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本文深入探讨 MySQL 集群架构负载均衡的常见故障及排除方法。涵盖请求分配不均、节点无法响应、负载均衡器故障等现象,介绍多种负载均衡算法及故障排除步骤,包括检查负载均衡器状态、调整算法、诊断修复节点故障等。还阐述了预防措施与确保系统稳定性的方法,如定期监控维护、备份恢复策略、团队协作与知识管理等。为确保 MySQL 数据库系统高可用性提供全面指导。
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同时在Flink中KeyedState和OperatorState均具有两种形式,其中一种为托管状态(Managed State)形式,由FlinkRuntime中控制和管理状态数据,并将状态数据转换为内存HashTables或RocksDB的对象存储,然后将这些状态数据通过内部的接口持久话到CheckPoints中,任务异常时可以通过这些状态数据恢复任务。在对应的StateBackend中,会去调用对应的create方法获取到stateDescriptor中的值。
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颈椎病预防交流与数据可视化分析平台的背景意义在于,颈椎病作为现代社会常见的疾病,尤其在办公人员、学生等长时间保持不良姿势的人群中发病率较高。随着科技和数字化的发展,颈椎病的预防和管理需要更加科学和系统化的手段。因此,建立一个颈椎病预防交流与数据可视化分析平台,具有重要的社会和医疗意义。首先,平台通过提供科学的颈椎病预防知识和康复训练指导,帮助用户形成良好的姿势习惯,减少颈椎病的发病率。这不仅可以提高个体的生活质量,还能降低因颈椎病导致的医疗支出和社会经济负担。
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在使用基于事件时间的窗口时,Flink 依赖 Watermark 来决定何时触发窗口计算。例如,如果你有一个每 10 秒的滚动窗口,当 Watermark 达到某个窗口的结束时间后,Flink 才会触发该窗口的计算。尽管 Watermark 能有效解决乱序问题,但总有可能会出现事件在生成 Watermark 之后才到达的情况(即“迟到事件”)。假设有一个 10 秒的窗口,并且 Watermark 达到 12:00:10,此时 Flink 会触发 12:00:00 - 12:00:10 的窗口计算。
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Watermark 是一个特殊的标志,它用于告诉 Flink 数据流中事件的进展情况。简单来说,Watermark 是 Flink 中估计的“当前时间”,表示所有早于该时间戳的事件都已经到达。Flink 认为当前时间在 Watermark 时间戳之前的所有事件已经接收完毕,不再期待有早于该时间戳的事件。当 Watermark 时间戳更新时,系统可以触发基于事件时间的窗口操作,比如窗口计算、聚合等。
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TTL延迟队列出现发送文件给docker内部,但是又无法使用拖拽模式的时候的办法(以及出现Enabling plugins on node rabbit@91e7e7949d70:rabbitmq_delayed_message_exchangeError:{:plugins_not_found, [:rabbitmq_delayed_message_exchange]}报错的解决方法问题二:UI 界面不显示消息条数问题三:Listener method could not be invok
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大家应该都听过 JavaScript 这个名字,甚至可能也听过“ES6”,但 ES 到底是什么?其实,ES 就是 ECMAScript 的缩写,它是 JavaScript 的标准。每年,ECMAScript 都会推出新版本,不断给 JavaScript 增添新功能。今天,我们来聊聊从 ES6 到最新的 ES2023 之间的那些重要新特性,顺便看看现在的浏览器都支持到什么程度了。
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本文聚焦 MySQL 集群架构中的负载均衡算法,阐述其重要性。详细介绍轮询、加权轮询、最少连接、加权最少连接、随机、源地址哈希等常用算法,分析各自优缺点及适用场景。并提供 Java 语言代码实现示例,助力直观理解。文章结构清晰,语言通俗易懂,对理解和应用负载均衡算法具有实用价值和参考价值。
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在日常项目开发中,我们都知道参数验证是必不可少的一环,但是有时候为了偷懒,把参数校验交给前端开发人员去处理,这样很容易影响系统稳定性和安全性,毕竟现在有很多手段可以绕过前端,直接后端请求接口。
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在处理大型数据集时,内存管理和效率是程序员必须考虑的两个重要因素。Python中的迭代器和生成器是两个强大的工具,它们可以帮助我们高效地处理大量数据,同时节省内存。本文将详细介绍迭代器和生成器的概念、使用方法及其在处理大数据集中的优势。
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人类现已迈入二十一世纪,科学技术日新月异,经济、资讯等各方面都有了非常大的进步,尤其是资讯与网络技术的飞速发展,对政治、经济、军事、文化等各方面都有了极大的影响。利用电脑网络的这些便利,发展一套基于Java旅游网站平台,将会给用户及旅行社带来更大的效益,而在美食预约效能上,也必然会有很大的方便!这样可以节省大量的人力、时间和金钱。该系统主要包括;用户、四季变化、旅游活动、周末去哪儿、旅行社、旅行社预约等。方便了管理员随时随地,只要电脑联网,就能对所有信息等进行管理。同时,方便用户进行旅行社预约、景区预约。
数据错误
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针对于流数据进行求topn或者去重,如果不指定窗口,用传统的批处理方式则无法实现topn或者去重的目的,会发现每条流数据都是top1。只有通过窗口的方式将数据进行收集才能针对于窗口内的数据进行去重或者求topn。则会出现:当A流数据过来时,会和B流所有历史数据以及当前数据进行join。flinksql进行双流join时,如果不指定时间范围,如下图所示。如果指定时间范围,则只会和时间范围内的数据进行join。
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在 Hive 中,当对字符串类型的字段使用 ORDER BY 进行排序时,排序是基于字符串的**字典序(lexicographical order)**进行的。从字符串的第一个字符开始,按照字符的Unicode码点,逐个字符进行比较,直到找到不同的字符或到达字符串末尾。所以对于数字字符串来说,也同样是该规则。若排序时出现100是比99小,且100具体的位置是在10和11之间。这就是因为本来应该是int类型的字段,在建表时却为string类型。
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使用安装 Elasticsearch 和 Kibana,并配置 IK 分词器,你可以按照以下步骤进行。此过程适用于 Elasticsearch 和 Kibana 8.10.4 版本。
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git config --local user.name
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本文详细介绍了git的概念和基本操作
数据错误
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MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个Hadoop集群上。
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本文详细解释了git的其他基本操作,例如版本回退和撤销修改
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序列化就是把内存中的对象,转换成字节序列(或其他数据传输协议)以便于存储到磁盘(持久化)和网络传输。反序列化就是将收到的字节序列(或其他数据传输协议)或者磁盘的持久化数据,转换成内存中的对象。
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医疗保健、零售、金融、制造业……一文带你看懂大数据对工业领域的影响!...
随着大数据技术的兴起,工业领域在很大程度上发生了变化。智能手机和其他通讯方式的使用迅速增加,使得每天都能收集大量数据。以下是大数据对工业领域的影响。
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每当提到区块链一词时,许多人都会将其与比特币等加密货币联系起来。这项技术通过加快交易速度、提供隐私和透明以及其他更多功能,确实改变了虚拟货币的世界。
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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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根据《哈佛商业评论》的说法,数据科学家是21世纪最性感的工作。在现在这个大数据的世界中,数据科学家们用AI 或深度学习方法来发掘宝贵的商业见解。
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相信对于大部分的大数据初学者来说,一定遇见过Hadoop集群无法正常关闭的情况。有时候当我们更改了Hadoop内组件的配置文件后,必须要通过重启集群来使配置文件生效。
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这篇分享主要总结了数据从业人员在实践中可能遇到的陷阱与缺陷。跟其他新起的行业一样,数据科学从业人员需要不停的去考虑现在,考虑未来;需要不断的斟酌工作方法的合理性,正确性。思索不断,才能前行。
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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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如今,Python真是无处不在。尽管许多看门人争辩说,如果他们不使用比Python更难的语言编写代码,那么一个人是否真是软件开发人员,但它仍然无处不在。
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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。
数据错误 -
随着云计算,大数据和人工智能技术发展,边缘计算发挥着越来越重要的作用,补充数据中心算力需求。计算架构要求多样化,需要不同的CPU架构来满足不断增长的算力需求,同时需要GPU,NPU和FPGA等技术加速特定领域的算法和专用计算。以此,不同CPU架构,不同加速技术应用而生。
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云+X案例展 | 电商零售类:WakeData助力叁拾加数字化变革
在新零售时代下,各行业都在寻求数字化转型、发展智慧零售模式。而作为新零售的主赛道生鲜行业来说,运营端需要从即时性消费需求出发,加强线下场景布局,提升用户全渠道消费体验。其中水果是生鲜里消费者喜爱程度及消费频次较高的品类,具有很强的互联网基因,但水果行业的数据构成极其复杂,要考虑很多变量,这就需要借助线下大数据构建数字化运营及经营系统。
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云+X案例展 | 金融类:金山云为新网银行重塑金融服务提供云计算动力
作为国内第三家、中西部首家互联网银行,新网银行从创立起,就注定将走上一条与众不同之路。按照新网银行高层的话说,“与其说我们是一家银行,不如说我们是一家拿了银行牌照、专注于大数据驱动的金融科技公司”,这无疑是点出了新网银行的特别之处——依靠大数据风控和金融科技能力来驱动业务运营,实现金融和科技的融合。
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云+X案例展 | 金融类:荣之联助力君康人寿构建新一代数据中心
近年来,互联网、大数据、云计算和物联网等行业的蓬勃发展,对数据的存储、交换、计算等的应用需求不断增加,使得大数据发展需求下对上游基础设施领域的需求持续旺盛,促进了数据中心(简称“IDC”)需求的不断增加。同时,各国5G技术的发展和商用化的推广又进一步促进了IDC行业爆发增长。未来,IDC行业必将成为物联网、云计算及5G技术的不断完善与发展下又一风口。
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近日腾讯云在北京举行大数据AI新品发布会。会上,腾讯云带来了在大数据与AI领域的最新研究成果,包括AI换脸甄别技术AntiFakes、腾讯星图以及企业画像平台等七大重磅新品,并对AI、大数据产品进行全线升级,致力于为用户带来更精细化的应用场景、更强大的技术能力以及更低的应用成本,全面降低企业AI技术应用门槛。
数据错误 -
近日在腾讯云AI大数据新品发布会上,腾讯云副总裁王龙向听众全面介绍了当前腾讯云数据智能服务的全景布局。针对目前整体AI行业的发展趋势,他表示过去一招鲜的发展模式已经难以为继,取而代之的是真正能够产生价值的、端到端的、全面的AI解决方案,并且随着技术的不断演进,企业进入和使用数据智能领域的门槛将继续大幅降低。
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阿里云提出“云+Fintech”新金融战略 已助上万家金融机构上云
12月3日,阿里云峰会广东期间,阿里巴巴副总裁、阿里云智能数字政府事业部总裁许诗军表示,目前阿里云已成为中国数字政府大数据整体市场第一,也是数字政府大数据基础平台软件市场第一。
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12月3日,阿里云峰会广东期间,阿里巴巴副总裁、阿里云智能数字政府事业部总裁许诗军表示,目前阿里云已成为中国数字政府大数据整体市场第一,也是数字政府大数据基础平台软件市场第一。
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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。