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在工业4.0与物联网(IoT)的驱动下,全球时序数据规模正以每年超过40%的速度增长。传统关系型数据库难以满足其存储与分析需求。时序数据库(Time-Series Database, TSDB)作为专门处理此类数据的工具,已成为工业互联网、能源监测、金融交易等领域的核心基础设施。在众多开源与商业产品中,Apache IoTDB凭借其自主可控的技术架构与工业场景深度优化,正逐步成为国产时序数据库的标杆。本文将从需求分析、技术对比、行业应用等维度,系统阐述IoTDB的选型价值。
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本文结合 21 个案例(含 70 个极端天气站台),详解 Java 大数据在智能公交全场景的应用。极端天气预测准确率 88%,暴雪天滞留降 61%,车型适配让超载率从 25%→6%,附完整代码。
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本文结合 15 个医疗案例,详解 Java 大数据在电子健康档案(EHR)中的应用。多源 EHR 整合准确率 99.2%,跨院调阅从 3 分钟→15 秒,慢性病预测准确率 89%,附隐私保护代码与服务创新方案。
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在几乎所有现代分布式系统架构中,日志收集都是一个必须面对并解决的问题。因为在微服化、容器化的系统里,运行状态、错误排查、性能调优等都严重依赖于日志系统的支持。日志不再只是开发时调试的工具,更是生产环境中保障系统稳定性与可观测性的基础。那么,今天我们就从最初的 ELK 架构讲起,逐步介绍其演进路线及背后的技术逻辑,并深入剖析每一代日志收集架构的特点、优缺点及适用场景。
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本文详细解析了 Elasticsearch 快照恢复 API 的三个核心参数:indices(指定恢复的索引)、rename_pattern(定义重命名匹配模式)和rename_replacement(定义重命名规则)。通过多个实际案例展示了参数组合使用效果,包括恢复特定索引、通配符匹配、排除索引以及复杂重命名等场景。文章特别强调了索引命名的规范要求,解释了 Elasticsearch 对字符长度和类型的限制原因,包括安全性、性能、兼容性等方面的技术考量。
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在日常开发中,很多人使用数据库查询、缓存检索,但对真正的“搜索引擎”或“全文检索引擎”的底层原理知之甚少。尤其是像站内搜索、文档搜索这样的功能,其背后所依赖的技术体系,与我们常用的 SQL 查询完全不同。本文将从零讲起,带你系统了解全文检索引擎的工作机制:**它解决了什么问题?分词怎么做?倒排索引又是什么?它们如何协同支持用户的搜索请求?**如果你想构建自己的搜索系统,或想理解百度、ElasticSearch、Solr 等技术的底层,这篇文章会给你清晰的思路。
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Kafka是一个分布式流处理平台,具有高吞吐量、低延迟的特点。作为消息队列,Kafka通过解耦生产者和消费者实现异步通信,提供削峰填谷、顺序保证等功能。安装时需要先启动ZooKeeper进行协调调度,再启动Kafka服务。通过命令行可以创建和管理主题(Topic),发送和消费消息。Java API操作需要配置生产者/消费者参数,包括服务器地址、序列化方式等。核心机制包括数据分区、消费者组订阅等,确保消息可靠传输和高效处理。Kafka适用于大数据实时处理场景,是构建分布式系统的关键中间件。
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hbase 使用balance命令做数据均衡。
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hbase region手动在线合并,merge_region
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本文针对电商搜索系统性能瓶颈问题,提出Elasticsearch的优化策略。随着商品数据增长和多条件查询增加,搜索响应时间显著变慢。文章从倒排索引压缩、分片策略、深度分页处理和相关性算分四个维度展开分析: 倒排索引优化:介绍FST、Roaring Bitmap等压缩算法,提出字段类型选择和索引配置建议; 分片策略:阐述分片数量黄金法则,分析写入瓶颈机制,提供动态调整方案; 深度分页:剖析from/size的性能问题,推荐Search After和PIT等替代方案; 相关性算分:解析BM25算法原理,提出字段
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HBase的RIT过程。
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ES用IK Analyzer分词:先切成“今天”、“天气”、“真好”、“适合”、“打篮球”。如果没分词器,ES可能把“打篮球”切成“打”和“篮球”,结果搜索“篮球”时冒出“打架”内容——乱套了!一致性:默认是“最终一致”——订单可能延迟1秒显示,但你可以设置成“强一致”:顾客必须等所有分店都点头才下单,免得出现“我要少糖”变成“多糖”的悲剧(版本号防错)。自定义词典:加个“yyds”(永远的神),它就不会切成“y”、“y”、“d”、“s”了。试试看,输入“ES yyds”,它懂你的意思!
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摘要:本文分享了"黑马点评"项目的学习资源,包括XMind思维导图文件(提供夸克网盘和百度网盘两种下载方式)。该项目是一个基于Redis的实战练习项目,涵盖完整功能实现、RabbitMQ优化方案,并配有15万字的详细学习笔记。资源还包括美团面试相关的项目话术指南、完整代码以及简历编写建议,适合开发者学习Redis应用和准备面试参考。
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本文探讨了Java在大数据分布式存储中的应用,针对金融、医疗等行业的痛点问题提出解决方案。在金融高频交易场景中,Java方案通过内存缓存和异步写入将延迟从52ms降至8ms;银行灾备系统实现15秒故障检测和45秒切换,满足监管要求;医疗领域则平衡隐私保护与实时调阅,CT影像调阅时间从30秒缩短至1.2秒。研究基于18个行业案例,展示了Java如何通过全行业适配、数据安全可控和智能调度等核心能力,将存储延迟降低90%,扩容停机时间从8小时缩短至100ms,有效解决企业面临的存储性能瓶颈问题。
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本文详细介绍了在CentOS 7.9环境下使用Docker和Docker Compose部署Elasticsearch 7.7.0三节点集群的完整流程。主要内容包括:创建Docker网络、生成SSL证书、编写配置文件、Docker Compose部署流程。部署过程中特别注意了内存锁定、安全认证等关键配置,并提供了设置用户名密码和验证集群状态的详细操作步骤。该方案可实现一个高可用的Elasticsearch集群环境。
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优先检查文件权限和是否被其他程序占用,这是最常见的原因。如果是编辑器问题,尝试换一个编辑器(如从图形化工具换成终端编辑器)测试。操作后,可用命令确认内容是否已添加。合并的核心是代码内容的整合,而非分支本身的 “合并成一个”。合并后,源分支(如dev)可以保留(用于后续开发)或删除(如果已完成使命)。分支的 “关联” 是指它们共享部分提交历史,合并会让目标分支与源分支的历史产生关联,方便后续追溯。如果想彻底 “变成一个分支”,可以合并后删除其中一个分支(如),但这是手动操作,而非合并的必然结果。
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Git 是一个分布式版本控制系统,可用于跟踪代码变更、与他人协作以及管理项目版本。
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而在消息TTL中,连续发送过期时间长和过期时间短的消息,即使过期时间短的消息已经过期,只要过期时间长的消息还未过期,过期时间短的消息仍然会在队列中。比如消息1TTL为10s,消息2TTL为30s,消息2先发送,消息1后发送。比如订单超时支付自动取消,订单系统下单时设置延迟时间,并将订单消息投递到RabbitMQ中,消息超时则把订单消息发送给消费者(订单系统的订单状态处理模块),订单系统根据是否收到支付系统支付成功的消息或超时订单来修改订单状态(成功支付或超时未支付)。注意:队列TTL和消息TTL的区别。
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Git作为当今最流行的分布式版本控制系统,已经成为开发者必备的技能之一。无论你是独立开发者还是团队协作,掌握Git的基本操作都能极大提高工作效率。本文将详细介绍Git的常用命令,帮助你快速上手并精通Git的基本使用。

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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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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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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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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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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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自从Docker在2013年初上线以来,就与程序员及系统管理员之间产生了一种爱恨交加的奇妙关系。虽然与我交谈过的一些经验丰富的的开发人员都非常不喜欢容器化(稍后会详细介绍),但是为什么许多大公司,包括eBay、Twitter、Spotify和Lyft在内,都在他们的生产环境中采用了Docker呢?
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稳定、可扩展、模块化、简化部署过程、版本控制……一文看懂 Kubernetes 到底如何运用!...
说实话,我是个Kubernetes爱好者。Kubernetes是软件开发的重要一步。当我遇到它时,我就想:“这就是将容器融入生产的方式”。我没有任何犹豫就投入了它的怀抱。有成千上万的架构师像我一样,已经深深爱上这项技术。
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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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“云原生全家桶“KubeSphere 如何让企业从容迈进云原生时代?
最近两年,云原生大火。究其原因,“数字化转型”几乎成为所有企业当下最迫切的需求,在这样的趋势下,恰逢新旧IT架构升级的契机,容器、微服务等技术与理念得以发挥所长。众多“上云”企业,寄望于业务能够快速迭代、缩短交付周期、弹性敏捷以及成本控制更优……以支持现有业务的快速发展及创新。
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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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NVIDIA今日宣布,在NVIDIA GPU Cloud (NGC)容器注册上,向交通运输行业开源NVIDIA DRIVE™自动驾驶汽车开发深度神经网络。
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云改变了IT业态和市场格局,催生了应用大发展的时代,企业可以更加专注于构建符合其愿景的、更具生命力的业务创新。全面使用云服务构建软件的时代已经到来,在这个大背景下,云原生的概念被提出并迅速具象化,而以容器为代表的云原生技术,作为提升云化服务能力的最佳选择,也得以快速发展。
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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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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 -
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”。
