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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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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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腾讯会议扩容背后:100万核计算资源全由自研服务器星星海支撑
疫情期间,远程会议及协同办公需求暴增。从1月29日开始到2月6日,腾讯会议每天都在进行资源扩容,日均扩容云主机接近1.5万台,8天总共扩容超过10万台云主机,共涉及超百万核的计算资源投入。
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当微软前首席软件架构师雷·奥兹(Ray Ozzie)在2008年的PDC大会上发布Windows Azure时,没人能预估这个软件平台将会为该公司和整个行业带来什么样的影响。
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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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2月12日,钉钉已连续在苹果应用商店霸榜7天。记者采访获悉,春节以来,在家办公及在家上课的强需求,使得钉钉后台系统峰值流量暴增百倍。钉钉通过阿里云连续扩容10万台云服务器,成功抗住这一巨大的流量冲击!
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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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微服务架构模式经过5年多的发展,在各行各业如火如荼地应用和实践。如何在企业中优雅地设计微服务架构?是企业面对的一个重要问题。本文将讲述微服务架构1.0设计与实践以及面临问题和破局,最后讲述微服务架构2.0设计与实践等方面,尝试去回答这个难题。
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武汉肺炎疫情把远程医疗又推向大家的视线中来。远程医疗作为近年来热度最高的新兴科学之一,融合了医学、通信、信息等领域,对推动我国医疗卫生事业的发展具有重要的战略意义。远程医疗能有效改善医院医疗资源偏态分布的情况,并支持医学互动和会诊降低对时间和空间的要求。
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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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十大类疫情服务紧缺 阿里广发英雄帖抗疫小程序开发者最高可获50万元奖励
全民积极响应国家抗击新冠肺炎疫情的号召,正催生出越来越多新的互联网服务缺口。基于对用户、政府、企事业单位抗疫服务需求的紧缺情况调查,支付宝今日面向社会各界开发者发布“10大疫情期最急需服务开发清单”,号召更多开发者投入进来开发更多服务,解决社会问题。据了解,清单涵盖了口罩预约、疫情上报、社区出入管理、代跑腿、餐饮外卖等疫情防护及便民生活类服务。
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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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“云原生全家桶“KubeSphere 如何让企业从容迈进云原生时代?
最近两年,云原生大火。究其原因,“数字化转型”几乎成为所有企业当下最迫切的需求,在这样的趋势下,恰逢新旧IT架构升级的契机,容器、微服务等技术与理念得以发挥所长。众多“上云”企业,寄望于业务能够快速迭代、缩短交付周期、弹性敏捷以及成本控制更优……以支持现有业务的快速发展及创新。
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2月3日是一个特殊的开工日,为防范疫情,在阿里巴巴钉钉上有超过1000万家企业组织的2亿上班族在线开工。为支持此次史无前例的办公需求,钉钉在阿里云上紧急扩容1万台云服务器来保障钉钉视频会议、群直播、办公协同等功能,保障用户流畅体验。
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2月3日,华中科技大学同济医学院基础医学院、华中科技大学同济医学院附属武汉儿童医院、西安交通大学第一附属医院、中科院北京基因组研究所、华为云联合科研团队宣布,筛选出五种可能对2019新型冠状病毒(2019-nCoV)有效的抗病毒药物。