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原子性和保证了一系列操作要么全部成功并记录，要么全部被撤销，使数据保持一致。基于变更集: 整个机制不是简单地保存整个文档的快照，而是高效地记录和应用“变更集” (TDF_Delta仅限 TDF 数据: 此机制只对TDF_Data内部的修改有效。任何外部副作用，如写入文件、更新UI、打印日志等，都不会被记录，也无法通过Undo或回滚。堆栈模型Undo和Redo的实现是经典的数据结构——双堆栈模型，一个用于撤销，一个用于重做。
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- 心瞳几何造型
- 昨天
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本文详细介绍了在Mac系统上配置CentOS虚拟机环境并实现文件传输的方法。主要内容包括：1）下载VMware Fusion并注册安装；2）创建CentOS 7虚拟机及用户设置；3）安装FileZilla FTP工具；4）修改虚拟机IP地址的网络配置；5）设置桥接模式；6）使用FileZilla进行文件传输的连接步骤。文章通过图文结合的方式，逐步指导Mac用户完成从虚拟机部署到文件传输的完整流程，解决了Mac系统缺乏Windows常用工具的问题。
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- Atlannn
- 昨天
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本文系统阐述了大数据平台与数据中台的核心概念与实施路径。大数据平台通过分布式存储、计算引擎等关键技术，实现高并行处理、弹性扩展和成本优化。数据中台则作为治理工具，通过低代码方式解决数据标准不统一、接口碎片化等问题，提供数据接入、处理、质量管理等服务模块。文章从架构设计、技术选型到落地实践，提出"场景-能力-平台-生态"的演进路径，并以省级数据平台案例展示了实施效果。最终强调，构建现代化数据体系需要底层平台、中台治理和上层应用的协同，才能充分发挥数据价值。
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- 千桐科技
- 昨天
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热点数据隔离（独立Redis集群）、风控防刷（IP限流、验证码）。：自研RPC框架的性能瓶颈（序列化、网络IO）。：如何解决超卖、库存一致性、高并发请求？：支持海量文件存储、高可用、快速检索。（先删缓存→更新DB→再删缓存）（Canal监听MySQL变更）（Zookeeper临时节点）。（DB号段缓冲，适合金融场景）（一致性哈希/最小连接数）。（唯一订单号 + 状态机）（Redisson）或。：突发流量导致服务雪崩。（减少TCP握手开销）（定时核对交易流水）。（全局唯一但无序）。（线程池/信号量）。
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- 小凡敲代码
- 18小时前
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高考志愿填报阶段，很多大数据专业的小伙伴想了解大数据相关专业的前景，政策方向等，最近刷到一个视频，是CDA数字化人才认证发起人、中国人民大学赵安豆博士的采访，赵博士对这个专业的权威分析。首先恭喜选了“数据科学与大数据技术”专业的同学们，这是一个好专业。这个专业分成两块：一个是大数据技术；简单地说就是海量数据（PB以上级别）的存储、管理和计算，更强调计算机基础。另一个是数据科学，数据科学偏数据分析，如统计学、机器学习、深度学习，要求大量数学知识，更强调数学能力。
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- CDA数据分析师-前沿资讯
- 21小时前
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缓存是提高系统性能和减轻数据库压力的重要手段。通过将频繁访问的数据存储在高速存储介质中，可以显著减少数据获取时间。消息队列（Message Queue，MQ）是分布式系统中重要的组件，主要用于解决应用解耦、异步通信、流量削峰等问题。本文详细讲解了SpringBoot中缓存和消息队列的集成与使用，包括Spring Cache抽象、Redis、RabbitMQ和Kafka。通过合理运用缓存可以显著提升应用性能，而消息队列则能够实现系统解耦、异步通信和流量削峰，是构建高可用、高性能分布式系统的基石。
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- 半夜偷你家裤衩子
- 前天
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单节点模式，部署快捷，能快速投入使用，但也存在很多风险，并不建议大规模生产环境使用，主要问题有：1. 单点风险：一旦某个组件崩溃，整个环境将无法使用，因此生产实践中，logstash和es都是多节点集群模式；2. 消息丢失：当前的ELFK架构，并不具备消息保持的功能，一旦elk环境异常，在恢复异常的这段时间内，所有的推送过来的日志将都会丢失，这在生产实践中是不能容忍的，因此生产实践中，往往会再接入一层消息中间件，比如kafka集群，这样即便elk异常，也能确保日志数据不会丢失。
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本设计严格遵循TOGAF的业务->数据->应用->技术的架构演进路径，同时满足十万列、十亿行到千亿行不同规模数据场景的需求，通过架构治理框架确保系统可持续发展能力。通过上述方案，HBase可在十亿级数据下实现毫秒级查询，千亿级数据保持50万+/秒写入吞吐。监控关键指标（MemStore使用率、Compaction队列等），具体监控项参照。注：以上配置需结合硬件调整（64核+512GB内存+NVMe SSD集群）。：写入>30万行/秒，点查<10ms。：动态列支持，内存可控。注：千亿级数据需配合。
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- flyair_China
- 昨天
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本文介绍了RabbitMQ中确保消息可靠传输的两种机制：事务和Publisher Confirm。重点探讨了Publisher Confirm机制，包含confirm确认模式和return退回模式。confirm模式通过回调函数确认消息是否到达交换机，而return模式则检查消息是否成功路由到队列。文章详细展示了如何在Spring环境中配置这两种模式，包括创建自定义RabbitTemplate实例、设置回调函数、启用强制路由检查等。通过实验验证了当使用错误交换机和路由键时，这两种模式如何协同工作来确保消息传
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- Bug退退退123
- 20小时前
数据错误 -
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【AI深究】CatBoost深度解析：原理、算法与工程实践——全网最详细全流程详解与案例（附Python代码演示）|集成学习算法细节、数学表达、与其他Boosting算法比较|参调技巧与代码示例可视化
大家好，我是爱酱。本篇延续我上三篇Boosting (XGBoost, LightGBM, AdaBoost)，继续去讲解CatBoost（Categorical Boosting）的核心原理、算法细节、数学表达、优缺点、工程实现与实际意义，帮助你全面理解这一经典Boosting算法的本质与应用。注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！-
- 人工智能AI酱
- 昨天
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技术要点速览 本文总结了多项核心技术要点： 数据库索引：对比了B树与B+树结构差异，介绍了索引覆盖优化和MySQL性能优化策略 Kafka机制：包括ACK确认机制、分区策略和避免重复消费的方法 网络协议：详解TCP三次握手/四次挥手流程，以及HTTP与HTTPS的安全差异 Redis特性：主从复制流程和RDB/AOF持久化适用场景分析 Linux运维：常用命令集（进程/端口/资源监控）及文本三剑客(grep/sed/awk)用法 HTTP请求：POST方法使用场景和文件上传时的格式选择建议 涵盖数据库、消息
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- 学历真的很重要
- 15小时前
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利用MapReduce框架可实现大规模数据的分布式排序，核心是将数字作为键输出，借助Hadoop的自动排序机制完成排序工作。对于网页停留时间计算，需按用户和会话分组后，通过窗口函数或时间差计算相邻页面的访问间隔。两种场景均体现了大数据处理中"分治+排序"的核心思想，前者直接利用框架特性，后者需结合业务逻辑进行时序分析。关键点包括：确保数据正确分区排序、处理边界情况（如末页停留时间）、优化性能（如使用Combiner或合理设置Reducer数量）。
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- 言析数智
- 昨天
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- 数据错误
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本文介绍了Hive中JOIN操作的实现与优化方法。首先阐述了Hive的两种JOIN实现方式：CommonJoin和MapJoin，分析了数据倾斜的产生原因。其次详细介绍了四种JOIN类型及其特点：INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN和FULL JOIN。接着提出Hive JOIN优化的五大策略：利用MapJoin、分区限制、优先使用LEFT JOIN、避免笛卡尔积和应用谓词下推。最后针对数据倾斜问题，给出了四种解决方案：数据过滤、MapJoin应用、数据分离和数据打散技术。
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- 乌小云_
- 前天
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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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活动
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2021-11-10
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2021-03-09
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2020-12-16
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