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RocketMQ和分布式消息队列的功能,然后搭建好单机版的消息队列,进而能够发送并接收简单的消息
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技术选型该领域已被Lucene独占,几乎无竞争对手。但是直接使用Lucene非常复杂,因此出现了两个组件,一是solr,二是elastic search,elastic search流行度更高,但并非在所有应用场景占优,对于索引库已建立的情况下,如将某人的个人办公电脑所有文档进行全文搜索,这种情况下,solr的性能要明显优于es;但对于动态数据的不断插入索引库,如互联网应用,则es性能明显优于solr。对于企业文档管理系统而言,文档处于动态变化中,但变化频率相对互联网应用频率较低,solr和es都
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ps:太长时间没有更新博客啦~ 主要原因还是因为太忙了,还需要带好几个小伙伴。
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今天做字符串的非空判断,误打误撞发现使用range可以进行校验,记录一下,希望对大家也有所帮助。
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总结:高并发系统设计需要考虑的点
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kafka不指定key,会轮询发送到所有分区。如果指定了key,又会怎么发送到分区呢?出现了故障,数据又会怎么发送呢?指定key和不指定key各有什么好处呢?
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面对铺天盖地的大数据,怎样才能快速发现其中的趋势、找到数据走势,从而改变工作模式,这是摆在数据工作者面前的难题。如果您知道如何做到这一点,那么对于企业和个人使用来说,网络抓取似乎是一种非常有用的节省时间的工具。我们将重点介绍为什么您应该使用 Python 进行网页抓取,并为您提供有关如何完成它的快速教程,包括使用哪些Python 开发工具。因此,下一步是部署抓取程序,将信息复制到您请求的数据库中。要获得您希望抓取为Python友好格式的信息,您需要使用执行HTTP请求的Python包。
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java 操作elasticsearch详细总结
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安装elasticsearch
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1、Hadoop是Apache旗下的使用Java语言开发的框架2、Hadoop内部包含三个组件:HDFS(分布式文件系统):解决海量数据存储MAPREDUCE(分布式运算编程框架):解决海量数据计算YARN(作业调度和集群资源管理的框架):解决资源任务调度。
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ElasticSearch底层实现原理:正向索引,倒排索引:单词—文档矩阵、单词词典、哈希加链表;ElasticSearch与MySQL对比
数据错误
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在Flink中,用户也可以自定义数据源,以满足不同数据源的接入需求。自定义数据源有3种方式:1)实现SourceFunction接口定义非并行数据源(单线程)。SourceFunction是Flink中所有流数据源的基本接口。2)实现ParallelSourceFunction接口定义并行数据源。3)继承RichParallelSourceFunction抽象类定义并行数据源。
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以前一些隐式函数过时。
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Elasticsearch集群状态RED问题排查。
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FLink-17-Flink监控metric
数据错误
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rabbitmq小结
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term xxx was completely eliminated by analyzer
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弹性分布式数据集, 是分布式内存的一个抽象概念,RDD提供了一种高度受限的共享内存模型,即RDD是只读的记录分区的集合,只能通过在其他RDD执行确定的转换操作(如map、join和group by)而创建,然而这些限制使得实现容错的开销很低。对开发者而言,RDD可以看作是Spark的一个对象,它本身运行于内存中,如读文件是一个RDD,对文件计算是一个RDD,结果集也是一个RDD ,不同的分片、 数据之间的依赖 、key-value类型的map数据都可以看做RDD。
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时间序列的概念:也称为动态序列,是指将某种现象的指标值按照时间顺序排列而成的数值序列。时间序列的组成要素:时间要素、数值要素。时间序列的分类时期时间序列:数值要素反应现象在一定时期内的发展的结果;时点时间序列:数值要素反映现象在一定时间点上的瞬间水平。备注:时期序列可以累积相加,时点序列不能相加。因此后面的灰色预测模型只能用于时期时间序列。时间序列分析的内容:时间序列分析可以分为描述过去、分析规律和预测未来三个部分。数据预处理(去除缺失值):缺失值处理是时间序列分析模型的基本预处理。缺失值处理方法。
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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。
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