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本文详细介绍开源高吞吐量分布式消息中间件kafka的架构与组件构成。
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本文仿若一盏璀璨明灯,深度照亮 Hive 基于 MapReduce 执行原理的幽秘路径。凭借丰富且典型的案例、精妙且可操作的代码,佐以精美的可视化呈现,深入挖掘架构精髓、细致剖析任务流程、全面揭示优化要诀,为大数据领域的从业者铸就一把开启高效数据处理智慧之门的金色钥匙,是探索 Hive 底层运行机制的核心指南。
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本实验介绍Kafka的安装部署,Kafka的topic创建及如何生成消息和消费消息,Kafka和Zookeeper之间的关系,了解Kafka如何保存数据及加深对Kafka相关概念的理解。
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Java 8目前仍然是许多企业中主要使用的版本之一,尤其是对于比较保守的公司。在过去,CMS (Concurrent Mark-Sweep) 垃圾回收器在Java 8中是一种常见选择,因为它在某些场景下能够提供较好的性能。然而,随着Java版本的不断更新,一些旧的特性和组件被淘汰或替代,比如CMS。Java 14中正式废弃了CMS,而新的垃圾回收器,如ZGC和G1,逐渐成为了主流选择。ZGC和G1在处理大内存堆和低停顿时间方面表现出色,适用于现代应用程序的需求。
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一个良好的架构能够提高数据的存储效率、访问速度和处理能力,为大数据服务的创新提供坚实的基础。同时,通过提升数据质量和标准,可以确保数据的准确性、一致性和可靠性,从而为大数据服务提供高质量的数据支持。在安全方面,大数据治理能够加强数据的保密、完整性和可用性,保护用户的隐私和企业的敏感信息,为大数据服务的创新提供安全保障。
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Elasticsearch 基础入门--elasticsearch之索引创建
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Flume 是一个分布式、可靠且可扩展的系统,用于收集、聚合和传输大量日志数据。它常用于从各种数据源(例如日志文件、应用程序、系统等)收集数据并将其传输到 Hadoop 生态系统(例如 HDFS、Hive、HBase 等)进行进一步处理。Flume 主要由多个组件构成,其中 Flume Agent 是核心的执行单元。Flume Agent 是 Flume 架构中的基本执行单元,负责处理数据流的接收、传输和存储。它可以独立运行或作为 Flume 集群的一部分来提供更高的可扩展性。
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为了介绍清楚Android显示系统,得从实战的目的花几篇文章介绍下OpenGL ES,对OpenGL ES熟悉的可以直接跳过这几章。OpenGL ES是OpenGL的精简版,专门用于嵌入式平台,因为嵌入式平台硬件资源有限,做了定向的优化。而OpenGL就是定义了一套渲染API标准(注意不是库),方便不同操作系统,不同硬件对渲染进行统一。目的就是一个:将3D世界转换到2D屏幕显示出来,比如以前小学课文中有一篇叫做《画杨桃》,3D空间中的杨桃就像我们设计的一个模型,但是,从不同视角去看,在2D屏幕上形成的一张画
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介绍作用 介绍:作用:介绍作用hadoop.dll防止报nativeio异常等(IO流异常)winutiles.exe没有的会报空指针异常等一般情况下如果IDEA中没有配置日志文件,在最终报错结果中只能看到找不到该文件或目录,建议在IDEA中还是配置好日志文件方便查找错误出错:在hadoop作业利用IDEA的JAVA API操作进行数据去重时,总是报错找不到该文件或目录,以下为总结的其他人的方法2.如果不是1的问题,则检查hadoop的windows环境依赖是否已经配置 github连接:
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讲解 flink的历史服务器 如何查看历史作业信息
数据错误
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在这个快速发展的数字时代,人工智能和大数据已经成为推动社会进步的重要力量。2024年11月30日,在充满活力的魔都上海,一场关于智能文字识别技术的盛会——合合信息×KOL线下技术交流会(上海站)如期举行。本次活动由行业领先的人工智能及大数据科技企业合合信息主办,旨在通过与行业内意见领袖(下文简称KOL)的深入交流,共同探讨当前以及未来智能文字识别技术的发展趋势、应用场景,并分享合合信息旗下扫描全能王App这款产品在市场中的实际应用案例及其背后的技术创新。
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用 Arbess 配置你的第一条流水线,让开发更轻松,工作更高效!以下是快速上手的简单步骤。
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整理了一篇git常用的命令参考手册,命令顺序按照git的常用操作顺序做了排序,后续会继续完善内容示例并补全其他命令使用说明。
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plugins.- set:- json:- remove:set 设置 一个字段json 解析 message 字段为 json_msg (message字段默认就是nginx日志的全部,原始格式)remove 删除字段可以删除中间字段grok 使用 grok匹配模式提取字段spilt 分割。。。。因为设置nginx日志为json 就不需要写复杂的grok处理器但grok更灵活可以匹配更多字段,但会消耗cpu可能成为性能瓶颈grok 在logstash 中也用到。
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RabbitMQ提供了多种工作模式以适应不同的应用场景和需求。简单模式和工作队列模式适用于简单的消息传递和负载均衡场景;发布订阅模式和路由模式适用于需要将同一消息发送给多个消费者或根据路由键进行消息过滤的场景;通配符模式提供了更灵活的消息路由机制;RPC模式适用于分布式系统中的远程服务调用场景;发布确认模式则提供了消息的可靠性保障机制。在选择RabbitMQ的工作模式时,需要根据具体的应用场景和需求进行权衡和选择。
数据错误
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实体抽取:从医疗文本中识别出重要的医疗实体,如疾病名称(如感冒、肺炎等)、症状(如发热、咳嗽等)、药物名称(如阿莫西林、布洛芬等)等。它具有高效的图查询能力,能够快速根据节点和边的关系在知识图谱中找到所需的知识路径,支持复杂的查询操作,适合医疗诊断问答中频繁的知识检索需求。当整合来自不同数据源的医疗知识时,需要处理知识的重复、冲突等问题。利用图数据库(如 Neo4j 等)来存储知识图谱,其中节点表示医疗实体(如疾病、症状、药物等),边表示实体之间的关系(如疾病与症状的关联、药物与疾病的治疗关系等)。
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通过pycharm对远程代码进行拉取或推送
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Zookeeper的通知机制是什么?
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vue3项目配置最新的eslint9 和prettier以及代码提交检验,完整代码可直接复制到项目使用
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看完这一篇,你就对 Spring Security 略窥门径了
开发Web应用,对页面的安全控制通常是必须的。比如:对于没有访问权限的用户需要转到登录表单页面。要实现访问控制的方法多种多样,可以通过Aop、拦截器实现,也可以通过框架实现,例如:Apache Shiro、Spring Security。我们这里要讲的Spring Security 就是一个Spring生态中关于安全方面的框架。它能够为基于Spring的企业应用系统提供声明式的安全访问控制解决方案。
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为什么要在油气行业中应用 IoT?这 8 个应用场景告诉你 IoT 在油气行业中可以做什么...
如今,物联网已经进入了各行各业:汽车、农业、绿色能源。物联网还将征服的领域之一是石油和天然气领域。在这些特殊的行业环境中,公司雇佣专业人员来预测机器何时需要维护和保养。通过物联网监控,以确保员工在工作环境中的安全,并改善生产。 麦肯锡 (McKinsey Global Institute)研究表明,到2025年,物联网有可能吸引$11.1T 的资金。
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ES2020 是 ECMAScript 对应 2020 年的版本。这个版本不像 ES6 (ES2015)那样包含大量新特性。但也添加了许多有趣且有用的特性。本文的代码地址:https://github.com/ljianshu/Blog 本文以简单的代码示例来介绍 ES2020新特性。这样,你可以很快理解这些新功能,而不需要多么复杂的解释。
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在本文中,我们将开始开发自己的Kubernetes控制器。 技术栈可以是Python、NodeJS或Ruby。因为这个博客被命名为为“ Java极客”,因此选择Java是很正常的。 作为一个用例,我们将实现sidecar模式:每当一个pod被调度时,sidecar pod也会随之被调度。如果将前者删除,则后者也必须删除。
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其实“数据湖”的概念由来已久,如果追溯时间大概可以到2011年。如今我们经常提及的数据湖其实可以被认为是一个集中式的安全存储库,用户可以任何规模存储、管理、发现并共享所有结构化和非结构化数据,过程中无需预定义架构。
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医疗保健、零售、金融、制造业……一文带你看懂大数据对工业领域的影响!...
随着大数据技术的兴起,工业领域在很大程度上发生了变化。智能手机和其他通讯方式的使用迅速增加,使得每天都能收集大量数据。以下是大数据对工业领域的影响。
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2020年已经到来,它的到来带来了信息和技术(IT)领域的诸多创新和变革,特别是对DevOps技术的创新和变革。美国领先的调查机构Grand View Research的专家进行的一项研究宣称,预计到2025年,DevOps的市场价值将达到128.5亿美元。
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Docker容器已经从一种锦上添花的技术转变成了部署环境的必需品。有时,作为开发人员,我们需要花费大量时间调试或研究Docker工具来帮助我们提高生产力。每一次新技术浪潮来临之际,我们都需要花费大量时间学习。
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SQL是用于数据分析和数据处理的最重要的编程语言之一,因此SQL问题始终是与数据科学相关工作(例如数据分析师、数据科学家和数据工程师)面试过程中的一部分。 SQL面试旨在评估应聘者的技术和解决问题的能力。因此,至关重要的是,不仅要根据样本数据编写正确的查询语句,而且还要像对待现实数据集一样考虑各种情况和极端情况。
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近日,阿里云对外宣布其容器服务调度GPU云服务器启动加速计算,最快只需60秒即可完成新冠病毒的核酸对比工作;同时将向医疗科研机构、疾控中心等一线病毒研究机构免费开放基因计算服务,技术可大幅提升宏基因组测序、疫苗研发相关的处理效率。基于此,晶少专程采访了阿里云基因计算服务AGS负责人、高级技术专家李鹏,集中呈现针对GPU和容器技术大幅提升核酸比对速度的有关细节以及关于阿里云基因计算服务(AGS)的诸多信息。
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最近,我构建了一个本地开发环境,该环境使用 Docker 进行一些关键的集成测试。 在我要完成这项工作时,我意识到在开始这项工作之前,我没有考虑到这么做的一些意义深远影响,如:
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数据库连接池和线程池等池技术存在的意义都是为了解决资源的重复利用问题。在计算机里,创建一个新的资源往往开销是非常大的。而池技术可以统一分配,管理某一类资源,它允许我们的程序可以重复的使用这个资源,只有在极端情况下(比如连接池满)才会创建新的资源。
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从提取层、处理层、基础结构入手,带你了解Spark和Kafka!
电子商务市场中典型的一天是这样的:每分钟发生1万个事件流,并且要选择合适的工具对其进行处理。
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随着业务的发展,MySQL数据库中的表会越来越多,表中的数据量也会越来越大,相应地,数据操作的开销也会越来越大;另外,无论怎样升级硬件资源,单台服务器的资源(CPU、磁盘、内存、网络IO、事务数、连接数)总是有限的,最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。
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王坚博士曾经做过这样一个非常形象的比喻,他将做 App 比作是在别人的花园里弄盆栽,「种点花草是没有问题的」,不过「别人叫你的产品下架你就得下架,这是有问题的」,现在在 GitHub 上,众多的开发者显然遭遇了这样的问题。