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场景Consul+任意RPC注册中心刚宕机（缓存未过期）100%成功100%成功100%成功100%成功100%成功宕机30分钟+（缓存失效，服务无变动）95%+成功（少量警告）95%+成功（少量警告）95%+成功（少量警告）90%+成功（无文件缓存）98%+成功（健康检查筛选）宕机30分钟+（缓存失效，服务有变动）部分失败（10%-20%）部分失败（10%-20%）部分失败（10%-20%）部分失败（30%-50%）少量失败（5%-10%）
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- 练拳百万陈平安
- 12小时前
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对于甲方安全新人而言，入门最易陷入的误区，是一上来就钻研漏洞挖掘、工具使用，却忽略了甲方安全的核心逻辑——所有安全防护都必须贴合业务、围绕资产展开。脱离业务的安全是“空中楼阁”，遗漏资产的防护则是“纸上谈兵”。与其急于上手复杂工具，不如先沉下心，把业务梳理清楚、把资产盘点明白，这才是甲方安全工作的根基，也是新人快速立足的关键。本文将从业务梳理、资产盘点、动态更新、实战示例四个维度，给甲方安全新人一套可直接落地的入门方案，避开“盲目跟风学工具”的坑，从源头搭建甲方安全的认知框架。
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- 一只鼠标猴
- 16小时前
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elasticsearch的备份以及数据抽取是一个比较常见的需求，es-head这样的浏览器插件虽然也可以实现数据抽取功能，但存在比较严重的条数限制；而dbeaver可以通过jdbc形式连接elasticsearch，但也有一个严重的限制：elasticsearch必须是使用的商业许可证，Elasticsearch的免费版本是不提供JDBC功能的，在查询时会报错current license is non-compliant for [jdbc]需要付费将ElasticSearch升级为白金级别以上。
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- 晚风_END
- 14小时前
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本文介绍了Spark中两种重要的Action算子fold和aggregate的使用方法。fold算子通过提供初始值对RDD元素进行分区内和全局聚合，而aggregate则更加灵活，允许分别定义分区内(seqOp)和分区间(combOp)的聚合函数。两种算子都通过Java和Scala代码示例展示了具体实现方式，其中fold使用单一聚合函数，aggregate则支持不同聚合逻辑，适用于更复杂的聚合场景。文章还详细解释了两种算子的函数签名、工作原理和执行过程。
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- Lansonli
- 昨天
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本文介绍了一个基于Python和Flask的电影数据可视化与智能分析平台。该系统整合了Echarts可视化工具、线性回归预测算法和协同过滤推荐算法，通过爬虫技术采集猫眼电影数据。主要功能包括：电影数据大屏展示多维度图表分析；数据中心支持数据收藏；数据分析可视化呈现导演作品排行；票房预测模块基于线性回归算法；电影推荐模块采用协同过滤算法；后台管理模块提供数据维护功能；以及用户注册登录系统。该平台为影视从业者和普通用户提供了一体化的电影数据服务，解决了行业数据分散和分析单一的问题。
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- B站_计算机毕业设计之家
- 昨天
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本文采用GD32F103C8T6开发板的标准库GD32F10x_Firmware_Library_V2.6.0，利用标准库的硬件I2C通信，实现了ADS1115的四个通道模拟电压读取。然后直接在标准库里面添加文件夹ads1115_driver，这个文件夹里面包含了开发板PB10和PB11针脚的初始化，程序使用的开发板和ADS1115模块如下，个人买了学习使用。在官网下载了GD32F10x_Firmware_Library_V2.6.0标准库。添加了超时通信，增强了程序的稳定性。处理了通信失败的异常；
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- 中少奇
- 21小时前
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带认证 python detect_risky_queries.py --host https://es-prod:9200 --username admin --password secret。😅 “一条查询，团灭集群 —— 这不是 bug，是你写的‘核弹’ ，把整个集群拖进了 GC 地狱 ：” 哈哈 可惜场景不对；建议没事多去岛上转转。1、全局熔断：老朋友防君子了，这里只是取消查询，在timeout之前 内存恐怖早就炸了。日志狂刷存在感，重启大法也无用：新请求进来，立刻又卡死：资源耗尽型血崩。
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- 星辰_mya
- 昨天
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单节点kafka broker，面临很多生产者和访问者的时候，大量的请求和访问大概率会因为吞吐量过大。产生io热点问题，结果就是：这个单一节点成为整个分布式系统的性能瓶颈和节点隐患。进而降低分布式系统的可用性和稳定性。如果数据还没有写入到磁盘文件，而导致数据丢失。当前有两种方式，一种是横向拓展、纵向拓展。横向拓展：单点改为集群。多个节点共同承载。降低单点故障带来的故障纵向拓展：增加单节点服务器配置。比如：使用io效率更好的固态硬盘、切换千兆网卡、切换更优秀的Cpu、增大节点内存等等。
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- 练拳百万陈平安
- 20小时前
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后端：Spring Boot + MyBatis-Plus + MySQL。大数据：Hadoop + Hive + Sqoop + MapReduce。前端：Vue.js + Element UI + ECharts。多维度分析：销售趋势、茶叶类型、产地、价格等。基于大数据技术栈构建的完整茶叶行业分析平台。茶叶类型：Top10排行榜及占比分析。完整源代码（前端+后端+大数据处理）实现从数据采集到可视化的全链路处理。销售趋势：月度产销变化分析。产地分析：地理分布与对比。价格分析：价格分布与趋势。
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- 炳烛之明科技
- 14小时前
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本文介绍了一个基于Hadoop生态系统的B站短视频数据分析平台，采用四层数据仓库架构(ODS/DWD/DWS/ADS)，实现从数据采集到可视化的完整流程。项目使用MapReduce进行数据清洗，Hive构建数据仓库，Sqoop实现数据同步，最终通过Spring Boot和Vue3实现可视化展示。核心功能包括：视频趋势分析、发布者影响力排名、关键词热度统计等，支持中文数字单位转换、多格式日期处理等复杂数据清洗场景。技术栈涵盖Hadoop、Hive、Spring Boot和Vue3等主流大数据与前后端技术。
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- 大数据基础
- 昨天
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本文介绍了一个基于Python开发的豆瓣电影数据可视化分析系统。该系统采用Flask框架搭建Web应用，结合MySQL数据库存储数据，使用requests爬虫技术从豆瓣抓取电影信息，并通过Echarts工具实现多维度可视化展示。系统包含10个功能模块：制片地区饼图分析、电影数据列表展示、首页导航、评分漏斗图、类型饼图、类型柱状图、导演作品分析、评分-评论散点图、年度数量折线图以及数据采集页面。这些模块支持交互式数据查询，能够直观呈现电影数据的分布特征和趋势变化。项目实现了从数据采集、清洗存储到可视化分析的全
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- B站_计算机毕业设计之家
- 昨天
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本文基于阿里天池用户行为数据集，通过三种数据处理方法进行电商用户行为分析。首先对原始数据进行清洗和预处理，包括时间戳转换、去重和有效行为过滤；然后将清洗后的数据导入Hive进行存储。接着进行基础电商运营分析，包括用户行为统计、转化漏斗分析、商品销量和品类热度分析。最后采用RFM模型对用户进行分层，计算用户价值评分并制定差异化运营策略。实验结果表明，该方法能有效识别高价值用户和潜在用户，为精准营销提供数据支持。文章还详细记录了数据处理过程中遇到的HDFS安全模式、数据块丢失等技术问题及解决方案。
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- saki_ccc
- 昨天
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Docker 上手很容易，但如果将其应用于生产环境，则需要对它有更深入的理解。只有这样，才能确保应用符合我们的预期，或在遇到问题时可及时解决。所以，要想真正掌握 Docker 的核心知识，只靠网络上零散的信息往往是不够的，必须系统性地学习。
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UNIX 与 Linux 之间的关系是一个很有意思的话题。在目前主流的服务器端操作系统中，UNIX 诞生于 20 世纪 60 年代末，Windows 诞生于 20 世纪 80 年代中期，Linux 诞生于 20 世纪 90 年代初，可以说 UNIX 是操作系统中的"老大哥"，后来的 Windows 和 Linux 都参考了 UNIX。
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疫情面前，武汉火神山医院快速建立，河南也在建立自己的小汤山医院。与此同时，运营商也在行动，中国移动预计3天就能实现武汉火神山医院5G部署。建好后的医院，必然需要处理大量数据。那么医院是否也需要数据中台？答案就在如下文章中。
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经过卖房创业与“云吞面”群聊，老季带着优刻得迎来了“开市大吉”……
今日，优刻得UCloud科技股份有限公司正式在科创板挂牌上市，股票简称优刻得，股票代码为688158。作为唯一一家没有“爸爸”的云计算服务商，2012年成立的优刻得UCloud，自创立近8年来始终坚持中立，不涉足客户业务领域，致力于打造一个安全、可信赖的云计算服务平台。
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近年来超融合在国内迎来快速增长，根据IDC最新发布的报告，2019上半年中国超融合市场增长率达56.7%，大幅超越去年同期。Gartner发布的最新报告，到2023年我国超融合市场依旧保持23%的快速增长。超融合覆盖范围正在进一步扩大，不仅服务的客户在向大规模企业扩张，应用场景也从服务器虚拟化、VDI扩展到数据库、私有云等关键业务。
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最近读到这样一篇好文章，从底层硬件角度出发剖析了一下CPU对代码的识别和读取，内容非常精彩，读完感觉大学里学到的很多东西瞬间联系起来了，这里分享给大家，希望能认真读完并有所收获。
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企业云计算领导者Nutanix（纳斯达克代码：NTNX）近日宣布，物流行业领导企业嘉里大通 (Kerry EAS) 已采用Nutanix超融合基础架构（HCI）和企业云解决方案，进行企业数据中心的现代化改造。
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随着云计算，大数据和人工智能技术应用，单靠CPU已经无法满足各行各业的算力需求。海量数据分析、机器学习和边缘计算等场景需要计算架构多样化，需要不同的处理器架构和GPU，NPU和FPGA等异构计算技术协同，满足特定领域的算法和专用计算需求。今天，笔者带大家详细了解下FPGA技术。 FPGA是英文Field Programmable Gate Array简称，即现场可编程门阵列。它是在PLA、PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。
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1月7日，腾讯宣布正式启动“SaaS技术联盟”，联合金蝶、用友、有赞、微盟、销售易、六度人和、道一、肯耐珂萨(KNX)等外部SaaS厂商，以及企业微信、腾讯会议、企点等腾讯内部SaaS产品，共建技术中台。同时，工信部信软司相关领导在发布会上表示，将指导联盟成员开展中国产业互联网发展联盟SaaS技术专委会筹备工作。
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程序的运行过程，实际上是程序涉及到的、未涉及到的一大堆的指令的执行过程。 当程序要执行的部分被装载到内存后，CPU要从内存中取出指令，然后指令解码(以便知道类型和操作数，简单的理解为CPU要知道这是什么指令)，然后执行该指令。再然后取下一个指令、解码、执行，以此类推直到程序退出。
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云+X案例展 | 传播类：九州云 SD-WAN 携手上海电信，助力政企客户网络重构 换新颜
随着网络技术快速发展和云计算的广泛应用，移动办公、视频会 议、虚拟应用系统等应用已成为企业日常工作中必不可少的内容。通 过搭建私有云或使用公有云，企业将关键业务云化，构建开放的企业网络，适应业务的快速更新。
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在云时代背景下，越来越多的原有IT运维管理体系无法满足实际业务运营需求，随着技术的不断革新，企业也都在积极寻求新的IT生态环境，以适应当下的业务模式创新。
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作为云时代的整合服务商，联想为了加快转型，更是推出了“三级火箭”战略：一级火箭，与专业垂直领域合作伙伴合作，建立智慧数据中心；二级火箭，与微软Azure、VMware、红帽等合作，以及自身在OpenStack方面的自研能力，建立智慧的云世界；三级火箭，建立智慧的行业应用。
活动
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2021-11-10
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2021-03-09
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2020-12-16
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IaaS市场高速增长，历久弥新
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