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在深入学习Kafka之前,有必要先了解Kafka系统的核心组件,图展示了Kafka的组件结构及各组件之间的关系。组件名称相关说明Topic (主题)特定类别的消息流称为主题,数据存储在主题中,主题被拆分成分区Partition (分区)主题的数据分割为一个或多个分区,每个分区的数据使用多个segment文件存储,分区中的数据是有序的Offset (偏移量)每个分区消息具有的唯一序列标识Replica (副本)副本只是一个分区的备份,它们用于防止数据丢失Producer (生产者)
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2026年大数据应用开发技能大赛电商数据分析摘要 本文提供了2026年大数据应用开发职业院校技能大赛离线数据指标计算(电商)赛题参考答案。其中题型一要求统计各省份地区每月订单数据,包含: 使用Spark SQL从DWD层表计算各省份地区的月订单量和金额 结果包含省份ID、名称、地区ID、名称及消费总额和订单总数 数据示例显示2020年4月各省份订单分布情况 最终结果需存入MySQL并按订单量、金额和省份ID降序查询前5条记录 完整解决方案包含34个省份的详细月订单数据分析结果。
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摘要:本文提出“领码SPARK”数字化赋能体系,为工程设计行业提供系统化转型方案。该体系通过战略(S)、AI(P)、协同(A)、知识(R)和价值(K)五大维度,构建以数字孪生为核心的智能基座。文章详细阐述了SPARK在智能设计、协同交付和资产运营等核心场景的应用路径,强调战略引领与价值实现相结合,助力企业从传统范式向数字化范式转型。SPARK体系不仅提供技术工具,更注重组织能力建设和知识生态培育,为行业数字化转型提供全方位支持。 关键词:领码SPARK;数字化转型;数字孪生;工程设计;人工智能
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随着分布式系统架构、微服务和容器化部署的广泛应用,日志量呈指数级增长。传统的 grep + tail 已无法满足实时搜索、关联分析、大规模存储和可视化的需求。ELK(Elasticsearch + Logstash + Kibana)成为业界首选的日志收集、分析与展示方案。本教程结合最新技术实践,从架构设计、硬件选型、安装部署、性能调优、安全加固到实际评测,逐步讲解如何在Linux香港服务器上部署高可用、高性能的 ELK 日志分析系统。
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:官方文档:(Hive内建了不少函数使用show functions查看当下可用的所有函数;通过describe function extended funcname来查看函数的使用方式。
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改端口后,要去阿里云控制台的安全组设置里,开放你刚设的端口(比如22222),否则下次就进不来了。第一次推送可能需要一点时间。完成后,刷新你的仓库页面,就能看到代码了。然后到代码平台上创建“合并请求”,等同事审查后合并到主分支。打开Xshell或其他SSH工具,填写这些信息,点击连接。拿到服务器后,为了连接它。开头的文字,就是公钥。
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本文深入解析C++11引入的引用折叠、完美转发和可变参数模板三大特性。首先介绍了值类型分类(左值、右值、将亡值等),然后详细讲解引用折叠的4条核心规则及其在模板推导中的作用。完美转发部分通过std::forward实现值类别无损传递,解决了参数传递中的值类别丢失问题。最后探讨可变参数模板如何突破参数个数限制,并结合STL中的emplace_back接口展示了三大特性的实际应用。这些特性共同构成了现代C++泛型编程的基础,使代码更高效灵活。文章采用"原理→示例→实战"的结构,帮助读者深入理
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本文介绍了RabbitMQ的安装配置及Python实现消息队列的完整流程。首先详细说明了在Linux系统下安装RabbitMQ的步骤,包括安装Erlang、RabbitMQ服务、安全配置(创建用户、设置权限、删除默认guest用户)以及开放防火墙端口。接着提供了Python程序实现,包含三个核心文件:set.py用于创建交换机和队列,producer.py发送消息,consumer.py监听并处理消息。文中还特别说明了如何配置交换机模式,实现不同优先级消息的路由,并给出了查看配置的命令。整个方案实现了基本的
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在大数据时代,微服务架构的应用越来越广泛,大量的微服务需要进行有效的管理和协调。Eureka 作为服务注册与发现的核心组件,负责维护服务的注册信息,帮助服务之间进行相互发现和调用。然而,随着微服务数量的增加和数据量的增大,Eureka 的性能可能会受到影响。本文的目的就是探讨如何在大数据时代下对 Eureka 进行性能优化,以提高其在大规模微服务环境下的稳定性和响应速度。范围涵盖了 Eureka 的核心原理、性能优化的具体方法和实际应用案例等方面。
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2026年大数据应用开发省赛工业指标计算题型参考答案汇总 本文整理了工业领域大数据应用的5种典型题型及参考答案: 车间设备运行时长中位数计算:统计各车间设备运行状态时长,计算中位数对应设备 车间月均运行时长对比:计算各车间与全厂设备的月均运行时长差异(高/低/相同) 设备状态历史查询:获取每个设备倒数第二次的运行状态记录 PM10检测浓度分析:比较各检测设备月均PM10浓度与全厂均值关系 设备状态时长统计:按月统计各设备不同状态的持续时长 所有SQL解决方案均基于工业大数据DWD层表结构,考虑了数据完整性校
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本文介绍了如何利用Elasticsearch构建一个智能代理知识库系统。该系统通过结合大型语言模型(LLM)的决策能力和检索增强生成(RAG)技术,实现了更精准的信息检索。作者以潜水知识库为例,整合了美国海军潜水手册、潜水安全手册和Google搜索API三个数据源,使用LangChain框架创建代理工具集。测试表明,该系统能根据查询意图智能选择数据源,避免无关信息干扰,并能处理超出知识库范围的问题。相比传统RAG模型,这种代理知识库具有更高的灵活性和准确性,为构建专业领域智能助手提供了有效方案。
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RabbitMQ架构、交换机、交换机和队列的声明、消息转换器
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随着社交媒体的迅猛发展,每天都会产生海量的数据。这些数据包含了用户的行为信息、情感倾向、社交关系等,对于企业和研究机构来说具有极高的价值。然而,如何高效地收集、存储和处理这些数据成为了一个巨大的挑战。Kafka作为一种高性能、分布式的消息队列系统,为社交媒体数据处理提供了一种有效的解决方案。本文的目的就是详细介绍Kafka在社交媒体数据处理中的应用,包括其原理、实现步骤和实际应用场景等,范围涵盖了Kafka的基本概念、核心算法、代码实现以及相关工具和资源的推荐。
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Zookeeper集群数据是如何同步的?
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摘要:本文系统梳理了数据仓库、数据湖与湖仓一体三大场景下的工具选型方案。从存储、计算、管理到分析四个层级,分类列举了Snowflake、Spark、DeltaLake等主流工具,涵盖开源方案与云服务。针对不同学习阶段,提供从本地Docker环境到云服务的实践路径,并给出需求导向的选型建议,如结构化分析首选Snowflake,非结构化处理推荐S3+Spark组合。工具清单兼顾技术特性与落地场景,为数据平台建设提供实用参考。
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2025年,数据真正站上了“生产要素”的位置,完成了其身份认同的“临门一脚”。而这也意味着,下一阶段的竞争将更加深刻和复杂。它不再仅仅是技术的竞争,更是治理能力的竞争、运营智慧的竞争,以及谁能最敏锐、最扎实地将数据融入真实业务场景,解决实际问题的竞争。价值觉醒的时代已经到来,对于所有参与者而言,一场关于数据效能的马拉松,才刚刚开始。
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**面试官提问:** “请简述一下 CommonJS 和 ES Modules 的区别。为什么现在的打包工具(如 Webpack/Vite)都推荐使用 ES Modules?”
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本文针对LabelImg图像标注工具在Windows系统打包为.exe后无法加载自定义标签的问题进行分析。通过研究发现,问题根源在于PyInstaller打包后__file__路径失效,导致程序无法正确识别预设标签文件位置。作者提出解决方案:动态获取EXE所在目录,修改代码使其兼容开发环境和打包后状态。最终实现打包后的labelImg.exe能自动加载同级目录下的预设标签文件,显著提升了标注效率。该改进特别适合需要固定类别列表的团队使用。
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AMD第二代7nm GPU现身:原生支持光追;Facebook曾洽谈收购Fitbit 但谷歌的报价是其两倍……...
极客头条:速递、最新、绝对有料。这里有企业新动、这里有业界要闻,打起十二分精神,紧跟fashion你可以的! 每周两次,打卡即read 更快、更全了解泛云圈精彩news go go go
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不久之前,腾讯云刚刚对外上新了一款服务器,号称深度自研且独一无二,其名字也十二分的卡哇伊,叫做“星星海”。晶少虽然还没来得及探寻其名的出处,不过在与腾讯服务器供应链总经理刘裕勋的谈聊中已基本了解到星星海的重要style之一,为云而生。
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四大开源项目联合发布 腾讯已成Github全球贡献前十公司!
近日在Techo开发者大会上,腾讯正式对四大重点开源项目进行了联合发布,包括分布式消息中间件TubeMQ、基于最主流的 OpenJDK8开发的Tencent Kona JDK、分布式HTAP数据库 TBase,以及企业级容器平台TKEStack。
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加速布局无服务器生态,腾讯云与Serverless.com达成全球战略合作!
在云计算技术领域,“Serverless(无服务器)”作为一种新型的软件设计架构正在快速崛起。作为继虚拟机、容器后的第三代通用计算平台,Serverless技术也一直是腾讯云原生的重点发力领域。 近日,在由腾讯云主办的首届Techo开发者大会上,腾讯云宣布与全球最流行的Serverless开发平台Serverless.com达成战略合作,成为 Serverless.com的全球战略合作伙伴以及大中华区独家合作伙伴。截至目前,Serverless.com拥有百万级别的活跃应用程序以及50000+的日下载量。
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邱跃鹏:软硬件一体化、Serverless、智能化是云计算三大趋势
近日腾讯公司副总裁、腾讯云总裁邱跃鹏在“腾讯Techo开发者”大会上致辞。他表示,云计算未来有三大趋势,即软硬件一体化(Cloud Native Hardware)、无服务器计算(Serverless)和智能化(Smart)。
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正式开源TKE和TBase,腾讯正成为大数据领域开源全面的厂商
在11月6日召开的Techo开发者大会上,腾讯云副总裁、腾讯数据平台部总经理蒋杰博士正式对外披露腾讯大数据平台10年技术演进历程。经过10年的积累,腾讯大数据平台的算力资源池目前已有超过20万台的规模,每天实时数据计算量超过30万亿条,并且随着资源管理平台核心TKE和分布式数据库TBase正式对外开源,腾讯正在成为大数据领域开源全面的公司。
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首次落地中国大陆的OpenInfra:中国对于开源做出的贡献力量已不可忽视
一张标志着上海现代建筑地标的东方明珠海报,另一张展示着上海悠久历史的豫园景区海报,不仅向我们展示了这座城市浓厚的历史气息与现代化的繁荣,也让我们看到了OpenStack历经9年历史背后仍有着新鲜的科技气息。仅从这两张景色迷人且拥有时尚气息的两张海报,便能够看出此次开源基础设施峰会的用心良苦。没错,前身为OpenStack Summit的Open Infrastructure Summit首次落地中国大陆,而此次也正是阿丹第一次参加这项盛会,并感到十分荣幸。
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戴尔与AMD强强联合:五款PowerEdge服务器 ,让用户无法抗拒的选择
一口气发布5款产品,除了戴尔对于市场的乐观,更来源于对产品的自信,而这份自信则在于与AMD的强强联合。
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AWS在中国区域放出了一款“重量级”容器服务,名为 AWS Fargate,光环新网运营的 AWS 中国(北京)区域和西云数据运营的 AWS 中国(宁夏)区域均提供该项服务。 据悉这是一款可以适用于 Amazon ECS的计算引擎,主要帮助企业在生产过程中运行容器、却无需部署或者管理服务器,换句话说就是专注设计和构建应用程序,而不用挂心太多基础设施的“那些事儿”。
2019-11-05 -
很多技术人总是抱怨 新技术/新框架/新概念 太多了,总是学不完,抱怨实在是学不动了。哈哈,这不,最近「 中台 」这么火热,要不要停止抱怨,再咬咬牙学一波? “很多人都担心被技术新潮流所抛弃,所以当遇见不断涌现的新技术时,总是慌忙的去学习。可是其中到底有多少是真正有用的?又有多少是昙花一现的技术呢?当你无法分辨的时候,其实不必慌张,当一项新技术/概念刚出现的时候,你不必匆忙的去学习,更不必担心自己会错过它,如果它是一个真正有价值的东西,是一个真正经受得住考验得技术,它迟早会再次出现在你面前”。
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边缘计算无论是在市场规模、年均增速还是在实际落地方面,都有可能在TMT计算领域,上演“中心走向边缘,边缘走向中心”的一幕。只不过,对于边缘计算这个相对新鲜的领域,人们对其认知却有很多不当的地方,甚至是严重的误区,这主要表现在五大方面。不夸张地说,边缘计算里的这五个大坑,可能就有你跳过的。
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是时候展现真正的技术了!4道程序员智力题你能对几道| IT巨能唠
程序员对很多人来说那就是个神秘组织,高薪、加班多都是他们的代名词。但是,大家好像还忘了一点,那就是他们也绝对聪明!黑客、代码天才、编程老手……层出不穷,晦涩的计算机难题也是分分钟搞定,想想就令人神往。那想不想试试自己是否也具备成为程序员的潜质呢,下面分享四道程序员面试智力题,请大家务必要大展身手,千万别谦虚~!
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i 智慧 | 回首30年存储演进之路 再看新数据时代阿里云存储如何革故鼎新?
人类以日新月异的速度刷新着科技的成果,其中存储的发展历史尤其悠久,堪称万年进化史。自文明诞生以来,我们就一直在寻求能够更有效存储信息的方式,从4万年前的洞穴壁画、6000年前泥板上的楔形文字,到今天普及的SSD/闪存,再到对量子存储、DNA存储技术的探索,脚步从未停止。据IDC预测,2025年全球数据将有175 ZettaBytes的总量。如此惊人而又庞大的数据量,为存储市场带来机遇的同时,也带来了不小的挑战。
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阿里云与MongoDB达成战略合作,成“唯一”;苹果将推出三款5G版iPhone;谷歌正式推出 TensorFlow 企业版……...
嗨,大家好,重磅君带来的【云重磅】特别栏目,如期而至,每周五第一时间为大家带来重磅新闻。把握技术风向标,了解行业应用与实践,就交给我重磅君吧!
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程序员, 已经渐渐成当代相亲市场的一只主力军。 甚至可以说是“香饽饽”。 越来越多的妹子, 在写择偶要求时, 会说对程序员有好感。 因为他们, 踏实聪明又靠谱, 钱多花花肠子少。 但关于程序员谈恋爱的“笑点”也不少, 一起来看看吧!
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雪花算法(snowflake) :分布式环境,生成全局唯一的订单号
snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法,结果是一个long型的ID。 这种方案大致来说是一种以划分命名空间(UUID也算,由于比较常见,所以单独分析)来生成ID的一种算法,这种方案把64-bit分别划分成多段,分开来标示机器、时间等。 其核心思想是:使用41bit作为毫秒数,10bit作为机器的ID(5个bit是数据中心,5个bit的机器ID),12bit作为毫秒内的流水号,最后还有一个符号位,永远是0。
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“如今网络安全形势错综复杂,解决方案不可能由一家公司独当天下,面对这样的情况,我们就要选择自身擅长的领域发力,其他领域采取模块合作的方式。”在最近举行的2019合肥网络安全大会上,新华三集团高级副总裁、中国区总裁张力对在场媒体表示。
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据晶少了解,国庆假期后的首个工作日,AWS就在中国区域放出了一款“重量级”容器服务,名为 AWS Fargate,光环新网运营的 AWS 中国(北京)区域和西云数据运营的 AWS 中国(宁夏)区域均提供该项服务。据悉这是一款可以适用于 Amazon ECS的计算引擎,主要帮助企业在生产过程中运行容器、却无需部署或者管理服务器,换句话说就是专注设计和构建应用程序,而不用挂心太多基础设施的“那些事儿”。



















