- 相关博文
- 最新资讯
-
本文聚焦 Linux 进程程序替换：fork 子进程后，exec 系列函数可覆盖进程用户空间代码与数据，从新程序启动例程执行，PID、父子关系不变，exec 仅失败返回-1。文中梳理 7 个 exec 接口差异（以 l/list 列参数、v/vector 传数组、p/path 搜 PATH、e/env 自定义环境变量区分），验证写时拷贝保护父进程代码，揭示环境变量被子进程继承且不随替换丢失，还含跨语言调用、脚本执行案例。
-
- 笑口常开xpr
- 前天
-
-
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.0的核心资源管理系统，通过将资源管理和作业调度分离，解决了Hadoop 1.x中JobTracker的单点瓶颈问题。其架构由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container四个核心组件构成。ResourceManager负责全局资源调度和应用管理，NodeManager管理单节点资源和容器生命周期，ApplicationMaster专注于单个应用的任务调
-
- 励志成为糕手
- 前天
-
-
本文以生鲜网购平台项目为例，探讨Lambda架构在大数据处理中的应用。针对平台高并发、大数据量的特点，采用Lambda三层架构：加速层通过Spark流处理实现实时数据分析；批处理层利用Hadoop定期修正历史数据；服务层整合结果快速响应查询。该方案成功解决了实时性与准确性平衡问题，为销售分析、仓储调配等业务场景提供支持。项目实践表明，Lambda架构能有效应对电商平台的大数据挑战，在6个月开发周期内完成系统升级，实现了日均十万级订单的处理能力。通过该项目，作者积累了Lambda架构的实战经验。
-
- 数据知道
- 12小时前
-
-
笔者基于python的multiprocessing库，封装了一个并行计算执行类，可快速用于并行计算的封装与执行实现，并通过一个简单的demo案例呈现了该执行类的使用方法和具体的实验效果，低门槛教会读者快速上手python并行计算的实现
-
- TFY_Newone
- 19小时前
-
-
团队协作中，高效的分支管理是避免代码混乱的关键。典型应用场景：当你在本地开始一个新项目，需要版本控制时使用此方法。应用场景：接手已有项目开发时使用，例如从GitHub上克隆一个开源项目进行二次开发。Git 的分支本质是一个指向版本提交记录（Commit）的 "指针"，默认分支为。示例：修改了index.html和style.css文件后，运行。可以精细控制提交内容，例如只提交某个文件中的部分修改。注意事项：强制推送会重写历史，在团队协作中应避免使用。：提交尚未推送到远程仓库。：错误提交已推送到远程。
-
- 祈祷苍天赐我java之术
- 16小时前
-
-
在同一个消费者组内，Kafka 会自动将 每个分区分配给 唯一一个消费者，确保一个分区只会被一个消费者读取。由于同一个 Topic 的不同分区中存储的是 不同的消息序列，因此两个消费者之间 不会读取到相同的消息，从而避免了重复消费。有 4 个分区，如果消费者组中有 4 个消费者，那么每个消费者会各自消费一个分区中的消息，达到。：Kafka 如何保证在同一个消费者组内，一条消息不会被多个消费者重复消费？消费同一个 Topic 中的所有消息，不会互相影响。中，并让该消费者组订阅同一个 Topic。
-
- 哈基米喜欢哈哈哈
- 昨天
-
-
在当今数字化时代，大数据的规模呈爆炸式增长。这些数据蕴含着巨大的价值，但同时也存在着大量的噪声、缺失值和不一致性等问题。数据预处理的目的就是对原始数据进行清理、转换和整合，使其适合用于人工智能算法的训练和分析。本文章的范围涵盖了大数据领域中常见的数据预处理技术，包括数据清洗、特征选择、特征提取等，以及这些技术如何为人工智能算法提供优质的数据基础。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍数据预处理的核心概念和它们之间的联系，并通过流程图进行展示；
-
本系统针对深圳市养老资源管理需求，采用Spark+Hadoop大数据架构和K-Means聚类算法，构建了多维度的养老机构分析平台。系统实现了四大核心功能：1)空间分布分析，通过区域床位数量、护理能力等指标评估资源配置；2)机构类型分析，对比不同性质机构的服务能力差异；3)服务能力排名，筛选TOP10优质机构；4)智能聚类分析，运用K-Means算法实现机构自动分类。采用Vue+Echarts实现可视化展示，项目基于Python开发
-
- Q2643365023
- 昨天
-
-
就像淘金，金矿的总含金量很高（价值高），但矿石中的金元素分布非常稀疏（密度低），需要强大的技术进行“提纯”和“挖掘”才能获得价值。：大数据的价值在这些场景中得以兑现：从传统的报表分析，到实时的风险控制、智能推荐，再到超前的趋势预测，构成了数据驱动决策的核心体系。这是一个非常高明和有效的讲解方式。编写程序，来处理HDFS上的原始数据（进行清洗、转换），处理干净后再存入Hive或HBase，供上层的SQL分析使用。OK，这节课的总结和升华就到这里，澄清了技术选型的重大误区，并强化了核心概念的理解。
-
- 羚风雯
- 18小时前
-
-
实现 HandlerInterceptor 接口，定义拦截器的业务逻辑：可以重写 3 个方法。@Slf4j// 目标方法执行前，执行 preHandle// 返回 true 继续执行目标方法；返回 false 中断执行目标方法@Overridelog.info("目标方法执行前，执行 preHandle");// 目标方法执行后，执行 postHandle@Overridelog.info("目标方法执行后，执行 postHandle");
-
- 小猪咪piggy
- 前天
-
-
笔者使用过kafka处理通知，但是未系统学习kafka，因此认真学习一遍《Kafka核心技术与实战》这门课程。课程作者也是《Apache Kafka实战》这本书的作者。消息：Record。Kafka是消息引擎嘛，这里的消息就是指Kafka处理的主要对象。主题：Topic。主题是承载消息的逻辑容器，在实际使用中多用来区分具体的业务。分区：Partition。一个有序不变的消息序列。每个主题下可以有多个分区。消息位移：Offset。表示分区中每条消息的位置信息，是一个单调递增且不变的值。
-
- thginWalker
- 昨天
-
-
本文摘要：本研究设计并实现了一个链家二手房数据采集分析可视化管理系统，旨在解决海量房源信息管理问题。系统采用Python、Vue等技术，集成网络爬虫、MySQL数据库和Echarts可视化工具，实现房源数据采集、清洗、分析及可视化展示功能。通过自动化数据采集和实时更新确保信息时效性，结合多维数据分析为决策提供支持。系统采用B/S架构，具备跨平台、易维护等优势，同时注重数据安全和隐私保护。研究结果表明，该系统能有效提升二手房信息管理效率，优化查询流程，为用户提供直观的数据展示和科学的决策依据。
-
- 李小陆工作室(B站同名)
- 11小时前
-
-
AgentRules v2.4.1：革命性AI智能助手开发框架 AgentRules v2.4.1是新一代AI开发框架，通过L4级完全自主能力赋能AI助手，使其具备深度思考和决策能力。该框架提供智能需求理解、五阶段生命周期管理和端到端自主执行功能，决策准确率超过92%。相比传统开发方式，AgentRules可节省60%开发时间，提升代码质量5%以上，并通过MCP工具智能化编排实现自动化工作流。核心功能包括超级大脑系统激活、全栈开发能力矩阵和智能项目管理，适用于快速原型开发、复杂业务逻辑实现等场景。框架支持快
-
- 落_夜
- 前天
-
-
-
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。
-
-
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。
-
云+X案例展 | 民生类：智领云数据中台为“健康武汉”增砖添瓦
与前一个十年相比，如今企业对大规模应用的需求产生了巨大变化，例如： 在互联网领域内，高度连接的应用在海量数据的情况下对于可靠性、性能以及连接性的要求有了数个数量级的提高； 快速响应商业洞见； 快速响应市场/客户需求； 对于企业来说数据的存储、收集和分析变得至关重要，对前沿科技的技术(机器学习，人工智能)支持变得至关重要。
-
云+X案例展 | 民生类：基于AWS PaaS构建基础集团企业级中台
“为了实现企业持续高效发展，经过长期调研，基础集团业务中台选择了炎黄盈动AWS PaaS。低代码、轻量级的AWS PaaS可快速开发、部署各类应用，同时根据建筑行业的项目管理，项目招投标、项目策划、项目质量管理、安全管理、进度、成本、竣工验收、项目结算等一套施工项目流程，做成数据强相关、不需要纸质表单的业务系统，解决了流程管理的难题。＂
-
雅士利牵手阿里云实现新零售改造，双11全渠道成交金额同比增长超过200%
12月3日在阿里云峰会·广州站上，雅士利分享了与阿里云的合作，借助数据中台实现新零售改造。在刚刚结束的天猫双11中，雅士利旗舰店整体线上交易同比增长超3倍，旗下羊奶粉品牌“朵拉小羊”50秒成交额超越618全天成交总额，朵拉小羊3段成交订单全网第一，消费者资产实现10倍增长。
-
如果有人要问2019年技术圈什么最热，“中台”绝对当仁不让，从观望到试水，很多公司做出了从 0 到 1 的探索。众所周知，“中台”一词在国内最早是由阿里提出来的，2015 年，马云参观芬兰游戏公司Supercell，观察其每个游戏开发的小团队只有六七个人，但开发与停止的速度之快，让马云即惊讶又好奇。得知如此快的原因是开发者将游戏开发过程中用到的一些通用的游戏素材和算法整理出来，作为工具提供给小团队使用，使得同一套工具可以支持多个游戏研发团队。这样的架构模式给了马云很大的震撼和启发，这也催生了阿里巴巴的中台战略，加之越来越的企业跟随其热度，寄希望于借助中台推动业务增长以快速实现数字化转型， “中台”得以风靡。
-
很多技术人总是抱怨 新技术/新框架/新概念 太多了，总是学不完，抱怨实在是学不动了。哈哈，这不，最近「 中台 」这么火热，要不要停止抱怨，再咬咬牙学一波？ “很多人都担心被技术新潮流所抛弃，所以当遇见不断涌现的新技术时，总是慌忙的去学习。可是其中到底有多少是真正有用的？又有多少是昙花一现的技术呢？当你无法分辨的时候，其实不必慌张，当一项新技术/概念刚出现的时候，你不必匆忙的去学习，更不必担心自己会错过它，如果它是一个真正有价值的东西，是一个真正经受得住考验得技术，它迟早会再次出现在你面前”。
-
活动
-
2021-11-10
-
2021-03-09
-
2020-12-16
独家定制
-
-
3500人的专业安全团队与你同在
-
-
CSDN云计算在线公开课
-
-
IaaS市场高速增长，历久弥新
精品推荐
关于我们
关注「云计算」
转载 & 投稿：songhui@csdn.net
商务合作：zhangjing@csdn.net