情况下,问题产生的原因都是因为忽略了某个地方的小细节。
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大数据必看面试题
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Redis7 十大数据类型以及各种实操案例
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Ubuntu环境,利用docker容器搭建hadoop完全分布式保姆级教程(个人笔记)
数据错误
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zookeeper是一个分布式协调服务软件,:全局数据一致性.主节点:leader主节点主要负责:①负责管理整个集群,保证全局数据一致性②负责处理数据事务(包括增删改等)请求③负责转发非事务(查)请求给从节点从节点:follower从节点主要负责:①实时从主节点拉取数据,保证全局数据一致性②负责处理非事务(查)请求③负责转发事务(增删改)请求给主节点④有投票选举权观察者:observer在这里,除了没有投票权,其作用和follow作用一样。
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hive
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Linux安装部署集群化软件Zookeeper
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(2)如果你的集群虚拟机已经都创建完成,且确保网络,ssh密钥登陆 都做好了后,就可以开始安装jdk和hadoop了。/usr/local/src/hadoop/etc/hadoop 中的对应配置文件中加入下面的相关参数。这一步是集群配置的关键。做一个hadoop的配置流程的全记录,把遇到的问题和细节全都记录了下来。选择下载hadoop的版本,下载对应版本的source安装包。进入安装目录,修改对应安装包文件名,改成jdk,hadoop。(1) hadoop的部署规划,我使用3台虚假机搭建集群,
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这个项目是19年的项目了,并且很多功能视频的并没有实现而且给的资料里面很多BUG,改BUG十分头疼,建议还没开始写的小伙伴学习一下老师实现功能的思想即可。我的代码中把资料里的BUG全部改正(我遇到的反正全部改正了)。来源于黑马程序员入门项目,基于视频内容功能全部实现,又补全一些视频里没有的CURD功能,手机注册部分我用的是qq邮箱注册。ZookKeeper我部署在linux中了,ZooKeeper配置文件大家记得改一下哦。工具:IDEA,MySql8.0,ZooKeeper,Redis。
数据错误
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Kafka作为存储、性能兼备的消息队列,适用场景很多,伸缩性也很强。如何调节kafka的配置参数,以及设计专题、分区的数量、物理位置,很大程度上影响到整个架构的成败。很多文章是站在数据中心的角度来谈kafka的配置,而对于小团队,往往只希望把Kafka作为一个跨进程、可追溯的隔离器来使用,取代繁琐的文件或者自定义TCP/UDP接口。此时,单独讨论这种场景就显得有必要了。本文介绍了在磁盘与网络带宽都捉襟见肘的情况下,如何使用两种消息队列综合设计架构,避免瓶颈的方法。
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Flink中时间语义是非常丰富的,总共有三种,分别是事件时间(Event Time)、处理时间(Processing Time)和摄入时间(Ingestion Time),丰富的时间语义加上水位线( Watermarks)功能,让我们在处理流式数据更加轻松。在Flink中窗口也定义的非常全面,有计数窗口(Count Window)和时间窗口(Time Window),在窗口切分上有份滚动窗口(Tumbling Windows)、滑动窗口(Sliding Windows)、会话窗口等
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分区:分目录,粗粒度分桶:拆分文件,细粒度,按属性的 hash 值,把数据放入第一个到第 n 个文件。
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生产计划模块可以针对销售订单和预测订单,同时考虑在库库存和在途库存,基于有限产能和物料,对订单的计划交期做出快速响应,给出生产周计划和月计划,制定合理的库存水位,从中长期解决物料不足和能力短缺问题;基于更精准的需求预测,和动态的安全库存预测模型,生成随时间改变的动态库存策略,实现在保证预期服务水平的前提下,降低库存水位,减少资金占用,缩短库存周期的目标。,在满足多场景业务逻辑的前提下,进行智能运算,给出多权重、多维度预排结果,可由企业相关负责人进行决策,应对环境和运营目标的多变,提升运营整体效益。

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腾讯多媒体实验室:基于三维卷积神经网络的全参考视频质量评估算法
腾讯有多个视频业务线,点播视频有腾讯视频、企鹅影视,短视频有微视、K歌,直播类有Now直播、企鹅电竞,实时传输类有QQ和微信的音视频通话、无线投屏和腾讯会议等。
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12月24日,证监会公告,同意优刻得科技股份有限公司(以下简称“UCloud优刻得”)科创板IPO注册;从今年4月提交招股书,历时8个月,4轮往返问询,中国领先的中立第三方云计算服务商,终于将正式在上交所科创板发行上市。
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机器人技术大提升:NVIDIA为构建自主机器统一平台树立里程碑
近日,NVIDIA发布了全新版本Isaac软件开发套件(SDK),为机器人提供更新的AI感知和仿真功能。
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NVIDIA发布先进的软件定义自主机器平台DRIVE AGX Orin
近日,NVIDIA发布了用于自动驾驶和机器人的高度先进的软件定义平台——NVIDIA DRIVE AGX Orin™。
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GTC CHINA 2019 | 黄仁勋发表主题演讲,多项创新技术与合作全面助力 AI 加速落地
近日,NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在中国苏州举办的 GTC China 大会上发表主题演讲,宣布多项创新技术与合作,并阐述了 NVIDIA 如何助力 AI 加速进入大规模应用。
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“我早就预言了互联网。1975年,所有的技术都已经准备好了;1985年,所有的技术都应该很平常了;而直到1995年,居然才开始起飞。看来,我对时间的规划很糟糕。” 被誉为互联网之父的鲍伯·泰勒曾这样自我解嘲。
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近日, NVIDIA发布了一款突破性的推理软件。借助于该软件,全球各地的开发者都可以实现会话式AI应用,大幅减少推理延迟。而此前,巨大的推理延迟一直都是实现真正交互式互动的一大阻碍。
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“截止目前英伟达开发者社区已经超过160万人!”时隔一年,再见NVIDIA开发者计划副总裁Greg Estes,他难掩对该数据的惊喜之情。
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“与合作伙伴‘共创’是产业互联网发展最重要的路径,也是最佳的路径。”腾讯公司高级执行副总裁、云与智慧产业事业群总裁汤道生在2019腾讯云启产业生态年会上给出了腾讯的答案。
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云+X案例展 | 金融类:荣之联助力君康人寿构建新一代数据中心
近年来,互联网、大数据、云计算和物联网等行业的蓬勃发展,对数据的存储、交换、计算等的应用需求不断增加,使得大数据发展需求下对上游基础设施领域的需求持续旺盛,促进了数据中心(简称“IDC”)需求的不断增加。同时,各国5G技术的发展和商用化的推广又进一步促进了IDC行业爆发增长。未来,IDC行业必将成为物联网、云计算及5G技术的不断完善与发展下又一风口。
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NVIDIA今日宣布,在NVIDIA GPU Cloud (NGC)容器注册上,向交通运输行业开源NVIDIA DRIVE™自动驾驶汽车开发深度神经网络。
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云+X案例展 | 民生类:智领云数据中台为“健康武汉”增砖添瓦
与前一个十年相比,如今企业对大规模应用的需求产生了巨大变化,例如: 在互联网领域内,高度连接的应用在海量数据的情况下对于可靠性、性能以及连接性的要求有了数个数量级的提高; 快速响应商业洞见; 快速响应市场/客户需求; 对于企业来说数据的存储、收集和分析变得至关重要,对前沿科技的技术(机器学习,人工智能)支持变得至关重要。
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云+X案例展 | 民生类:基于AWS PaaS构建基础集团企业级中台
“为了实现企业持续高效发展,经过长期调研,基础集团业务中台选择了炎黄盈动AWS PaaS。低代码、轻量级的AWS PaaS可快速开发、部署各类应用,同时根据建筑行业的项目管理,项目招投标、项目策划、项目质量管理、安全管理、进度、成本、竣工验收、项目结算等一套施工项目流程,做成数据强相关、不需要纸质表单的业务系统,解决了流程管理的难题。"