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原文编注：近日，中科院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹教授接受记者采访时认为，目前基于深度学习的人工智能在技术上已经触及天花板。从长远来看，必须得走人类智能这条路，最...
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- 大数据周刊
- 2019-09-20
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全网最详细的大数据Kafka文章系列，强烈建议收藏加关注！新文章都已经列出历史文章目录，帮助大家回顾前面的知识重点。目录消息队列和Kafka的基本介绍一、什么是消息队列二、消息队列的应用场景异步处理应用耦合限流削峰消息驱动系统三、消息队列的两种方式点对点模式发布/订阅模式四、常见的消息队列的产品五、Kafka的基本介绍消息队列和Kafka的基本介绍一、什么是消息队列消息队列，英文名：Message Queue，经常缩写为MQ。从字面上..
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- Lansonli
- 昨天
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文章目录ConfigCommand1 查询配置Topic配置查询其他配置/clients/users/brokers/broker-loggers 的查询查询kafka版本信息2 增删改 配置 `--alter`Topic添加/修改动态配置Topic删除动态配置其他配置同理,只需要类型改下`--entity-type`附件More日常运维 、问题排查 怎么能够少了滴滴开源的滴滴开源LogiKM一站式Kafka监控与管控平台ConfigCommandConfig相关操作; 动态配置可以覆盖默认.
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- 石臻臻的杂货铺
- 昨天
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前言Zookeeper操作方式这篇文章主要说的是利用java来操作zookeeper，就如操作mysql数据库一样，主要是实现增删改查功能,而实现这些功能的方式主要有以下三种：zookeeper官方提供的原生的apizkclientApache Curator简单说下三种方式的区别与各自的优劣：zookeeper自带的客户端是官方提供的，比较底层、使用起来写代码麻烦，很多功能需要自己来实现、不够直接。zkclient是另一个开源的ZooKeeper客户端。Apache Curator
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- 外星喵
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2021年第二届“华数杯”全国大学生数学建模竞赛竞赛信息2021年第二届“华数杯”全国大学生数学建模竞赛竞赛群一、比赛背景为了培养学生的创新意识及运用数学方法和计算机技术解决实际问题的能力，中国未来研究会大数据与数学模型专业委员会决定举办华数杯全国大学生数学建模竞赛。竞赛的目标是为培养大学生的科学精神及运用数学解决实际问题的能力，为创新性人才的培养奠定基础，为各行各业培养和选拔优秀的人才。二、组织单位主办单位：华数杯全国大学生数学建模竞赛组委会、中国未来研究会大数据与数学模型专业委员会中国未
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- 小磊数学建模
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HBase是基于谷歌Bigtable开发的开源分布式数据库，具有高可靠、高性能、面向列、可伸缩等特点。HBase一般运行在HDFS上，主要用来存储非结构化和半结构化数据。HBase通过水平扩展的方式实现大表数据（表的规模可以达到数十亿行以及数百万列）的存储，对大表数据的读、写访问达到实时级别。文章目录一、HBase概述1.HBase简介2.HBase与传统关系型数据库的区别3.HBase的应用场景二、HBase的相关概念1.数据模型概述2.HBase的数据模型3.数据坐标4.概念视图5.物理视图6.行存储
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- 昊In
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在我之前的文章：Beats：Beats 入门教程 （一） Beats：Beats 入门教程 （二）我详述了如何使用 Filebeat 中的 system 模块来为 syslog 导入到 Elasticsearch。这是目前为止最为快捷的方法。在实际的使用中，我们也可以使用其它来导入 syslog。这里的方法是：使用 Filebeat 中的 syslog input使用 Logstash 导入在今天的文章中，我将详述如何配置 Rsyslog 把数据导入到 Elasticsearch .
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异常一Caused by: java.lang.RuntimeException: can not run elasticsearch as root异常一解决添加 elasticsearch 用户组和用户：[root@tcloud ~]# groupadd elasticsearch [root@tcloud ~]# useradd -g elasticsearch elasticsearch# 设置密码[root@tcloud ~]# echo "elasticsearch" | pas
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- シ風箏
- 昨天
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kafka1.kafka介绍2. kafka学习记录(术语)3. kafka集群部署(直接部署在了一台机器上)3.1 安装多节点zookeeper集群3.2 配置kafka集群3.3 启动集群4. 验证部署4.1 测试topic的创建和删除4.1.1 创建topic--->test4.1.2 查看该topic的具体情况4.1.3 删除topic4.2 测试消息的生产与发送4.2.1 创建生产者4.2.2 创建消费者4.2.3 生产者吞吐量测试4.2.4 消费者吞吐量测试5. kafka监控工具Kafk
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资源百度云盘资源包含【elasticsearch-6.4.3.tar.gz】【elasticsearch-analysis-ik-6.4.3.zip】链接：https://pan.baidu.com/s/11IWoOXe1oCNjyWC6ZH_CaQ提取码：7mb6安装一下安装过程是针对 elasticsearch-6.4.3.tar.gz 版本的，不同版本的安装配置可能存在差异。官网也有安装方法，官网安装的是 6.0.1 版本的。1.jdkelasticsearch 运行在Java环境下，支
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- シ風箏
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背景介绍今天有同事找我，说他那边遇到kafka消费延迟问题，某条消息从生产者发送后，再到消费者收到，经过了几分钟的时间，之后又恢复正常，时不时会遇到一次这样的问题。简单分析当我一听到消费延迟的问题，很自然的就想到了肯定消息阻塞造成的，所以我首先我们查看了消息队列的消费情况，发现当前并没有消息积压在kafka服务端，之后我们也确认了kafka集群很正常，没有出现任何异常现象。进一步分析虽然表面上看消息并没有积压，但凭借经验，我感觉还是这方面的问题，既然kafka服务端自身没有积压，那一定就是消费端自
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- 码拉松
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随机森林随机森林：多棵决策树构建而成，每一棵决策树都是上一篇文章中的决策树的原理，只是“随机森林”将其集成（ensemble）到了一起，因此，随机森林是一种“集成算法”随机森林API随机森林API：class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion='gini', max_depth=None, booststrap=True, rangdom_state=None)n_estimato..
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- 糖公子没来过
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前言大家好，我是程序员manor。作为一名大数据专业学生、爱好者，深知面试重要性，很多学生已经进入暑假模式，暑假也不能懈怠，正值金九银十的秋招接下来我准备用30天时间，基于大数据开发岗面试中的高频面试题，以每日5题的形式，带你过一遍常见面试题及恰如其分的解答。相信只要一路走来，日积月累，我们终会在最高处见。以古人的话共勉：道阻且长，行则将至；行而不辍，未来可期！本栏目大数据开发岗高频面试题主要出自大数据技术专栏的各个小专栏,由于个别笔记上传太早,排版杂乱,后面会进行原文美化、增加。历史
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- 大数据Manor
- 前天
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1、取出/etc/passwd文件的第6行；#sed -n ‘6p’ /etc/passwd2、取出当前系统上所有用户的shell，要求，每种shell只显示一次，并且按顺序进行显示；#awk -F: '{print $NF}' /etc/passwd | sort -u3、如果/var/log/messages文件的行数大于100，就显示好大的文件4、显示/etc目录下所有以pa开头的文件，并统计其个数；5、如果用户hadoop不存在就添加，否则显示用户已存在6、编写一个 Shell
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- 绿二岁
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1.1类加载当程序要使用某个类时，如果该类还未被加载到内存中，则系统会通过类的加载，类的连接，类的初始化这三个步骤来对类进行初始化。如果不出现意外情况，VM将会连续完成这三个步骤，所以有时也把这三个步骤统称为类加载或者类初始化类的加载:将class文件(源文件)读取内存,并创建对应的Class对象任何类被使用时,系统都会创建一个java.lang.Class对象类的连接验证阶段:检验被加载的类和相关类(父类/接口)内部结构是否合法准备阶段:负责为类中的变量分配内存,并设置默认值解析阶段:将
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- 你的动作太慢了！
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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。
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活动
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2021-03-09
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2020-12-16
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