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  • Apache ZooKeeper 是分布式系统中常用的协调服务框架,提供配置管理、命名服务、分布式锁和集群管理等功能。Leader:负责事务请求的处理和集群内数据同步。Follower:处理非事务请求,参与投票选举,接受 Leader 的同步。Observer:不参与投票,仅作为读请求的分流节点。ZooKeeper 的核心目标是保证数据一致性。因此,当 Leader 节点宕机或网络分区时,ZooKeeper 必须通过选举算法快速选出新的 Leader,保证系统继续正常运行。
    weixin_53520202
    青衫111
    前天
  • 记住:未来的财税专家,不再是“账本里的能手”,而是“懂数据的规则制定者,会预测的战略支持者”——而提升能力与考取CDA,正是实现这一目标的并行路径。值得注意的是,在财税大数据应用日益成为主流的背景下,仅依靠传统财税课程已难以培养出“懂数据、能建模、善分析”的新型财税人才。作为数据科学与财税场景深度融合的权威证书,CDA不仅能弥补传统课程中数据分析能力的缺失,更可成为财税人员向智能化、战略化转型的“关键推力”。传统课程培养的是“合规执行者”,大数据应用培养的是“数据决策者”。
    xiaofan672013
    xiaofan672013
    前天
  • 在 HBase 中,,所有对数据的更新操作本质上都是—— 因为 HBase 的数据模型是 “行存储”,必须通过 Rowkey 定位到具体的行,才能更新该行中的列数据。也就是说,你之前使用的put命令其实已经是 “根据 Rowkey 进行更新” 了,Rowkey 是更新操作的必要参数。
    qq_36932624
    专注于大数据技术栈
    昨天
  • 在 PySpark 中,UDF(User-Defined Function,用户自定义函数) 是扩展 Spark 功能的核心工具,用于处理内置函数(如pyspark.sql.functions中的函数)无法覆盖的自定义逻辑(如复杂字符串处理、自定义数值计算、多列联动计算等)。仅当内置函数无法满足需求时才用 UDF。Pandas UDF(Vectorized UDF):基于Apache Arrow批量处理数据,直接操作 Pandas Series/DataFrame,性能比普通 UDF 提升 5-10 倍。
    LLMUZI123456789
    灯下夜无眠
    前天
  • 摘要 本文介绍了基站数据分库存储的实现方案。针对基站数据量大特点,采用按地区分库策略:动态数据存储在SQL Server,轨迹数据存储在Elasticsearch。实现方法包括:1) 为用户账户打地区标签,实现数据分区查询;2) 使用MyBatis-Plus多数据源插件管理SQL Server连接,配置多个ElasticsearchTemplate处理ES数据;3) 通过定时任务自动创建ES索引。文章还提供了Spring Boot多数据源配置示例和整体架构图,展示了基于地区标签的数据路由机制。该方案有效解决
    u011018979
    java、iOS、Vue
    昨天
  • 用 “数据完整性(zxid)” 和 “身份标识(myid)” 作为硬指标,让所有节点通过一次集中比较,快速选出大家都认可的 “数据最完整” 的节点当 Leader。这个过程既保证了 Leader 的合法性(数据最新),又通过优化流程实现了高效选举,是 ZooKeeper 在分布式环境下保持一致性的核心保障。
    liuyue666aaa
    六月大数据
    前天
  • 内存管理:充分利用统一内存架构,避免不必要的数据传输批处理大小:根据模型大小调整批处理大小以优化内存使用精度选择:在精度损失可接受范围内使用较低精度计算流水线优化:重叠计算和数据传输操作DGX Spark作为一个专门的AI计算平台,在大模型开发的各个阶段都能发挥重要作用。从数据预处理到模型训练,从微调到推理部署,其统一内存架构和强大的计算能力为AI开发者提供了前所未有的本地开发体验。需要注意的是,虽然DGX Spark性能强大,但合理的算法设计和系统优化仍然是获得最佳性能的关键。
    time_days
    睡不醒和起不来
    前天
  • Hadoop 是一个开源的分布式计算框架,主要用于处理海量数据的存储和计算问题。通过 Hadoop Distributed File System (HDFS) 将数据分散存储在多个节点上,支持高容错性和横向扩展。例如,存储日志文件、传感器数据等。$$ \text{BlockSize} = \max(\text{dfs.blocksize}, \text{文件大小} / \text{节点数}) $$与传统关系型数据库相比,Hadoop 更适合处理 PB 级数据,但延迟较高(适合离线场景)。
    u010674283
    NiceZack
    昨天
  • 本文介绍了一个基于大数据的旅游网站用户行为分析系统,采用Hadoop+Spark技术栈,支持Python/Java双语言开发。系统通过Django/Spring Boot实现后端,Vue+ElementUI构建前端,结合MySQL数据库,对用户设备偏好、位置类型、工作时间影响等维度进行多维度分析。核心功能包括用户行为特征提取(如设备使用率、转化率)、聚类分析(KMeans算法)以及可视化展示。系统界面截图展示了丰富的分析图表,代码示例演示了Spark SQL的数据聚合处理流程。
    2301_79526727
    IT毕设梦工厂
    前天
  • 前言:在数据爆炸的时代,如何从海量信息里快速捕获有价值的内容,是各行业数字化进程中绕不开的核心挑战。Elasticsearch(简称 ES)作为 分布式全文搜索引擎的标杆性工具,凭借 毫秒级检索速度、灵活的索引定制能力、强大的分布式架构,成为了电商、医疗、金融、运维等众多领域 挖掘数据价值 的关键载体——小到电商平台的商品模糊搜索,大到医疗病历的精准匹配、金融交易的实时风控分析,都能看到 ES 在背后支撑。本文将带您从底层逻辑入手,先看透 ES 与索引的核心原理;再通过 电商、医疗、金融、运维 等真实行业场
    weixin_66855479
    Linux运维技术栈
    前天
  • 摘要:本文介绍了AMQP协议及RabbitMQ的核心概念与应用。AMQP作为消息中间件的开放标准协议,定义了消息传递的结构和规则。RabbitMQ作为AMQP实现的消息代理,通过生产者、交换机、队列和消费者等核心组件实现应用解耦和异步通信。文章详细解析了四种交换机类型(Direct、Topic、Fanout、Headers)的路由规则及适用场景,并提供了Java操作RabbitMQ的实践指导,包括环境搭建和连接工具类实现。通过消息队列机制,RabbitMQ有效解决了系统间耦合性高、峰值压力和同步阻塞等问题。
    weixin_38780810
    小波饽
    前天
  • 摘要: 本文介绍了如何配置Git多远程仓库,实现代码同步到多个平台(如Gitee、GitHub)。内容包括:通过git remote add添加远程仓库;首次推送时-u参数的作用(设置默认上游分支);分别推送与一键同步的三种方法(别名、多URL配置、自动化工具);以及常见问题与最佳实践,如查看/修改上游分支、避免误操作等。适用于需要跨平台协作或备份代码的开发者,兼顾灵活性与效率。
    qq_46032105
    风茫
    昨天
  • 管理层面,安全管理模块处理隐患与 “三违” 问题,生产管理跟踪班组作业与进度,机电设备管理实现全生命周期监控,一通三防管理专项管控通风、防粉尘等关键环节,综合决策则通过大数据分析优化成本与运营效率,移动 APP 进一步延伸管理触角至井下一线。三是直观的人机交互,借助三维模型与 GIS 地图,可视化呈现人员轨迹、设备状态等信息,提升管理便捷性。本方案立足煤矿行业发展现状与痛点,构建了集感知、分析、决策、执行于一体的智慧矿山体系,通过技术融合与管理升级,实现煤矿安全生产、高效运营的智能化转型。
    2301_78256053
    matlab@com
    前天
  • 文章摘要:绿色积分电商平台普遍面临"积分分不动"困境,以"我店"模式为例分析,其通过商家让利获取积分的机制虽可持续,但仍需应对兑付压力。解决思路需从控盘机制(限制投机行为)和积分消耗(多元消费场景)两方面入手,并探索区块链技术赋予积分跨平台流通价值。商业本质应从流量争夺转向信任共建,通过真实价值提升用户粘性。(149字)
    2501_92841159
    微三云-轩
    前天
  • 影响严重性说明消费停滞高整个组暂停工作,导致消息延迟堆积。重复消费中-高影响系统业务的幂等性,可能导致数据错误。系统开销中通信成本增加,可能成为性能瓶颈。连锁反应灾难性可能导致系统陷入反复Rebalance的恶性循环,完全不可用。Rebalance是Kafka保证高可用和扩展性的基础机制,但频繁的、非预期的Rebalance是生产环境需要极力避免的问题。运维和开发人员应重点关注消费者的健康状况,特别是和的配置,确保消费逻辑高效,从而保证系统的稳定性和低延迟。
    mopmgerg54mo
    许于宝的博客
    昨天
  • 📕我是廖志伟,一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》、(架构篇)、作者、清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、CSDN博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。
    java_wxid
    Java程序员廖志伟
    前天
  • 本文介绍了ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)的安装与配置过程。首先提供各组件下载地址,指导用户创建专用目录并解压安装包。重点说明Elasticsearch的配置修改,包括外网访问、端口设置、内存优化以及安全认证等,强调需为非root用户运行。接着介绍Kibana的配置方法,包括关联Elasticsearch、设置中文界面等。最后以MySQL同步为例展示Logstash的配置流程,包括输入、过滤和输出模块的设置,以及JDBC插件的安装。全文提供了详细的命令和配置文件修改示例,
    gd898989
    vace cc
    昨天
  • 你是否正面临Elasticsearch(ES)许可证变更带来的困扰?是否担心迁移到OpenSearch会导致业务中断?根据AWS 2024年开发者调查,83%的ES用户计划在未来12个月内迁移到OpenSearch,但其中67%的团队遭遇了兼容性问题。本文将系统梳理从ES 7到OpenSearch 2.x的完整迁移路径,通过12个真实案例解析迁移过程中的核心痛点,并提供经生产环境验证的解决方案。...
    gitblog_00782
    樊思露Roger
    前天
  • 当你需要将Elasticsearch(ES)集群从2.x升级到8.x,或是在混合版本环境中同步数据时,是否遇到过索引映射不兼容、查询语法错误、数据迁移中断等问题?作为一款功能强大的数据迁移工具,Elasticsearch-Dump(ES-Dump)能够帮助你轻松应对这些挑战。本文将深入剖析ES-Dump如何处理不同ES集群拓扑结构,提供从检测、适配到优化的全流程解决方案,让你彻底告别版本迁移的痛苦...
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    钱勃骅
    2025-09-16
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