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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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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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在任何以数据为中心的工作中,对SQL有深刻的理解都是成功的关键,尽管这不是工作中最有趣的部分。事实上,除了SELECT FROM WHERE GROUP BY ORDER BY之外,还有更多的SQL方法。你知道的功能越多,操作和查询所需的内容就越容易。
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你的企业混合云了吗?来看看评估混合云解决方案时要注意的6个原则!
混合云如今很流行。几乎每个IT公司都声称已部署了解决方案,但实际上实现的却很少。相反,它们拥有与多个云实例进行某种程度集成的私有云。
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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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在我们开始之前,作者想先声明一下,本文并非要从两者中分出一个胜负,所以无论你是哪一方的忠实支持者,都建议你仅客观看待本篇文章。
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云应用程序是热门话题。很多时候,我们会遇到像云原生应用程序和云计算应用程序这样的术语。首先,很少有人同时使用这两个术语。但两者之间存在着模糊的界线。云原生和云计算的区别到底是什么呢?为什么它如此重要?让我们来看看!
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最近,Jrebel公布了一份2020 Java生态系统报告,这份报告主要关注开发人员在开发过程中使用的技术。
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自从Docker在2013年初上线以来,就与程序员及系统管理员之间产生了一种爱恨交加的奇妙关系。虽然与我交谈过的一些经验丰富的的开发人员都非常不喜欢容器化(稍后会详细介绍),但是为什么许多大公司,包括eBay、Twitter、Spotify和Lyft在内,都在他们的生产环境中采用了Docker呢?
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稳定、可扩展、模块化、简化部署过程、版本控制……一文看懂 Kubernetes 到底如何运用!...
说实话,我是个Kubernetes爱好者。Kubernetes是软件开发的重要一步。当我遇到它时,我就想:“这就是将容器融入生产的方式”。我没有任何犹豫就投入了它的怀抱。有成千上万的架构师像我一样,已经深深爱上这项技术。
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超级干货!31 条2020 年最新版 ZooKeeper面试题,先收藏再看
金三银四,虽然受疫情影响,大多数企业还未正式复工,但没有条件,创造条件也要上,许多企业已经开始物色合适的人才了,我们怎么能掉队?趁着在家里,赶紧预习一下面试题,只要一复工,马上就开始“打仗”了!
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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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别再用那些已经淘汰的技术了!2020 年 9 大顶级 Java 框架出炉!!
诞生于1995年的Java,目前已在134,861个网站上广泛使用,包括ESPN、SnapDeal等。在其24年的成长史中,Java已经证明了自己是用于自定义软件开发的顶级通用编程语言。
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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。