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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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- 小唐同学(๑><๑）
- 前天
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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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- 我一直在流浪
- 前天
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14、大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）和Veracity（真实性）13、商业智能：理解为将组织中现有的数据转化为知识，帮助组织做出明智的业务经营决策，需要利用。3、信息的质量属性：精确性、完整性、可靠性、及时性、经济性、可验证性和安全性。4、信息系统的特点：目的性、可嵌套性、稳定性、开放性、脆弱性和健壮性。6、两化融合：工业化和信息化（以信息化带动工业化）7、三网融合：电信网、广播电视网和计算机网。
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- 飘飘仙儿__
- 昨天
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- 数据错误
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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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- 酥悲清风
- 昨天
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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。
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- zmbwcx
- 昨天
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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- 丁劲犇
- 前天
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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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- 数据的小伙伴
- 前天
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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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- 松间沙路hba
- 昨天
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12月3日，广东省农村信用社联合社银信中心副总裁周丹在2019年阿里云广东峰会上透露，通过携手阿里云，广东农信实现了从传统架构向云化的转型升级，金融业务系统的搭建工期从按月计算缩短至按天计算，效率大幅提升。
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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。
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阿里云提出“云+Fintech”新金融战略 已助上万家金融机构上云
12月3日，阿里云峰会广东期间，阿里巴巴副总裁、阿里云智能数字政府事业部总裁许诗军表示，目前阿里云已成为中国数字政府大数据整体市场第一，也是数字政府大数据基础平台软件市场第一。
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12月3日，阿里云峰会广东期间，阿里巴巴副总裁、阿里云智能数字政府事业部总裁许诗军表示，目前阿里云已成为中国数字政府大数据整体市场第一，也是数字政府大数据基础平台软件市场第一。
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12月3日，在阿里云广东峰会上，阿里云联合超图软件、长光卫星、Maxar技术、四维测绘等顶级卫星影像产业链公司发布数字地球引擎，提供开放式的影像数据集、遥感AI能力、丰富的API接口等，在国土资源监管、水利河道治理、自然环境保护和农业估产等领域帮助政府和企业提升效率。
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12月3日，阿里云广东峰会期间，大横琴科技公司联合阿里云发布了全国首个跨境服务创新平台。基于该平台，全国首个跨境服务APP“琴澳通”也正式发布。“琴澳通”将为澳门企业及个人提供服务，推动澳门和广东两地的产业经济联动，数字化升级。
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“我们希望帮助工厂从原来的单点变成全产业链、全价值链、全要素的融合，变成数字化智能化的工厂，并为工业产品带来智能化。”库伟表示。
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12月3日，在2019阿里云广东峰会上，阿里云智能总裁张建锋表示，全面迈入数字经济时代，数据成为社会经济发展的新生产要素，云智能是新基础设施。
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不管我们是不是技术迷，无可否认的是，现在我们各自的生活都对互联网产生了高度依赖。在这个各种社交软件都离不开物联网设备的社会，它们以各式各样的方式将我们与网络世界连接起来。
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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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本月12日，中国移动31个省的通信工程设计与可行性研究集采正式启动。 这次集采规模庞大，涵盖了无线网(5G、FDD、NB等)、核心网、承载网、支撑网等专业方向，预估基本规模超400亿元，预估扩展规模超600亿元。 毫无疑问，5G，是中国移动本次集采的主要目标。
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不管我们是不是技术迷，无可否认的是，现在我们各自的生活都对互联网产生了高度依赖。在这个各种社交软件都离不开物联网设备的社会，它们以各式各样的方式将我们与网络世界连接起来。
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11月28日，阿里云正式开源机器学习平台 Alink，这也是全球首个批流一体的算法平台，旨在降低算法开发门槛，帮助开发者掌握机器学习的生命全周期。
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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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随着移动互联网、信息技术等创新发展，数据量呈指数级爆发式增长并表现在多个方面，即规模扩张、结构多元化的数据新形态；业务升级转型带来的场景化需求数据新部署；市场细分带来的数据应用新模式以及承载行业发展，发挥核心资源池地位的数据新价值等。据IDC预测，全球数据圈将从2018年的33ZB增至2025年的175ZB，实现5倍以上的增长。在新数据时代，数据在数据形态、部署环境、应用模式和价值需求等方面均出现了更为精细化的需求，应对数据爆发压力，欲将海量的连接、微秒级的延迟、极高的性能体验为我所用，创新存储价值则变得势在必行。
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