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SpringBoot 整合 Easy-Es 实战操作详解
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本文针对电商推荐系统的用户 / 商品冷启动问题,提出 Java 大数据 + 机器学习的解决方案。通过 Flink/Spark 补全用户(地域 / 设备等)与商品(文本 / 图片等)特征,结合 FM、GraphSAGE 等模型搭建关联,再用实时迭代策略动态调优。实战案例显示,该方案使新用户 CTR 从 2.1% 提至 5.8%,新商品首单时间从 7 天缩至 36 小时,为冷启动优化提供可复用技术路径。
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直接改几个参数,可以拿到Jenkins,github和 gitee和 gitlab等直接shell调用(主要是Jenkins,改的参数比较少)
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在企业中可能需要,将clickhouse的某一台服务器下架,换上另一台服务器,如何实现这个操作,本篇将进行介绍;hadoop104✔(上线)
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Flink:强大的流处理引擎,提供完整的水位线机制和时间语义Kafka:可靠的消息存储,通过HW机制保证数据消费的安全性Pulsar:统一的消息平台,结合了两者的优点并提供更好的扩展性技术选型建议需要复杂事件处理→ Flink(丰富的时间语义和状态管理)需要高吞吐消息队列→ Kafka(成熟的生态系统和稳定性)需要统一消息平台→ Pulsar(多租户、低延迟、高吞吐)水位线机制虽在不同系统中形态各异,但本质都是管理数据处理进度。理解各组件的特点,才能构建出稳定高效的实时数据处理架构。
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文章摘要(145字): 本文对比了WPF与Avalonia在依赖属性实现上的差异,通过BlinkingButton控件案例展示两者核心区别。WPF依赖DependencyProperty.Register和静态回调,代码冗余度高;Avalonia采用泛型Register<>和响应式订阅(IObservable),大幅简化代码并提升类型安全。分析表明,Avalonia在保留WPF核心功能的同时,通过语法优化降低了开发门槛,为WPF迁移跨平台提供了平滑过渡方案。文章详细解析了两种实现的注册方法、变化
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SqlBulkCopy是.NET中高效批量导入数据到SQL Server的工具。它通过批处理大幅提升性能,支持DataTable、DataReader等多种数据源,提供列映射、事务集成等功能。主要用法包括:1)基本用法设置目标表和列映射;2)通过BatchSize控制批处理量;3)结合事务确保一致性;4)使用NotifyAfter实现进度通知。使用时需注意:合理设置批次大小,确保资源释放,进行错误处理。典型场景包括大数据迁移、ETL等需要高效数据导入的操作。
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选举机制:奇数个节点可以有效避免脑裂现象,确保选举的效率和确定性。故障容错:奇数个节点在冗余性和成本之间达到平衡,提供足够的故障容忍能力。通常情况下,3 个主节点候选节点是最佳选择,但在特定场景下(例如对脑裂问题有其他应对措施,或集群规模极小等)也可选择偶数个主节点候选节点。
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本文记录了一场互联网大厂Java开发工程师面试全过程,聚焦货运平台业务场景下的Spring Security安全框架和Kafka消息队列技术深度探讨。通过面试官与程序员的精彩对话,深入解析JWT认证、OAuth2授权、Kafka高可用架构等核心技术。
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Elasticsearch冷热分层架构通过节点角色划分(Hot/Warm/Cold)和索引生命周期管理(ILM),实现数据存储的成本优化与性能平衡。热节点采用高性能SSD处理高频访问数据,温冷节点使用大容量HDD存储历史数据,通过ILM策略自动迁移索引。该架构支持分片策略优化、查询路径控制和自动数据归档,适用于日志分析、监控指标等时序数据场景,在保证查询性能的同时显著降低存储成本。实践部署需合理配置节点规格、网络拓扑和索引别名策略,并通过ILM实现数据从热到冷的全生命周期自动化管理。
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本文介绍了如何安装和配置Elasticsearch MCP Server,实现通过自然语言与Elasticsearch交互。主要内容包括:安装Elasticsearch和Kibana 9.1.2版本;获取API key;安装Claude Desktop客户端;通过Docker部署MCP服务器,支持stdio协议和环境变量配置;设置Claude Desktop连接MCP服务器;最后展示了使用自然语言查询航班索引数据的示例,验证了MCP服务器的功能。该方案简化了Elasticsearch查询,无需编写复杂的DS
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HDFS 是大数据存储的基石,通过分布式架构和副本机制,解决了海量数据的可靠存储和高效访问问题。尽管存在对小文件和低延迟场景的适配不足,但仍是处理大规模数据的首选分布式文件系统,广泛应用于互联网、金融、医疗等需要处理海量数据的领域。
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基于大数据的气候驱动的疾病传播可视化分析系统是一个融合了现代大数据处理技术与医疗健康数据分析的综合性平台。系统采用Hadoop分布式存储架构和Spark大数据处理引擎作为核心技术支撑,通过Python语言进行数据处理与算法实现,结合Django后端框架构建稳定的服务层,前端使用Vue框架配合ElementUI组件库和Echarts可视化库打造直观的用户交互界面。系统主要功能涵盖气候数据与疾病传播数据的采集存储、综合风险评估模型构建、驱动因素关联性分析、地理空间分布展示、时间序列变化趋势分析等核心模块
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在分析模型的hidden_states之后对模型各层的作用产生更加深刻的理解,同时试着去掉一些相对不是那么重要的layer
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本文介绍了RabbitMQ与MQTT协议的集成应用。首先讲解了如何启用RabbitMQ的MQTT插件并配置MQTTX客户端进行测试。然后展示了纯前端实现即时通讯的方案,通过MQTT.js库直接连接RabbitMQ的WebSocket端口,实现基于主题的发布/订阅功能。文章还详细说明了SpringBoot集成MQTT的方法,包括添加依赖、配置连接参数、实现消息订阅和发布功能,并提供了REST接口示例。这种方案既支持前端直接与MQTT服务通讯,也支持通过后端服务中转消息,满足不同业务场景需求。
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摘要 Kafka 是一个高吞吐量的分布式流处理平台,核心特性包括持久化存储、分区并行处理和多种客户端支持,适用于实时日志、消息队列等场景。ZooKeeper 是分布式协调服务,提供一致性、高可用性和 Watcher 监听机制,常用于分布式锁、配置管理等。Kafka 早期依赖 ZooKeeper 管理元数据,但 2.8+ 版本逐步通过 KRaft 替代。两者在功能(消息处理 vs 协调服务)、数据模型(Topic/Partition vs ZNode)和协议(ZAB/KRaft)上存在差异。文末提供了基于 D
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本文介绍了基于RabbitMQ实现延迟任务和异步处理的方案。通过TTL+死信队列机制实现延迟任务,确保消息不会因服务重启而丢失。方案包含完整的SpringBoot实现示例,包括多线程消费、失败重试和补偿处理机制。RabbitMQ能有效应对业务场景中的延迟执行、削峰处理和失败重试需求,提供异步处理能力并保障消息可靠性。核心流程为:消息存入延迟队列→TTL到期→死信队列→消费者处理,支持多线程并发消费和自动重试机制。
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Elasticsearch最新版本(v9.2)及Serverless环境默认不再将向量字段(dense/sparse/rank_vector)存储在_source中。这一优化可减少约50%存储空间、提升索引性能,同时保持所有功能完整性。系统会在需要时自动"回填"向量数据(如更新/恢复时),用户也可通过fields参数或_source选项显式获取向量值。基准测试显示该改进显著降低I/O和资源消耗,特别适合高吞吐量场景。对于需要保留原始精度的特殊情况,仍可通过配置禁用该优化。现有索引不受影响
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🚀 性能提升显著Redis查询减少99.99%内存使用减少96.7%启动时间减少90%🛡️ 系统可靠性提升Redis CPU从100% → <1%系统从不可用 → 高可用数据一致性从30分钟 → 5分钟🔧 开发效率提升模板化设计,代码复用率85%开发时间从2-3天 → 2-4小时维护成本大幅降低。

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当企业通过上云实现转型时,迁移是一个重要的无法回避的话题。 迁移是为了提高企业信息架构和应用的敏捷性,从而助力企业快速创新和发展;迁移也是为了提高企业全球化和数字化的水平。我们从正在进行转型的公司中看到,通过云迁移实现架构和应用的现代化,主要有四个大趋势。
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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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2020年边缘计算最新前沿报告:如何与核心云、5G、AI协同?如何打造新业态和部署运营?...
在数字经济的时代浪潮中,作为关键生产要素的数字技术的快速变革已成为新常态。正当人工智能开始崭露头角时,云计算的边缘化延伸趋势又成为了另一个新焦点。
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日前,ASPLOS 2020公布了计算机界最新科技成果,其中包括阿里云提交的名为《High-density Multi-tenant Bare-metal Cloud》的论文,该论文阐述了阿里云自研的神龙服务器架构如何解决困扰云计算行业多年的虚拟化性能损耗问题,打破物理机的性能神话,让云服务器突破性能极限。
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让服务器突破性能极限 阿里云神龙论文入选计算机顶会ASPLOS
日前,ASPLOS 2020公布了计算机界最新科技成果,其中包括阿里云提交的名为《High-density Multi-tenant Bare-metal Cloud》的论文,该论文阐述了阿里云自研的神龙服务器架构如何解决困扰云计算行业多年的虚拟化性能损耗问题,打破物理机的性能神话,让云服务器突破性能极限。此次入选意味着全球计算机顶会对阿里云自研技术的认可,也意味着中国创新技术在全球计算机界争得了一席之地。
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MySQL 狠甩 Oracle 稳居 Top1,私有云最受重用,大数据人才匮乏! | 中国大数据应用年度报告...
科技长河,顺之者昌,错失者亡。在这个技术百态之中,中国专业的 IT 社区CSDN 创始人&董事长蒋涛曾多次在公开活动中表示,开发者是对技术变革最敏感的人群。这不仅源于开发者、工程师创建了助力这个时代蜕变的工具,他们还极具前瞻性地缔造了真实世界之外的虚拟、数字化世界。
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你的企业混合云了吗?来看看评估混合云解决方案时要注意的6个原则!
混合云如今很流行。几乎每个IT公司都声称已部署了解决方案,但实际上实现的却很少。相反,它们拥有与多个云实例进行某种程度集成的私有云。
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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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2月18日,阿里云在官网宣布,河源数据中心正式对外提供服务。这是华南地区规模最大的绿色数据中心,可容纳超过30万台服务器,作为深圳地域的新可用区为华南地区上百万企业客户提供领先的云计算、人工智能、物联网等服务。
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近日,谷歌母公司Alphabet首次公布了谷歌云计算业务的数据,这一举动将云计算行业重新推到了聚光灯下。众所周知,全球云市场竞争激烈,在这场角逐战中,技术与市场能力就是战场上的武器。
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伴随5G技术加速落地,云游戏作为5G应用落地的最佳场景,已经成为全球游戏厂商和云服务厂商布局的重要战场。根据艾媒咨询数据显示,2018年中国云游戏市场规模为6.3亿元,而到2023年,市场规模将飙至千亿元。
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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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经过卖房创业与“云吞面”群聊,老季带着优刻得迎来了“开市大吉”……
今日,优刻得UCloud科技股份有限公司正式在科创板挂牌上市,股票简称优刻得,股票代码为688158。作为唯一一家没有“爸爸”的云计算服务商,2012年成立的优刻得UCloud,自创立近8年来始终坚持中立,不涉足客户业务领域,致力于打造一个安全、可信赖的云计算服务平台。
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企业云计算领导者Nutanix(纳斯达克代码:NTNX)近日宣布,物流行业领导企业嘉里大通 (Kerry EAS) 已采用Nutanix超融合基础架构(HCI)和企业云解决方案,进行企业数据中心的现代化改造。
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随着云计算,大数据和人工智能技术应用,单靠CPU已经无法满足各行各业的算力需求。海量数据分析、机器学习和边缘计算等场景需要计算架构多样化,需要不同的处理器架构和GPU,NPU和FPGA等异构计算技术协同,满足特定领域的算法和专用计算需求。今天,笔者带大家详细了解下FPGA技术。 FPGA是英文Field Programmable Gate Array简称,即现场可编程门阵列。它是在PLA、PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路,既解决了定制电路的不足,又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。
