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Spring AMQP（Spring Rabbit）整合 RabbitMQ 的工程化最小闭环：通过 JavaConfig/注解方式声明 CachingConnectionFactory、RabbitAdmin（AmqpAdmin）、RabbitTemplate（AmqpTemplate）与 Queue Bean，实现默认交换机（amq.default）按 routingKey=队列名的直投发送，以及 receiveAndConvert 的同步拉取验证链路。重点覆盖 ConnectionFactory 包名易
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- 武子康
- 昨天
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本文介绍了如何使用OpenRewrite工具将Spring Boot 2升级到4版本。OpenRewrite是一个自动化代码重构工具，能高效处理Spring Boot升级中的包名迁移、配置更新等任务。文章详细说明了升级步骤：首先配置Maven/Gradle插件，通过rewrite:diff预览变更，再执行rewrite:run应用修改，最后手动处理剩余问题。同时提供了升级后的验证方法和常见问题解决方案，如javax到jakarta的包替换、Spring Security配置调整等。文章强调升级前应做好备份和
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- IT 行者
- 昨天
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在数字化转型浪潮中，大数据技术已成为企业核心竞争力。本文将系统解析大数据技术的核心概念、技术架构、关键组件及实践应用，通过详细的架构图和对比分析，帮助读者构建完整的大数据知识体系。大数据是指无法在合理时间内用传统软件工具进行捕捉、管理和处理的海量、高增长率和多样化的信息资产。其核心特征通常用5V模型来描述：fill:#333;important;important;fill:none;color:#333;color:#333;important;fill:none;fill:#333;
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- Seal^_^
- 23小时前
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摘要：Cloudera CDP7.3通过集成Kafka、Flink、Kudu等组件构建批流融合架构，支持毫秒级实时数据分析。其核心方案包括Kafka作为消息总线、Flink/Spark Streaming流处理、Kudu+Impala实时存储查询组合，适用于金融风控、实时监控等场景。该平台通过资源隔离、Checkpoint优化等手段提升性能，并支持ML模型实时推理。尽管在ARM架构下存在组件兼容性问题，但整体提供了企业级可治理的实时分析解决方案，尤其适合强监管行业的低延迟需求。
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- 肥仔鱼yumgpkpm
- 前天
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通过 XML（spring-rabbit.xsd）配置 connection-factory、RabbitTemplate（AmqpTemplate）、RabbitAdmin，并声明 Queue、DirectExchange 与 Binding，实现“启动容器→自动声明资源→发送消息→同步拉取消息”的闭环。重点澄清 RabbitTemplate 的默认交换机（amq.default）路由规则：当调用 convertAndSend(routingKey, msg) 时 routingKey 必须等于队列名
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- 武子康
- 昨天
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Materialized Table（物化表）在 Flink SQL 中把“查询结果 + 新鲜度目标 + 自动刷新管道”打包成一个可管理对象。要在生产环境真正跑起来，涉及 **Client / Flink SQL Gateway / Catalog & Catalog Store / Flink Cluster** 多组件协作：创建/修改/删除物化表走 SQL Gateway；元数据写入 Catalog；Catalog 属性持久化依赖 Catalog Store；FULL 模式的周期刷新由 SQL Gate
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- Hello.Reader
- 昨天
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你需要看到的，是在每一个云上对象存储服务的设计理念里，在每一个分布式计算框架的资源调度逻辑中，在每一场关于数据湖治理的讨论背后，都或深或浅地映射着那个来自2005年的、朴素的、关于“移动计算而非移动数据”的巨人身影。它像一个沉默的巨人，奠定了我们今天所畅谈的大数据世界的全部物理基础，却也在技术浪潮的迭代中被贴上了“笨重”、“过时”的标签。在Hadoop诞生之前，处理海量数据的思路是集中的、以计算为中心的：将散落在各处的数据，通过网络汇聚到拥有强大计算能力的少数几台“大型机”或“服务器”上进行处理。
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- xerthwis
- 前天
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摘要：本项目针对电商平台用户行为数据分析需求，构建了一套完整的大数据处理流程。采用Flume实时采集日志数据至HDFS，通过Hive建立分层数据仓库（ODS/DWD/DWS/ADS），实现数据清洗、转换和聚合分析。重点计算了UV、PV等核心指标，并基于时间、事件、设备等多维度进行统计分析。最终通过FineBI工具实现数据可视化，生成包含趋势图、热力图等分析报表。项目解决了数据采集配置、格式解析、空值处理等技术难点，形成了一套可复用的数据分析框架，为电商运营决策提供了有效的数据支持。
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NetCoreKevin项目中的kevin.CodeGenerator模块是基于.NET的企业级SaaS架构组件，采用Vue3前端和领域驱动设计，支持多租户、实时通信等功能。该代码生成器通过配置模板快速生成CRUD相关代码，包含获取区域名称、实体列表和构建代码的核心服务接口。实现基于Roslyn分析源码特性，自动识别带Table特性的实体类，支持灵活配置项目结构路径，显著提升开发效率。项目开源地址提供GitHub和Gitee双平台访问。
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本文系统分析了NoSQL数据库的技术特点及其在互联网业务中的应用。首先指出关系型数据库在分布式场景下的瓶颈，包括横向扩展困难、强一致性约束等问题。然后详细阐述了NoSQL数据库的七大技术特点：弱化模式、分布式部署能力、开源特性、快速检索、SQL支持有限等。文章比较了NoSQL与关系型数据库的互补关系，并介绍了NoSQL在大数据领域的应用场景。 重点分析了主流NoSQL数据库类型：文档型数据库MongoDB的集群架构和分片机制；图数据库Neo4j在知识图谱构建中的优势；键值数据库Redis的数据类型和持久化方
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- 代码亮晶晶
- 前天
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本文摘要：文章系统梳理了云计算、NoSQL数据库及相关技术的关键知识点。在云计算部分，辨析了部署模型（排除企业云）、服务模型（排除系统即服务）及常见误区；NoSQL部分重点分析了其特点（非关系型、弱一致性）、与关系型数据库差异（不支持SQL、弱化完整性约束），并详细介绍了MongoDB、Neo4j、Redis、Cassandra等典型NoSQL数据库的核心特性与应用场景；最后概述了HBase架构原理及搜索引擎等衍生技术。全文通过判断题、选择题等形式，全面对比了各类数据库在数据模型、分布式处理、CAP理论等方
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- 代码亮晶晶
- 前天
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时序数据库（TSDB）正成为工业4.0、新能源车联网等场景的关键基础设施。面对海量设备传感器产生的时序数据洪流，传统关系型数据库在写入性能、存储成本和查询效率上捉襟见肘。本文深入分析了时序数据库选型的三大核心维度：极致写入性能与压缩比、端边云协同能力、生态兼容性，并对比了InfluxDB、Prometheus等国外产品与Apache IoTDB等国产方案的优劣。重点指出IoTDB凭借树形数据模型、原生TsFile存储格式和全开源架构，成为工业物联网领域的黑马，其设计理念完美契合海量设备监控、边缘计算等复杂场
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- Lion 莱恩呀
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甲骨文承诺能帮助客户尽快上手员工健康和安全管理解决方案，提供相关的白皮书，在其中列出配置基本安全事件报告的详细步骤，并在整个4月为客户提供线上支持服务，协助客户完成配置工作。
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当企业通过上云实现转型时，迁移是一个重要的无法回避的话题。 迁移是为了提高企业信息架构和应用的敏捷性，从而助力企业快速创新和发展；迁移也是为了提高企业全球化和数字化的水平。我们从正在进行转型的公司中看到，通过云迁移实现架构和应用的现代化，主要有四个大趋势。
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就在不久前，Mobvista刚刚发布了2019年的财报数据。我们观察到其程序化广告收入已高达22.3亿元，同比增长40.8%；经调整后EBITDA达3.6亿元，同比增长高达19.5%……试想仅仅上市一年，Mobvista在增长放缓的大环境下依然能够取得如此“高光时刻”，可见其发展势头不容小觑。
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近年来，我国文化产业蓬勃发展，文化产业价值年均增速远高于同期 GDP 增速，尽管中 国演出市场在开放竞争中逐步规范有序，但目前仍处于起步和培育阶段，尚不够完善和成熟。尤其在演出场馆基础设施、管理运营等方面参差不齐。
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Apache Kafka 是一个快速、可扩展的、高吞吐的、可容错的分布式“发布-订阅”消息系统， 使用 Scala 与 Java 语言编写，能够将消息从一个端点传递到另一个端点。
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要想理解持续集成和持续部署，先要了解它的部分组成，以及各个组成部分之间的关系。下面这张图是我见过的最简洁、清晰的持续部署和集成的关系图。
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数据库是应用及计算机的核心元素，负责存储运行软件应用所需的一切重要数据。为了保障应用正常运行，总有一个甚至多个数据库在默默运作。我们可以把数据库视为信息仓库，以结构化的方式存储了大量的相关信息，并合理分类，方便搜索及使用。
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Spark3.0发布了，代码拉过来，打个包，跑起来！| 附源码编译
Spark3.0已经发布有一阵子了，官方发布了预览版，带来了一大波更新，对于我们程序员来说，首先当然是代码拉过来，打个包，跑起来！！
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提到MySQL的事务，我相信对MySQL有了解的同学都能聊上几句，无论是面试求职，还是日常开发，MySQL的事务都跟我们息息相关。
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从代码到 Docker、Kubernetes、Istio、Knative……，或许是时候重新思考从代码到云的编程了...
早些时候，开发人员只需编写程序、构建，然后运行。如今，开发人员还需要考虑各种运行方式，作为可执行文件在机器上运行（很有可能是虚拟机），还是打包到容器中；将容器部署到Kubernetes中，还是部署到serverless的环境中或服务网格中。然而，这些部署方式并不是开发人员编程经验的一部分。开发人员必须以某种方式编写代码才能在特定的执行环境中正常工作，因此编程时不考虑这些问题是不行的。
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最近，安全圈又有一个大新闻，微博名为@安全_云舒的微博用户在发文称：“很多人的手机号码泄露了，根据微博账号就能查到手机号……已经有人通过微博泄露查到我的手机号码，来加我微信了。”
活动
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2021-11-10
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2021-03-09
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2020-12-16
独家定制
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