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git本地仓库的基本操作
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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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若要搭建多节点环境(如大数据集群),可先对已有虚拟机进行克隆,并将克隆后的虚拟机放在同一个文件夹下,方便管理。(并修改主机名,如下图,建议修改规律有顺序的名字,不影响后续记混乱)
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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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Elastic推出AI Agent Builder功能,将生成式AI与搜索平台深度整合。该功能基于五大核心支柱:Agents定义目标、Tools提供能力、开放标准确保互操作性、评估确保透明度、安全提供信任。开发者可通过简单API创建自定义AI代理和工具,利用Elasticsearch的向量搜索和数据处理能力。平台支持MCP、A2A等开放协议,并提供完整的执行追踪和评估功能,同时继承Elastic原有的安全控制机制。这一创新使开发者能够快速构建基于企业数据的智能代理系统,实现对话式AI和工作流自动化。
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【摘要】内网Kafka集群无法直接对外提供服务,通过Nginx反向代理实现间接访问时,发现Kafka元数据返回的内网地址导致连接失败。解决方案是:1)Nginx配置TCP代理,为每个broker设置独立端口;2)客户端修改hosts文件,将所有broker域名指向Nginx;3)增加IP白名单控制。该方案虽解决了测试环境问题,但存在维护性差(需手动维护hosts)、扩展困难等缺陷,仅适合临时测试使用。实践过程中深入理解了Kafka通信机制和Nginx流模块的应用。
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本工具针对GIS矢量数据中的空洞检测问题。具备微小缓冲处理、环闭合检查和几何清理等核心功能,支持自定义容差参数,有效识别各类空洞(包括细微缝隙)。通过优化空间索引和批量处理技术提升大数据量处理效率,适用于国土规划等领域的数据质量检查。工具可免费使用,未来计划增加按最大公共边、面积、距离等权重自动修复空洞的功能。
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摘要:主流开源数据湖格式对比分析 本文对比了三种主流开源数据湖格式(Iceberg、Delta Lake、Paimon)的核心原理与实现差异。
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本文详细介绍了Hadoop单节点安装与配置流程。首先检查并安装JDK17等前置条件,提供两种Hadoop下载方式(WinSCP传输或wget下载)。接着解压文件并配置环境变量,重点讲解了四个核心配置文件的修改:core-site.xml设置HDFS地址、hdfs-site.xml配置数据目录、mapred-site.xml启用YARN框架、yarn-site.xml配置节点管理。最后通过格式化HDFS、启动服务、运行测试作业和访问Web界面(9870/8088端口)验证安装成功。文中特别强调将Hadoop安
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从基础内存分配到实战避坑,一篇搞懂 C++ 内存管理关键,告别泄漏与野指针。
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最近在进行大规模数据任务从MapReduce向Spark3迁移的工作,遇到了一个典型的数据倾斜案例。本文将分享这个案例的具体情况、问题分析思路以及最终的解决方案,为类似场景的优化提供参考。
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Flink的Watermark机制通过用户定义策略来估算事件时间进度,其核心是开发者与系统间的契约。WatermarkGenerator组件负责生成Watermark,支持单调递增和有界乱序两种主要策略。当Watermark(t)发出时,系统认为不会再有更早的事件到达,这种保证基于用户对数据特性的假设。若事件迟到超过阈值将被丢弃,但可通过allowedLateness处理。最终Watermark.MAX_WATERMARK能确保所有事件处理完毕。该机制本质上是启发式的,其可靠性取决于开发者对数据流特性的掌握
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文章摘要: 本文探讨了企业制定ODX数据库编写指南(AGL)的必要性。作者结合十余年车载诊断经验,对比了CDD/ODX/DEXT三种诊断数据库的优劣,指出标准ODX因灵活性过高导致建模方式不统一、工具链兼容性差等问题。企业制定AGL可统一诊断数据规范(如命名规则、建模方式)、提升开发效率、保障跨部门协作,并降低工具依赖风险。AGL通常包含建模规则、命名约定、内容约束、用例模板等核心内容,相当于为企业内部诊断数据建立"标准语法",确保数据一致性和可维护性。文章通过类比英语写作规范,生动说明
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RepoWiki是Qoder平台的智能文档生成功能,通过静态代码分析自动提取项目架构、模块依赖和核心逻辑,并持续追踪代码变更保持文档同步。其工作流程分为四个阶段:1)代码扫描与AST解析;2)结构分析与依赖映射;3)文档智能生成;4)增量更新机制。支持多种编程语言,能识别设计模式并推断技术决策,适用于新项目搭建和遗留系统维护。优势在于降低理解成本和提高开发效率,但存在文件数量限制和依赖Git的局限性。典型应用场景包括自动生成架构图、API手册和团队知识沉淀。
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由亿万个节点和边组成的数字化社交网络中。每一条互动、每一条评论、每一次转发,都在产生海量数据——据统计,仅微信每天就有超过450亿条消息发送,抖音日均视频播放量超300亿次。为什么有些内容能瞬间刷爆朋友圈?你身边的“隐形圈子”是如何形成的?谁是真正能影响他人决策的“意见领袖”?数据挖掘(Data Mining)就是破解这些密码的“钥匙”。它能从社交网络的海量、多源、动态数据中,提取出有价值的模式与知识,帮助我们理解社交行为的规律、预测趋势,并优化产品与服务。用“朋友圈的圈子”理解社交网络的结构。
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Feign 远程调用属于同步调用。例如:用户支付并调用支付服务(用户付款成功),需要依次调用多个服务(订单服务(更新订单状态)、短信服务(短信通知用户)、积分服务(增加用户积分)等)。缺点性能下降。消费者需要等待所有提供者依次执行完成。级联失败。如果提供者出现故障,则消费者同样出现故障。耦合度高。如果新增业务需求,则需修改原有代码。优点时效性高。可以立即得到结果。适用场景时效性高的场景。例如:在查询订单时,同时查询用户信息。
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在海量数据与复杂查询场景下,Apache Doris 的性能有时候并不能达到预期,这时候就需要通过系统性调优匹配业务需求。本文将梳理从问题定位到引擎优化的全流程方法,帮助开发者精准挖掘系统性能潜能

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2019首届数字风险峰会(DRS)在京成功举办之际,我们更加深深体会到科技革新和消费者的需求倾向转变,正在改变着每个行业并影响着人们对的工作方式和商业模式。在此过程中,企业对数字化的依赖会越来越强,同时面对的安全挑战也在不断增长。
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“直面挑战是勇气,解决问题才是真水平。”Follow me,本次CSDN云计算诚挚邀请深信服云BG运营总监戴正超,针对企业数字化转型,为大家讲解超融合架构的种种挑战与实践。
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