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2:在skywalking命名空间下新增服务 skywalking-oap。3:在skywalking命名空间下新增服务 skywalking-ui。1:添加skywalking命名空间。(端口是ui 自动生成的端口)4:浏览器访问集群内ip端口
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sparksql两种解决方式
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pyspark mapPartitions, repartition
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大数据框架
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操作系统:CentOS Stream 9 64位安装RabbitMQ版本:目前官网最新版本3.11.6安装Erlang版本:与RabbitMQ3.11.6配套的Erlang最新版本25.2在安装RabbitMQ之前,需要安装Erlang/OTP支持的版本。RabbitMQ是实现了高级消息队列协议(AMQP)的开源消息代理软件(亦称面向消息的中间件)。RabbitMQ服务器是用Erlang语言编写的。本篇博客主要是阅读的RabbitMQ官网进行的安装操作,并借此总结的博客。
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看起来似乎没什么问题,但是如果使用在消息属性上设置TTL的方式,消息可能并不会按时“死亡“,因为RabbitMQ只会检查第一个消息是否过期,如果过期则丢到死信队列,如果第一个消息的延时时长很长,而第二个消息的延时时长很短,第二个消息并不会优先得到执行。进行消费,但某些时候由于特定的原因导致 queue 中的某些消息无法被消费,这样的消息如果没有后续的处理,就变成了死信,有死信自然就有了死信队列。延时队列,队列内部是有序的,最重要的特性就体现在它的延时属性上,延时队列中的元素是希望。
- 数据错误
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zookeeper安装
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生成对抗网络由两个部分组成:生成器(Generator)和判别器(Distriminator)* 生成器:生成一个真实数据类似的数据分布(伪造数据)* 判别器:判断生成器生成的图片是真的还是假的(鉴别数据),类似于一个二分类器在生成对抗模型框架中,有两个模型一个是生成模型G,一个判别模型D。生成器G根据隐含信息来随机生成观测数据,判别器D判别生成器生成的数据是真还是假。当判别器D判断生成器G生成了假数据后给生成器G一个惩罚,这导致生成器G被迫向“不受到”判别器D惩罚的方向进化学习,二者就构成了一个动态
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因为搜了半天,找不到一个完整的从0到1的全过程,所以写这个记录一下,防止后续忘记。
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1、在命令行执行提交命令时,在spark-submit脚本中,调用了SparkSubmit类中的mainMethod.invoke方法,这个类通过反射,调用我们自定义的类。2、我们自定义类中的main方法开始执行,初始化了SparkConf和SparkContext,在SparkContext对象被初始化的时候,构造出来DAGScheduler和TaskScheduler。3、Driver端会对我们的代码进行解析,根据算子记录rdd之间的依赖关系,生成DAG有向无环图。当程序触发action..
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JMX enabled by defaultUsing config: /export/server/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfgStarting zookeeper ... STARTED
数据错误
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hbase的简单使用。1. HBase中创建表2.HBase数据库基本操作3.查询表历史数据4.退出HBase数据库表操作
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开源的 ETL工具里面 DataX和 Kettle的人气一直高居不下,datax虽然比较年轻,但这两年发展势头很猛,不时就能听到身边的同事谈起。kettle作为老牌的 etl工具,诞生年限长,功能完善,特别是其开箱即用的数据转换算子,不得不令人叹服。因此,笔者决定对这两款工具进行深入的对比分析,有多深呢,到源码那种。
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地址:http://rabbitmq.mr-ping.com/
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