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SpringBoot 整合机器学习框架 Weka 实战操作详解
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HBase数据库不同于一般的数据库,如MySQL数据库和Oracle数据库是基于行进行数据的存储,而HBase则是基于列进行数据的存储,这样的话,HBase就可以随着存储数据的不断增加而实时动态的增加列,从而满足Spark计算框架可以实时的将处理好的数据存储到HBase数据库中的需求。从上述返回结果可看到,Hive中包含hive_hbase_emp_table表,HBase中包含hbase_emp_table表,说明Hive与HBase整合成功后,可以在Hive中创建与HBase相关联的表。
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Hive可以脱离传统Hadoop集群运行。核心在于替换三大组件:1)计算引擎可用Tez/Spark替代MapReduce;2)存储层可用S3/OSS等云存储替代HDFS;3)资源调度可用Kubernetes替代YARN。现代架构中,Hive更多作为SQL查询引擎,其底层可灵活搭配云存储和计算框架,实现更弹性的部署。完全脱离Hadoop是可行的,但需确保兼容的分布式存储、计算引擎和资源调度框架。
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针对豆瓣电影TOP250页面(或其他分类页面),需设置合理的请求间隔(如2-3秒)避免被封禁。爬取字段包括电影名称、导演、主演、评分、评论人数、上映年份、类型等。使用Pandas处理缺失值、重复值及格式转换。评分需转换为数值类型,评论人数需去除“人评价”文本并转为整数。将Hive查询结果导出为CSV,使用Python的Matplotlib或Tableau生成图表。例如绘制评分分布直方图、类型占比饼图等,形成分析报告。通过HiveQL执行查询分析,例如计算各年份平均评分、类型分布、高评分导演排名等。
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摘要:本文深入解析分布式锁在电商秒杀、任务调度等高频场景的应用,对比Redis(原生/Redisson)、ZooKeeper等3类实现方案。重点剖析Redis分布式锁,通过SET NX EX原子命令实现互斥性,配合UUID防误删,提供完整Java代码示例。涵盖锁获取、释放、库存扣减等核心逻辑,并设计重试机制保障高可用,帮助开发者规避90%分布式锁落地陷阱。(149字)
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详解RabbitMQ高级特性之延迟插件的安装和使用。
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本文介绍了使用Docker容器快速部署Kafka、MySQL和Redis服务的方法。对于Kafka,使用wurstmeister镜像分别启动Zookeeper和Kafka容器,配置了消息大小限制、端口映射及数据卷挂载。MySQL和Redis则通过官方镜像部署,设置了自动重启、日志限制等参数。三种服务均配置了持久化运行(--restart always)和端口暴露,其中MySQL还设置了root密码。这些命令提供了快速搭建分布式系统基础组件的标准方案。
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本文详细介绍了基于SpringBoot集成RabbitMQ构建可靠消息系统的方案。系统采用DirectExchange实现精确路由,包含生产者、消费者和核心配置三部分。通过消息持久化、JSON序列化、事务管理和重试机制确保消息可靠传递,并支持动态调整消费者数量应对负载变化。文章重点讲解了交换机/队列配置、绑定关系、消息发送与消费的实现细节,以及幂等性处理、事务边界控制等最佳实践。该方案适用于需要异步通信和解耦的系统场景,具备高可靠性和扩展性。
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1.关闭防火墙01:02:一样用在改 hadoop02同步一次设为开机自启
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2.配置固定的ip地址,ens可以通过 ifconfig查到,然后替换命令中的ens。用户的密码,输入即可。每台机器都分别输入如下命令,如果都不再提示输入密码,说明成功。一直按回车,不要设置密码短语,直接默认即可。下一步:分发公钥到所有节点。在每台机器上,依次执行:第一次会提示你输入。4.创建hadoop用户并配置免密登录。同样的命令用于node2和node3。1.对虚拟机进行克隆,并放在同一个。3.配置SSH免密登陆。
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12 systemctl restart network 同样的操作启动node2和node3, 4非修改工P地址。1.先搜索https://hadoop.apache.org。开启node1,修改主机名为node1,并修改固定ip为。修改node2主机名为node2,设置ip为192。
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类似于数据库的分表https://blog.csdn.net/qq_38486203/article/details/80077844。
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这个问题是因为,你有使用ZKFC,即你有zookeeper,但是在你打开虚拟机开始运行各个组件的时候没有先开启zookeeper,而是先开启了Hadoop。先关闭全部集群服务,然后再次启动的时候记得先开启zookeeper,再开启Hadoop集群。
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本项目“基于深度学习的音乐推荐系统”面向“管理员-用户”双角色,集成 Django+Vue+MySQL+Hadoop 技术栈,通过 LSTM 完成播放数预测,结合协同过滤算法实现个性化推荐;管理员在驾驶舱统一完成内容审核、冷启动投放与算法效果监控,用户于首页、音乐/歌曲/歌单板块畅享千人千面推荐、实时收藏点赞及留言互动。
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最终需要得到一个类对象,而这需要内存来存放,因此需要分配内存空间,根据刚才读取到的内容,确定出类对象需要的内存空间,申请这样的内存空间,并且把内存空间中所有的内容,都初始化为0。魔幻数字,计算机圈子中约定俗成的做法,二进制文件中,会在开头的若干个字节,设置一个固定的常熟进去,通过这个常数,标识当前这个文件是什么样的文件。防止用户自己写的类,把标准库的类给覆盖掉,保证标准库的类,被加载的类优先级是最高的,扩展库其次,第三方库的优先级最低。谈到地址就是“内存”的地址,而文件(硬盘)中没有地址的概念。
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RabbitMQ是一个开源消息代理系统,采用AMQP协议实现分布式系统间的消息传递。其核心架构包含生产者、消费者、连接通道、虚拟主机、交换器(Direct/Topic/Fanout/Headers)和队列等组件,支持集群部署(磁盘/内存节点)和队列镜像保障高可用。通过内存管理、流控机制和网络优化提升性能,同时提供认证授权、SSL加密等安全功能。RabbitMQ架构具有灵活性、可靠性、可扩展性等特点,适合需要复杂路由和高可靠性的企业应用场景。
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安装下eslinnt pnpm add eslint -d (这里指定下eslint8.0的版本更兼容,9.x的还需要装一些相关依赖)Vue // 支持 Vue 语法的模板(需 Umi 4+)Ant Design // 集成 Ant Design 组件库的模板。// 其他社区模板(视 Umi 版本而定)React // 纯 React 模板(默认)Simple // 基础模板(仅包含核心依赖)配置.vscode/settings.json文件。npm源 选择taobao。
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RabbitMQ是一个开源消息代理软件,实现了AMQP协议,用于应用程序间的异步通信。它通过生产者-消费者模式解耦系统,提供缓冲削峰、可靠传输等优势。核心概念包括生产者、消费者、队列、交换器(分Direct、Fanout、Topic、Headers四种类型)等,类似快递站的分发机制。Java示例展示了如何通过AMQP客户端库实现消息发送和接收。RabbitMQ能有效解决系统直接调用导致的雪崩问题,提升系统可靠性和扩展性。

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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”。
