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反序列化就是将收到字节序列(或其他数据传输协议)或者是磁盘的持久化数据,转换成内存中的对象。为什么要序列化:一般来说,“活的”对象只生存在内存里,关机断 电就没有了。而且“活的”对象只能由本地的进程使用,不能被发送到网络上的另外一台计算机。然而序列化可以存储“活的”对象,可以将“活的”对象发送到远程计算机。在开发过程中,基本序列化类型不能满足所有需求,比如在Hadoop框架内部传递一个bean对象不是基本的数据类型(某个类)----没有对应的Hadoop类型那么。
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学习和使用了RT-Thread有2年多了的时间,最近一直在研究开源项目Matter相关的软件架构设计,趁此机会,再来温习一下rt-thread的软件架构设计。
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部分告诉我们在查询中参与分片的总数,以及这些分片成功了多少个失败了多少个。如果我们遭遇到一种灾难级别的故障,在这个故障中丢失了相同分片的原始数据和副本,那么对这个分片将没有可用副本来对搜索请求作出响应。假若这样,Elasticsearch 将报告这个分片是失败的,但是会继续返回剩余分片的结果。:匹配的文档的分数。它衡量了文档与查询的匹配程度,默认情况下,首先返回最相关的文档结果,就是说,返回的文档是按照score 降序排列的。:与查询所匹配文档的_score的最大值。:匹配的文档的原始数据。
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出现问题要首先检查hostname是不是与hadoop、spark配置的一致,不要想当然的认为是一样的,先检查一下最基础的,如果还是不能解决,就要在网上搜索一下了,通常情况下,问题产生的原因都是因为忽略了某个地方的小细节。
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大数据必看面试题
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Redis7 十大数据类型以及各种实操案例
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Ubuntu环境,利用docker容器搭建hadoop完全分布式保姆级教程(个人笔记)
数据错误
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zookeeper是一个分布式协调服务软件,:全局数据一致性.主节点:leader主节点主要负责:①负责管理整个集群,保证全局数据一致性②负责处理数据事务(包括增删改等)请求③负责转发非事务(查)请求给从节点从节点:follower从节点主要负责:①实时从主节点拉取数据,保证全局数据一致性②负责处理非事务(查)请求③负责转发事务(增删改)请求给主节点④有投票选举权观察者:observer在这里,除了没有投票权,其作用和follow作用一样。
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hive
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Linux安装部署集群化软件Zookeeper
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(2)如果你的集群虚拟机已经都创建完成,且确保网络,ssh密钥登陆 都做好了后,就可以开始安装jdk和hadoop了。/usr/local/src/hadoop/etc/hadoop 中的对应配置文件中加入下面的相关参数。这一步是集群配置的关键。做一个hadoop的配置流程的全记录,把遇到的问题和细节全都记录了下来。选择下载hadoop的版本,下载对应版本的source安装包。进入安装目录,修改对应安装包文件名,改成jdk,hadoop。(1) hadoop的部署规划,我使用3台虚假机搭建集群,
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这个项目是19年的项目了,并且很多功能视频的并没有实现而且给的资料里面很多BUG,改BUG十分头疼,建议还没开始写的小伙伴学习一下老师实现功能的思想即可。我的代码中把资料里的BUG全部改正(我遇到的反正全部改正了)。来源于黑马程序员入门项目,基于视频内容功能全部实现,又补全一些视频里没有的CURD功能,手机注册部分我用的是qq邮箱注册。ZookKeeper我部署在linux中了,ZooKeeper配置文件大家记得改一下哦。工具:IDEA,MySql8.0,ZooKeeper,Redis。
数据错误
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Kafka作为存储、性能兼备的消息队列,适用场景很多,伸缩性也很强。如何调节kafka的配置参数,以及设计专题、分区的数量、物理位置,很大程度上影响到整个架构的成败。很多文章是站在数据中心的角度来谈kafka的配置,而对于小团队,往往只希望把Kafka作为一个跨进程、可追溯的隔离器来使用,取代繁琐的文件或者自定义TCP/UDP接口。此时,单独讨论这种场景就显得有必要了。本文介绍了在磁盘与网络带宽都捉襟见肘的情况下,如何使用两种消息队列综合设计架构,避免瓶颈的方法。
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Flink中时间语义是非常丰富的,总共有三种,分别是事件时间(Event Time)、处理时间(Processing Time)和摄入时间(Ingestion Time),丰富的时间语义加上水位线( Watermarks)功能,让我们在处理流式数据更加轻松。在Flink中窗口也定义的非常全面,有计数窗口(Count Window)和时间窗口(Time Window),在窗口切分上有份滚动窗口(Tumbling Windows)、滑动窗口(Sliding Windows)、会话窗口等
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分区:分目录,粗粒度分桶:拆分文件,细粒度,按属性的 hash 值,把数据放入第一个到第 n 个文件。
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生产计划模块可以针对销售订单和预测订单,同时考虑在库库存和在途库存,基于有限产能和物料,对订单的计划交期做出快速响应,给出生产周计划和月计划,制定合理的库存水位,从中长期解决物料不足和能力短缺问题;基于更精准的需求预测,和动态的安全库存预测模型,生成随时间改变的动态库存策略,实现在保证预期服务水平的前提下,降低库存水位,减少资金占用,缩短库存周期的目标。,在满足多场景业务逻辑的前提下,进行智能运算,给出多权重、多维度预排结果,可由企业相关负责人进行决策,应对环境和运营目标的多变,提升运营整体效益。

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就在不久前,Mobvista刚刚发布了2019年的财报数据。我们观察到其程序化广告收入已高达22.3亿元,同比增长40.8%;经调整后EBITDA达3.6亿元,同比增长高达19.5%……试想仅仅上市一年,Mobvista在增长放缓的大环境下依然能够取得如此“高光时刻”,可见其发展势头不容小觑。
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近年来,我国文化产业蓬勃发展,文化产业价值年均增速远高于同期 GDP 增速,尽管中 国演出市场在开放竞争中逐步规范有序,但目前仍处于起步和培育阶段,尚不够完善和成熟。尤其在演出场馆基础设施、管理运营等方面参差不齐。
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云应用程序是热门话题。很多时候,我们会遇到像云原生应用程序和云计算应用程序这样的术语。首先,很少有人同时使用这两个术语。但两者之间存在着模糊的界线。云原生和云计算的区别到底是什么呢?为什么它如此重要?让我们来看看!
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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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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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2019年技术盘点云数据库篇(一):UCloud专家谈云数据库:千锤百炼 云之重器
公有云逐渐成为企业运行 IT 设施的新趋势,那么作为企业最核心的系统—数据库,数据上云也成为大数据时代的必然选择。对企业来说,数据可视为其命脉,因此数据迁移上云就意味着将企业“命脉”搬到云平台。事实上,数据上云有两种形式,数据库直接上云或者选择云数据库,而云数据库利用其云原生的优势具备了许多过去数据库产品不具备的优势,包括可靠性、弹性、存储容量以及成本等,正逐渐被更多的企业所接受。
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IBM在中国发布Cloud Paks,牵手神州数码,助力企业云转型步入“第二篇章”
近日IBM中国今天宣布,IBM已经将其软件组合转化为云原生,并对其进行优化,使之在红帽OpenShift上运行。首批转型成果——IBM Cloud Paks产品组合——正式亮相中国市场。
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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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