- 相关博文
- 最新资讯
-
尽管Spark最初是为了解决MapReduce性能瓶颈而诞生的,但经过多年的发展,它早已超越了单纯的批处理工具范畴,发展成为一个集成了SQL查询、机器学习、图计算等多种功能于一体的综合性大数据处理平台。根据Gartner发布的最新报告,在全球范围内采用Flink作为主要流处理引擎的企业数量正以每年超过50%的速度递增,显示出强劲的增长势头。例如,某知名电商巨头借助Flink实现了订单处理系统的全面升级,不仅将平均响应时间从原来的几十秒缩短到了不到一秒,还大幅降低了运营成本,提升了用户体验。
-
实践性教学环节:结合专业教学标准中 “实习实训贯穿人才培养全过程” 的要求,将旅游管理虚拟仿真实训室作为实习前的 “预备环节”—— 学生在虚拟场景中完成 “景区突发事件处理”“旅游团队应急协调” 等实训后,再进入企业岗位实习,降低实习适应成本。专业基础课程:在 “旅游基础知识”“中国旅游地理” 课程中,通过虚拟场景开展 “沉浸式教学”—— 如学生佩戴 VR 设备 “走进” 故宫、西湖等景区,直观了解景点历史文化与地理特征,替代传统 “文字 + 图片” 的枯燥教学;
-
大脑活动是对感觉输入的反应与其自身自发加工过程的动态结合。因此,无论个体是否专注于外部施加的任务,大脑活动都在持续变化。此前,我们提出了一种基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models, HMM)的分析方法,该方法可将任务态或静息态脑活动建模为一系列不同脑网络构成的动态序列,从而克服了滑动窗口法存在的诸多局限性。
-
本篇通过谢飞机面试故事串联智慧物流与供应链金融场景下的Java技术点,详细讲解微服务、消息队列、AI与大数据在实际项目中的应用,助力面试与技术成长。
-
编写配置文件,以便于程序能够灵活配置。
-
YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop 2.0的核心资源管理系统,通过将资源管理和作业调度分离,解决了Hadoop 1.x中JobTracker的单点瓶颈问题。其架构由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container四个核心组件构成。ResourceManager负责全局资源调度和应用管理,NodeManager管理单节点资源和容器生命周期,ApplicationMaster专注于单个应用的任务调
-
本文介绍了一个基于SpringBoot的私人健身与教练预约管理系统。该系统旨在解决传统健身房管理模式的痛点,采用双端分离架构,包含管理端和用户端。管理端提供用户管理、教练管理、预约管理等核心功能;用户端则实现项目查询、教练预约等服务。系统运用SpringBoot、MySQL、Vue.js等技术栈,具有模块化设计、扩展性强等特点,为健身行业数字化转型提供智能化解决方案。文中还展示了系统架构图和各功能模块界面,完整呈现了这一健身管理平台的技术实现方案。
-
1万本金炒股,一年收益上限受多种因素影响。合理把握市场趋势、精选股票、运用正确投资策略等,有望实现收益最大化。
-
Elasticsearch 9.X 推理 API 实现语义搜索指南 Elasticsearch 9.X 引入推理 API(Inference API),支持集成外部 AI 模型(如 OpenAI、Cohere)或内置 ELSER 模型,实现基于嵌入向量的语义搜索。本指南涵盖完整实现流程: 前提条件:需 Elasticsearch 9.0+、API 密钥及文本数据集(如 MS MARCO)。支持多模型,包括稠密/稀疏向量生成。 推理端点配置:通过 PUT /_inference 创建端点,指定服务类型(如 C
-
面对海量的大数据,服务器能够快速完成数据的存储、处理与分析,为企业决策提供数据支持;实现包含风扇、电源、存储在内的真冗余架构,当其中一个部件出现故障时,备用部件能够立即接替工作,避免系统因单点故障而瘫痪,提升服务器的可靠性与稳定性。采用GPU-CPU直连的拓扑结构,带来多卡GPU优异的算力表现,确保在多GPU协同工作的场景下,算力能够高效释放,满足大规模AI计算需求。无论是AI模型的训练、推理,还是大规模的深度学习任务,KG4208-V4都能提供充足算力,助力企业在人工智能领域的研发与应用。
-
核心特征:(8)lambda,stream api,optional,方法引用,函数接口,默认方法,新时间Api,函数式接口,并行流,ComletableFuture。(9)模块系统,jshell命令工具直接写java代码,集合的of方法,接口的private方法,Stream的takeWhile和dropWhile,多版本兼容jar,optional新增ifPresentOfElse(),or(),更强大的获取进程信息,响应式流。(10)var局部变量类型推断,
-
同窗都在做管理系统,你还不知道基于大数据的电商物流数据分析与可视化系统有多香?
-
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
-
在大数据时代,Apache HBase 作为分布式列存储数据库的佼佼者,承载着海量数据的存储和查询重任。然而,许多开发者在实际应用中常常遇到性能瓶颈:查询响应缓慢、存储空间急剧膨胀、写入吞吐量受限等问题。这些痛点的根源往往在于列族(Column Family)配置的不合理。本文将深入探讨 HBase 列族配置的核心参数,通过详实的代码示例、性能对比表格和优化策略,帮助您构建高性能的 HBase...
-
在当今数据驱动的时代,企业面临着既要处理海量历史数据,又要实时响应业务变化的双重挑战。Apache Airflow作为业界领先的工作流调度平台,如何与实时数据分析系统无缝集成,构建端到端的实时数据处理管道?本文将深入探讨这一技术难题的解决方案。通过本文,您将掌握:- Airflow与Kafka、Spark等实时系统的深度集成策略- 构建实时数据管道的架构设计与最佳实践- 实战案例:从数据...
-
在分布式消息系统中,消费者组(Consumer Group)的重平衡(Rebalance)是一个核心但极具挑战性的问题。传统的重平衡机制(Eager Rebalance)存在明显的痛点:- **全量暂停**:重平衡期间整个消费者组停止消费- **资源浪费**:频繁的重平衡导致大量网络开销和计算资源浪费 - **用户体验差**:应用层面需要处理复杂的重平衡回调逻辑KIP-429(Kaf...
-
本文探讨了大数据时代下网站数据可视化与信息管理系统的融合发展。文章分析了大数据技术在百度用户行为数据分析中的应用价值,对比了传统与大数据环境下管理信息系统的差异,从数据挖掘、处理效率等角度阐述了网站数据可视化的优势。研究通过系统功能结构图展示了用户管理模块的操作流程,并针对网站数据可视化提出了立法完善、信息反馈等优化建议,为未来发展趋势提供了规划思路。
-
在日常使用星火应用商店(Spark Store)的过程中,您可能积累了大量的个性化设置、下载记录、收藏应用等重要数据。系统重装、设备更换或意外故障都可能导致这些宝贵数据的丢失。本文将为您详细介绍Spark Store的完整备份恢复方案,确保您的应用数据安全无忧。## Spark Store数据存储结构解析### 核心配置文件位置Spark Store的用户数据主要存储在以下目录结构中:...

-
-
要想理解持续集成和持续部署,先要了解它的部分组成,以及各个组成部分之间的关系。下面这张图是我见过的最简洁、清晰的持续部署和集成的关系图。
-
从代码到 Docker、Kubernetes、Istio、Knative……,或许是时候重新思考从代码到云的编程了...
早些时候,开发人员只需编写程序、构建,然后运行。如今,开发人员还需要考虑各种运行方式,作为可执行文件在机器上运行(很有可能是虚拟机),还是打包到容器中;将容器部署到Kubernetes中,还是部署到serverless的环境中或服务网格中。然而,这些部署方式并不是开发人员编程经验的一部分。开发人员必须以某种方式编写代码才能在特定的执行环境中正常工作,因此编程时不考虑这些问题是不行的。
-
Docker容器已经从一种锦上添花的技术转变成了部署环境的必需品。有时,作为开发人员,我们需要花费大量时间调试或研究Docker工具来帮助我们提高生产力。每一次新技术浪潮来临之际,我们都需要花费大量时间学习。
-
近日,阿里云对外宣布其容器服务调度GPU云服务器启动加速计算,最快只需60秒即可完成新冠病毒的核酸对比工作;同时将向医疗科研机构、疾控中心等一线病毒研究机构免费开放基因计算服务,技术可大幅提升宏基因组测序、疫苗研发相关的处理效率。基于此,晶少专程采访了阿里云基因计算服务AGS负责人、高级技术专家李鹏,集中呈现针对GPU和容器技术大幅提升核酸比对速度的有关细节以及关于阿里云基因计算服务(AGS)的诸多信息。
-
6 个步骤,教你在Ubuntu虚拟机环境下,用Docker自带的DNS配置Hadoop | 附代码
最近,作者整理了一套Hadoop搭建方案。最后的镜像大小1.4G多,使用docker子网,容器重新启动不需要重新配置/etc/hosts文件。 配置过程中参考了如下博客,有些细节问题这些博客里面解释的更加详细。
-
自从Docker在2013年初上线以来,就与程序员及系统管理员之间产生了一种爱恨交加的奇妙关系。虽然与我交谈过的一些经验丰富的的开发人员都非常不喜欢容器化(稍后会详细介绍),但是为什么许多大公司,包括eBay、Twitter、Spotify和Lyft在内,都在他们的生产环境中采用了Docker呢?
-
稳定、可扩展、模块化、简化部署过程、版本控制……一文看懂 Kubernetes 到底如何运用!...
说实话,我是个Kubernetes爱好者。Kubernetes是软件开发的重要一步。当我遇到它时,我就想:“这就是将容器融入生产的方式”。我没有任何犹豫就投入了它的怀抱。有成千上万的架构师像我一样,已经深深爱上这项技术。
-
Docker 上手很容易,但如果将其应用于生产环境,则需要对它有更深入的理解。只有这样,才能确保应用符合我们的预期,或在遇到问题时可及时解决。所以,要想真正掌握 Docker 的核心知识,只靠网络上零散的信息往往是不够的,必须系统性地学习。
-
“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。
-
Docker 上手很容易,但如果将其应用于生产环境,则需要对它有更深入的理解。只有这样,才能确保应用符合我们的预期,或在遇到问题时可及时解决。所以,要想真正掌握 Docker 的核心知识,只靠网络上零散的信息往往是不够的,必须系统性地学习。
-
NVIDIA今日宣布,在NVIDIA GPU Cloud (NGC)容器注册上,向交通运输行业开源NVIDIA DRIVE™自动驾驶汽车开发深度神经网络。
-
云改变了IT业态和市场格局,催生了应用大发展的时代,企业可以更加专注于构建符合其愿景的、更具生命力的业务创新。全面使用云服务构建软件的时代已经到来,在这个大背景下,云原生的概念被提出并迅速具象化,而以容器为代表的云原生技术,作为提升云化服务能力的最佳选择,也得以快速发展。
-
四大开源项目联合发布 腾讯已成Github全球贡献前十公司!
近日在Techo开发者大会上,腾讯正式对四大重点开源项目进行了联合发布,包括分布式消息中间件TubeMQ、基于最主流的 OpenJDK8开发的Tencent Kona JDK、分布式HTAP数据库 TBase,以及企业级容器平台TKEStack。
-
加速布局无服务器生态,腾讯云与Serverless.com达成全球战略合作!
在云计算技术领域,“Serverless(无服务器)”作为一种新型的软件设计架构正在快速崛起。作为继虚拟机、容器后的第三代通用计算平台,Serverless技术也一直是腾讯云原生的重点发力领域。 近日,在由腾讯云主办的首届Techo开发者大会上,腾讯云宣布与全球最流行的Serverless开发平台Serverless.com达成战略合作,成为 Serverless.com的全球战略合作伙伴以及大中华区独家合作伙伴。截至目前,Serverless.com拥有百万级别的活跃应用程序以及50000+的日下载量。
-
AWS在中国区域放出了一款“重量级”容器服务,名为 AWS Fargate,光环新网运营的 AWS 中国(北京)区域和西云数据运营的 AWS 中国(宁夏)区域均提供该项服务。 据悉这是一款可以适用于 Amazon ECS的计算引擎,主要帮助企业在生产过程中运行容器、却无需部署或者管理服务器,换句话说就是专注设计和构建应用程序,而不用挂心太多基础设施的“那些事儿”。
2019-11-05 -
据晶少了解,国庆假期后的首个工作日,AWS就在中国区域放出了一款“重量级”容器服务,名为 AWS Fargate,光环新网运营的 AWS 中国(北京)区域和西云数据运营的 AWS 中国(宁夏)区域均提供该项服务。据悉这是一款可以适用于 Amazon ECS的计算引擎,主要帮助企业在生产过程中运行容器、却无需部署或者管理服务器,换句话说就是专注设计和构建应用程序,而不用挂心太多基础设施的“那些事儿”。
