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在工业4.0与物联网（IoT）的驱动下，全球时序数据规模正以每年超过40%的速度增长。传统关系型数据库难以满足其存储与分析需求。时序数据库（Time-Series Database, TSDB）作为专门处理此类数据的工具，已成为工业互联网、能源监测、金融交易等领域的核心基础设施。在众多开源与商业产品中，Apache IoTDB凭借其自主可控的技术架构与工业场景深度优化，正逐步成为国产时序数据库的标杆。本文将从需求分析、技术对比、行业应用等维度，系统阐述IoTDB的选型价值。
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- 倔强的石头_
- 22小时前
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本文详细解析了 Elasticsearch 快照恢复 API 的三个核心参数：indices（指定恢复的索引）、rename_pattern（定义重命名匹配模式）和rename_replacement（定义重命名规则）。通过多个实际案例展示了参数组合使用效果，包括恢复特定索引、通配符匹配、排除索引以及复杂重命名等场景。文章特别强调了索引命名的规范要求，解释了 Elasticsearch 对字符长度和类型的限制原因，包括安全性、性能、兼容性等方面的技术考量。
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- 大数据与AI实验室
- 昨天
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在日常开发中，很多人使用数据库查询、缓存检索，但对真正的“搜索引擎”或“全文检索引擎”的底层原理知之甚少。尤其是像站内搜索、文档搜索这样的功能，其背后所依赖的技术体系，与我们常用的 SQL 查询完全不同。本文将从零讲起，带你系统了解全文检索引擎的工作机制：**它解决了什么问题？分词怎么做？倒排索引又是什么？它们如何协同支持用户的搜索请求？**如果你想构建自己的搜索系统，或想理解百度、ElasticSearch、Solr 等技术的底层，这篇文章会给你清晰的思路。
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- 要阿尔卑斯吗.
- 22小时前
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Kafka是一个分布式流处理平台，具有高吞吐量、低延迟的特点。作为消息队列，Kafka通过解耦生产者和消费者实现异步通信，提供削峰填谷、顺序保证等功能。安装时需要先启动ZooKeeper进行协调调度，再启动Kafka服务。通过命令行可以创建和管理主题(Topic)，发送和消费消息。Java API操作需要配置生产者/消费者参数，包括服务器地址、序列化方式等。核心机制包括数据分区、消费者组订阅等，确保消息可靠传输和高效处理。Kafka适用于大数据实时处理场景，是构建分布式系统的关键中间件。
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- 陌上烟雨！
- 18小时前
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本文针对电商搜索系统性能瓶颈问题，提出Elasticsearch的优化策略。随着商品数据增长和多条件查询增加，搜索响应时间显著变慢。文章从倒排索引压缩、分片策略、深度分页处理和相关性算分四个维度展开分析： 倒排索引优化：介绍FST、Roaring Bitmap等压缩算法，提出字段类型选择和索引配置建议； 分片策略：阐述分片数量黄金法则，分析写入瓶颈机制，提供动态调整方案； 深度分页：剖析from/size的性能问题，推荐Search After和PIT等替代方案； 相关性算分：解析BM25算法原理，提出字段
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- 没有bug.的程序员
- 21小时前
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ES用IK Analyzer分词：先切成“今天”、“天气”、“真好”、“适合”、“打篮球”。如果没分词器，ES可能把“打篮球”切成“打”和“篮球”，结果搜索“篮球”时冒出“打架”内容——乱套了！一致性：默认是“最终一致”——订单可能延迟1秒显示，但你可以设置成“强一致”：顾客必须等所有分店都点头才下单，免得出现“我要少糖”变成“多糖”的悲剧（版本号防错）。自定义词典：加个“yyds”（永远的神），它就不会切成“y”、“y”、“d”、“s”了。试试看，输入“ES yyds”，它懂你的意思！
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- 小冷coding
- 21小时前
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本文探讨了Java在大数据分布式存储中的应用，针对金融、医疗等行业的痛点问题提出解决方案。在金融高频交易场景中，Java方案通过内存缓存和异步写入将延迟从52ms降至8ms；银行灾备系统实现15秒故障检测和45秒切换，满足监管要求；医疗领域则平衡隐私保护与实时调阅，CT影像调阅时间从30秒缩短至1.2秒。研究基于18个行业案例，展示了Java如何通过全行业适配、数据安全可控和智能调度等核心能力，将存储延迟降低90%，扩容停机时间从8小时缩短至100ms，有效解决企业面临的存储性能瓶颈问题。
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- 青云交
- 前天
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优先检查文件权限和是否被其他程序占用，这是最常见的原因。如果是编辑器问题，尝试换一个编辑器（如从图形化工具换成终端编辑器）测试。操作后，可用命令确认内容是否已添加。合并的核心是代码内容的整合，而非分支本身的 “合并成一个”。合并后，源分支（如dev）可以保留（用于后续开发）或删除（如果已完成使命）。分支的 “关联” 是指它们共享部分提交历史，合并会让目标分支与源分支的历史产生关联，方便后续追溯。如果想彻底 “变成一个分支”，可以合并后删除其中一个分支（如），但这是手动操作，而非合并的必然结果。
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- DIY机器人工房
- 15小时前
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而在消息TTL中，连续发送过期时间长和过期时间短的消息，即使过期时间短的消息已经过期，只要过期时间长的消息还未过期，过期时间短的消息仍然会在队列中。比如消息1TTL为10s，消息2TTL为30s，消息2先发送，消息1后发送。比如订单超时支付自动取消，订单系统下单时设置延迟时间，并将订单消息投递到RabbitMQ中，消息超时则把订单消息发送给消费者（订单系统的订单状态处理模块），订单系统根据是否收到支付系统支付成功的消息或超时订单来修改订单状态（成功支付或超时未支付）。注意：队列TTL和消息TTL的区别。
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- superstrer
- 16小时前
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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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活动
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2021-11-10
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2021-03-09
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