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本文介绍了如何在Java中使用RabbitMQ实现工作队列模式和发布/订阅模式。首先，通过创建常量类Constants来存储连接参数，简化了连接工厂的配置。在工作队列模式中，通过创建多个消费者来处理队列中的消息，确保消息被均匀分配。发布/订阅模式则引入了Exchange角色，支持广播、定向和通配符三种路由规则。生产者代码中需要声明交换机，并指定交换机和队列之间的关系。通过示例代码展示了如何实现这两种模式，并提供了运行程序的步骤和注意事项。
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- 椰椰椰耶
- 昨天
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本文介绍了RabbitMQ的几种常见工作模式及其适用场景。简单模式适用于单一生产者和消费者之间的点对点通信。工作队列模式允许多个消费者共同处理队列中的消息，适合集群环境中的异步任务处理。发布订阅模式通过交换机将消息广播给多个消费者，适用于实时通知或广播通信。路由模式和通配符模式则根据特定的路由键或通配符规则将消息分发给不同的消费者，适合需要灵活匹配和过滤消息的场景。RPC模式通过队列实现远程调用，支持请求和响应的双向通信。发布确认模式确保消息可靠发送到服务器，适用于对数据安全性要求较高的场景。
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- 椰椰椰耶
- 昨天
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假设你在三台虚拟机（hadoop102、hadoop103、hadoop104）都已经创建好的/opt/module,/opt/software两个目录，在hadoop102这台机器中已经安装了jdk和hadoop。现在需要把102上的jdk拷贝到103中。（b）在hadoop103上，将hadoop102中/opt/module/hadoop-3.1.3目录拷贝到hadoop103上。（c）在hadoop103上操作，将hadoop102中/opt/module目录下所有目录拷贝到hadoop104上。
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- 计算机人哪有不疯的
- 前天
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git diff 是 Git 中用于查看代码变更内容的命令，帮你对比不同版本、文件或状态的具体修改细节（逐行对比）。因为已经commit提交到版本库了，log已经记录当前版本ID HEAD指向当前版本，撤销就是要回到上一个版本。带上 --hard就是连带工作区的代码也进行修改 但不能但只对一个文件进行操作，会把所有文件进行修改。git reset +要回退到的版本的提交ID (默认选项--mixed 版本库+暂存库都会回退)git reset 回退版本（会更改提交历史） 用于本地撤回提交、修改。
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- wws7920
- 前天
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本文详细介绍了在单台服务器上搭建Hadoop伪分布模式的步骤，适合开发和学习使用。首先，安装JDK并配置环境变量，接着安装Hadoop并进行相关配置。为确保集群正常运行，关闭防火墙、设置免密登录、修改Linux安全机制，并配置host映射。随后，修改Hadoop的核心配置文件，格式化namenode并启动集群。最后，通过浏览器访问HDFS集群，并运行WordCount示例验证集群功能。整个过程涵盖了从环境准备到集群启动的完整流程，帮助开发者快速上手Hadoop伪分布模式。
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- 莫辰（MostarC）
- 前天
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在Elasticsearch中，嵌套对象和父子文档是两种常见的数据建模方式。嵌套对象将多个数据存储在一起，虽然读取性能高，但更新时需要重新索引整个对象，维护成本较高。相比之下，父子文档通过Join数据类型实现，父文档和子文档是独立的，更新父文档不会影响子文档，反之亦然。父子文档必须存在于同一个分片中，查询时无需跨分片，性能较高。此外，文章还介绍了如何在Elasticsearch中实现父子关系的映射、索引和查询，并对比了嵌套对象和父子文档的优缺点。最后，文章以GitHub的代码搜索为例，展示了如何通过定义特殊
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- 好吃的肘子
- 昨天
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但是这样反而违背了分区这个概念的初衷，正常生产环境也几乎没有这样做的，这个方式绝大部分场景并不可取。指定 key 路由方式是我们开发过程中Kafka主要使用的方式，在向分区发送消息之前，一般都会为该消息指定 key，这个概念来实现队列的可用性、伸缩性、吞吐量，不过也有一定的代价，就是需要解决消费。想要保证消息顺序性，势必要牺牲Kafka吞吐量，保证消费顺序性最简单的方式莫过于为。，但是以前老版本Kafka的分区策略其实采用的是。，这样就能保证每条消息一定是顺序的，对应的。，就会使用默认的分区器，默认按照。
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- 徐志斌 Binx
- 昨天
数据错误 -
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本文全面对比Apache Kafka与RabbitMQ在数据管道中的设计哲学、核心差异及协同方案。结合性能指标、应用场景和企业级实战案例，揭示Kafka在高吞吐流式处理中的优势与RabbitMQ在复杂路由和低延迟传输方面的独特特点；介绍了使用Java生态成熟第三方库（如Apache Kafka Client、Spring Kafka、RabbitMQ Java Client、Spring AMQP等）的快速集成与性能调优方法。通过流程图、表格化分析和代码实例，提供从技术选型到全链路集成的完整实践指南。
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- 领码科技
- 昨天
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在 Hadoop MapReduce 时代，数据处理主要基于磁盘，每次计算都需要频繁读写磁盘，这在面对需要多次迭代的算法，如机器学习中的梯度下降算法时，效率极其低下，导致大规模数据的迭代分析可能耗费数小时之久。而 Spark 创新性地采用基于内存计算的模式，使得数据在内存中能够被快速访问与处理，极大地缩短了计算时间，让大规模数据的迭代分析能够在秒级或分钟级完成，从而大幅提升了数据处理的效率，满足了诸如实时性要求较高的交互式数据处理等场景需求。实时计算：spark是基于MR的，而MR是离线的。
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- 计算机人哪有不疯的
- 昨天
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在Jupyter Notebook中，本文档详细介绍了对美妆商品数据的分析流程。首先，进行需求分析，包括找出每个商品小类中价格最高的前5个商品、统计每月订单的订购数量和消费金额、按地区统计订购数量排行、按商品类型统计订购数量排行、分析各省的美妆订购数量以及通过RFM模型挖掘客户价值。接着，进行数据清洗的准备工作，包括安装必要的Python库（如pandas、pyecharts、pyspark-stubs），导入库并加载数据文件。数据清洗步骤包括查看数据内容、检查重复数据、处理空值字段、去除重复数据并重建索引
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- 111222333.
- 昨天
数据错误 -
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从 10 年前我开始写第一行 Java 代码至今，一直觉得 null 在 Java 中是一个最特殊的存在，它既是好朋友，可以把不需要的变量置为 null 从而释放内存，提高性能；它又是敌人，因为它和大名鼎鼎且烦不胜烦的 NullPointerException（NPE）如影随形，而 NPE 的发明人 Tony Hoare 曾在 2009 年承认：“Null References 是一个荒唐的设计，就好像我赌输掉了十亿美元”。
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“删库跑路”这个词儿，经常被挂在嘴边当玩笑，是因为大家都知道，一旦真的发生这样的事情，企业损失是无比惨重的。
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为了提高 Java 编程的技艺，作者最近在 GitHub 上学习一些高手编写的代码。下面这一行代码（出自大牛之手）据说可以征服你的朋友，让他们觉得你写的代码很 6，来欣赏一下吧。
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根据《哈佛商业评论》的说法，数据科学家是21世纪最性感的工作。在现在这个大数据的世界中，数据科学家们用AI 或深度学习方法来发掘宝贵的商业见解。
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不看就亏系列！这里有完整的 Hadoop 集群搭建教程，和最易懂的 Hadoop 概念！| 附代码...
Hadoop 是 Lucene 创始人 Doug Cutting，根据 Google 的相关内容山寨出来的分布式文件系统和对海量数据进行分析计算的基础框架系统，其中包含 MapReduce 程序，hdfs 系统等！[它受到最先由 Google Lab 开发的 Map/Reduce 和 Google File System(GFS) 的启发。]
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2020 年 1 月 14 日，微软正式停止了 Windows 7 系统的扩展支持，这意味着服役十年的 Windows 7，属于它的时代真的终结了，说不出的再见，只能怀恋。
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如今智能经济时代已开启，消费者服务面临升级，企业技术服务的黄金机遇也已到来，我们相信品牌升级之后的京东智联云，未来定将一如既往，利用自身沉淀的能力洞察以及各产业场景中的实战经验，铸造更多“硬核”技术力量服务民生、技术报国，在一线。
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6 个步骤，教你在Ubuntu虚拟机环境下，用Docker自带的DNS配置Hadoop | 附代码
最近，作者整理了一套Hadoop搭建方案。最后的镜像大小1.4G多，使用docker子网，容器重新启动不需要重新配置/etc/hosts文件。 配置过程中参考了如下博客，有些细节问题这些博客里面解释的更加详细。
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近日，某SaaS服务商/微盟遭遇员工删库跑路，服务器出现大面积故障，一时间让平台上的几百万家商户生意基本停摆。这一事件发生后，不管是厂商还是平台上的用户，都在经历着非常不容易的时刻。
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如果你觉得 git 很迷惑人，那么这份小抄正是为你准备的！请注意我有意跳过了 git commit、git pull/push 之类的基本命令，这份小抄的主题是 git 的一些「高级」用法。
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月活用户突破2.39亿、还能表单买菜and在线千人大课……这个软件有点儿意思！
惊蛰之日万物复苏，回想春节期间突遭疫情的惨烈，如今仍心有余悸。我们深深地感受到，因为疫情的波及，原本诸多““线下”开展的活动统统搬到了“线上”，尤其是各级单位实时统计上报身体健康信息，员工在家远程办公以及学生在家线上学习等都成为迫在眉睫的事。
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什么是 CD 管道？一文告诉你如何借助Kubernetes、Ansible和Jenkins创建CD管道！
CI/CD（CI全名Continuous Integration，持续集成；CD全名Continuous Deployment，持续部署）这个术语常常和DevOps、Agile、Scrum以及Kanban、自动化等其他术语一起出现。
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本文以淘宝作为例子，介绍从一百个到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知，文章最后汇总了一些架构设计的原则。
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2021-11-10
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