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同步通讯的问题调用链中每个服务在等待响应的过程中,不能释放请求占用的资源,如果服务级联失败,提供者出现故障,会导致所有调用方出现问题。这里介绍几个概念,以购买商品为例,支付服务是事件发布者(publisher),支付完成后只需要发布一个支付成功的事件(event),事件中带上订单id。订单服务和物流服务是事件订阅者(Consumer),订阅支付成功的事件,监听到事件后完成自己业务即可。有一个中间人(Broker)。发布者发布事件到Broker,不关心谁来订阅事件。订阅者从Broker订阅事件,不关心谁发来的
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librdkafka是Apache Kafka协议的C库实现,提供Producer、Consumer和Admin客户端。
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做过大公司SAP项目的同行们都知道,很多大公司尤其是哪些世界500强的跨国企业的IT系统很多。即使企业实施了SAP ERP系统并将其作为核心战略平台,也不能将那些IT系统全部替换掉。因此这造成了在核心的SAP系统以外,还有很多外围系统并存,并且部分的外围系统与SAP系统有接口的情况。
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WSL运行make提示/lib//modules/xxx文件或目录不存在。WSL2的内核是修改过的,无法使用 ubuntu上游的内核头文件和modules文件,因此,我们需要手动编译并安装一个版本。
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Elasticsearch是一个接近实时的分布式搜索平台。
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现在还记得大二的那个忙碌暑假。本文的主题是数学建模,但是有几点前情铺垫,是一个从未接触数学建模的计算机专业大学生走上数模路的来龙去脉,一个平凡人走上数模之路的历程,大家可以直接跳过直奔大赛简介的主题。大赛时间:每年9月初,三天三夜大赛含金量:中国国内数学建模含金量首屈一指的A类学科竞赛,对于数学专业的同学来说帮助很大。全国大学生数学建模竞赛创办于1992年,每年一届,已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛,也是世界上规模最大的数学建模竞赛。
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Java访问HDFS步骤
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如何远程访问 RabbitMQ
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例如:随着大数据的不断发展,hadoop这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习大数据之路。此次课程设计,我们采用mongodb作为存储,javaweb作为前端,echarts作为可视化工具,kettle和pandas作为数据清洗工具。使用底层mapeduce作为大数据计算。mongodb数据库:它的特点是高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。主要功能特性有:*面向集合存储,易存储对象类型的数据。*模式自由。*支持动态查询。*支持完全索引,包含内部对象。*支持查询。
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基于Hadoop大数据技术和协同过滤算法的就业推荐系统
数据错误
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node1:9092,node2:9092,node3:9092 是kafka的主机名,我是由之前的旧项目(非springBoot)迁移到新建项目的,所以链接名就直接抄过来了。修改完hosts之后可能不是立即生效,可以断一下网再重新连接。mac用户可以下载ihost软件来编辑hosts文件。在文件最下面追加自己对应的ip 和计算机昵称即可。之后再重启项目即可。
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在Mac上安装Apache Spark最新版本在Mac(macOS)上安装最新版本的Apache Spark的只需要五个简单步骤 使用Homebrew在Mac OS上安装Apache Spark已经变得非常容易。你可以在短短5分钟内安装它并开始运行spark例子。有多种方法可以在Mac上安装Apache Spark。下面我解释了使用Homebrew在Mac OS上逐步安装Apache Spark,验证安装,运行spark-shell,并创建一个Spark DataFrame。在Mac OS上安装最新
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【Flink】Table\Sql API 笔记:Row和RowData
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rabbitMQ 三种常用交换机:direct、topic、fanout的使用以及区别
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Presto能够处理PB级别的数据,但Presto并不是把PB级别的数据一次性加载到内存中计算,而是根据处理方式,例如:聚合场景,边读取数据,聚合,再清空内存,再去读取数据加载内存,再聚合计算,再清空内存…因此Presto的主从架构是从集群整体上的内存情况,对进行中的查询进行定时监控,优化调度,将最大将耗内存的查询,调度给work节点配置的最大内存量去使用,大概在堆内存的10%。你可以认为类似 JDBC那样,但却是Presto的SPI的实现,使用标准的API来与不同的数据源交互。
数据错误
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dolphinscheduler 海豚调度器 通过shell节点 调用.sql文件
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java8 stream api 流失操作利器
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需求:最近需要做一个大数据的导入导出,数据量21w条30个字段。下面主要记录一次做导出时大数据的查询。思路:如果一次数据库查询太多数据,jvm就会内存溢出,所以我使用分页每次查询1万条数据,使用for循环,再把结果合并到一起。但是这种串行方式是阻塞的,查询21w数据大约需要15秒,然后就通过线程池用多线程查询,21w条数据用时2秒多。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考。
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轻松实现修改node_modules源码,打补丁
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数据库是应用及计算机的核心元素,负责存储运行软件应用所需的一切重要数据。为了保障应用正常运行,总有一个甚至多个数据库在默默运作。我们可以把数据库视为信息仓库,以结构化的方式存储了大量的相关信息,并合理分类,方便搜索及使用。
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其实“数据湖”的概念由来已久,如果追溯时间大概可以到2011年。如今我们经常提及的数据湖其实可以被认为是一个集中式的安全存储库,用户可以任何规模存储、管理、发现并共享所有结构化和非结构化数据,过程中无需预定义架构。
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随着数字化的进程,数据的处理、存储和传输得到了飞速的发展。高带宽的需求使得短距互联成了系统发展的瓶颈。受损耗和串扰等因素的影响,基于铜线的电互联的高带宽情况下的传输距离受到了限制,成本也随之上升。而且过多的电缆也会增加系统的重量和布线的复杂度。与电互连相比,基于多模光纤的光互连具有高带宽、低损耗、无串扰和匹配及电磁兼容等问题,而开始广泛地应用于机柜间、框架间和板间的高速互连。
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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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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。
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华为云TaurusDB计算存储分离架构:让数据“身”分离,“心”凝聚
在2019年HC大会上,华为重磅推出最新一代高扩展海量存储分布式数据库——TaurusDB,它拥有一个最大的特点就是将存储和计算以一种分离的架构形式运行。很多人就会问到,华为云为什么会设计这款产品?核心竞争力是什么?对比原生MySQL的优势有哪些?借此时机,CSDN记者有幸采访到了华为云TaurusDB数据库资深技术专家,现在就请他来为我们一一解答。
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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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随着移动互联网、信息技术等创新发展,数据量呈指数级爆发式增长并表现在多个方面,即规模扩张、结构多元化的数据新形态;业务升级转型带来的场景化需求数据新部署;市场细分带来的数据应用新模式以及承载行业发展,发挥核心资源池地位的数据新价值等。据IDC预测,全球数据圈将从2018年的33ZB增至2025年的175ZB,实现5倍以上的增长。在新数据时代,数据在数据形态、部署环境、应用模式和价值需求等方面均出现了更为精细化的需求,应对数据爆发压力,欲将海量的连接、微秒级的延迟、极高的性能体验为我所用,创新存储价值则变得势在必行。
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点赞功能大家都不会陌生,像微信这样的社交产品中都有,但别看功能小,想要做好需要考虑的东西还挺多的,如海量数据的分布式存储、分布式缓存、多IDC的数据一致性、访问路由到机房的算法等等。
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腾讯Techo开发者大会揭晓云存储发展趋向:高性能、高可用、高性价比
产业数字化转型过程中产生着比过去任何一个时代都多的数据。在这样的背景下,数据存储技术应该怎么发展?11月7日,在腾讯Techo开发者大会上,来自科研领域的专家和腾讯云存储业务的工程师们共同揭开了云存储的发展趋势。
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戴尔与AMD强强联合:五款PowerEdge服务器 ,让用户无法抗拒的选择
一口气发布5款产品,除了戴尔对于市场的乐观,更来源于对产品的自信,而这份自信则在于与AMD的强强联合。
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i 智慧 | 回首30年存储演进之路 再看新数据时代阿里云存储如何革故鼎新?
人类以日新月异的速度刷新着科技的成果,其中存储的发展历史尤其悠久,堪称万年进化史。自文明诞生以来,我们就一直在寻求能够更有效存储信息的方式,从4万年前的洞穴壁画、6000年前泥板上的楔形文字,到今天普及的SSD/闪存,再到对量子存储、DNA存储技术的探索,脚步从未停止。据IDC预测,2025年全球数据将有175 ZettaBytes的总量。如此惊人而又庞大的数据量,为存储市场带来机遇的同时,也带来了不小的挑战。
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排序算法这么多,这里先将排序算法做个简单分类: 一、可以根据待排序的数据量规模分类: 内部排序:在排序过程中,待排序的数据能够被全部加载进内存中 外部排序:待排序的数据太大,不能全部同时放入内存,排序过程中需要内存与外部存储交换数据
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阿里云存储负责人吴结生:安全可靠是云存储立身之本, 智能技术将激活存储技术新变革...
人类以日新月异的速度刷新着科技的成果,其中存储的发展历史尤其悠久,堪称万年进化史。自文明诞生以来,我们就一直在寻求能够更有效存储信息的方式,从4万年前的洞穴壁画、6000年前泥板上的楔形文字,到今天普及的SSD/闪存,再到对量子存储、DNA存储技术的探索,脚步从未停止。