- 相关博文
- 最新资讯
-
在大数据系统中,Sqoop 就像是一位干练的“数据搬运工”,帮助我们把 MySQL、Oracle 等数据库里的数据快速、安全地导入到 Hadoop、Hive 或 HDFS 中,反之亦然。这个专栏从基础原理讲起,配合实战案例、参数详解和踩坑提醒,让你逐步掌握 Sqoop 的使用技巧。不管你是初学者,还是正在构建数据管道的工程师,都能在这里找到实用的经验和灵感。
-
本文深入解析基于 Java 的大数据分布式存储技术在游戏行业的全流程应用,涵盖架构设计、核心代码、头部厂商实战及前沿技术探索,展现 Java 在处理超大规模游戏数据时的卓越性能与创新实践。
-
本文系统阐述 Java 大数据在智能安防门禁系统中的深度应用,涵盖多生物特征融合架构设计、核心代码实现、头部企业实战案例及前沿技术探索,展现 Java 技术在构建高可靠、智能化安防体系中的核心价值。
-
本文系统阐述 Java 大数据与机器学习技术在金融市场情绪分析及投资策略制定中的全流程应用,涵盖数据采集架构、模型优化细节、顶级机构实战案例,以及量子计算、联邦学习等前沿技术融合,揭示技术如何转化为实际投资价值。
-
Git全局配置查询可通过git config --global --list查看。主要配置包括:禁用SSL验证(不推荐)、GitLFS相关设置(大文件处理),以及提交用户信息(用户名和邮箱)。其中GitLFS配置涉及文件检出/提交时的自动解压/压缩,并强制大文件跟踪。这些配置定义了Git的全局行为,但需注意禁用SSL验证会降低安全性。
-
本文介绍了Git版本和配置管理的常用命令。通过git --version可查看Git安装版本,使用git config系列命令能查询和设置用户配置:--global查看/修改全局配置(如用户名和邮箱),--local管理本地仓库配置。示例包括查看特定配置项和设置全局用户信息,为Git基础配置提供了简明操作指南。
-
在构建实时聊天服务时,我们既要保证消息的即时传递,又需要对消息进行持久化存储以便查询历史记录。然而,直接同步写入数据库在高并发场景下容易成为性能瓶颈,影响消息的实时性。秉承"没有什么问题是加一层解决不了的"理念,引入消息队列(MQ)进行异步存储是一个优雅的解决方案。消息先快速写入MQ确保即时送达,随后由专门的消费者服务从队列取出,平稳写入数据库。在本文中,我们将详细探讨如何利用Spring Boot 3 结合消息队列技术,构建一个高效可靠的聊天消息存储系统。
-
有些没答上来。
-
深圳国资委以“基础设施筑基、科技金融赋能、新兴产业引领”的三维立体布局,不仅筑牢城市发展底盘,更以改革创新的“深圳密码”为全国国资国企提供了从规模扩张到质量跃升的转型范本。未来五年,随着“十五五”战略落地,深圳国资将加速向“世界一流资本投资运营公司”迈进,为粤港澳大湾区建设和中国式现代化贡献更多国企力量。深圳国资委通过“基础研究—应用转化—产业生态”的全链条布局,正成为国产数据库技术创新的重要推动力量。未来,随着“十五五”规划中“十大原创技术攻关”的推进,深圳国资在数据库领域的投入有望进一步加大。
-
消息到达MQ以后,如果MQ不能及时保存,也会导致消息丢失,所以MQ的可靠性也非常重要。为了提升性能,默认情况下MQ的数据都是在内存存储的临时数据,重启后就会消失。为了保证数据的可靠性,必须配置数据持久化,包括:交换机持久化队列持久化消息持久化我们以控制台界面为例来说明。在控制台的页面,添加交换机时可以配置交换机的参数:设置为就是持久化模式,就是临时模式。在控制台的Queues页面,添加队列时,同样可以配置队列的参数:除了持久化以外,你可以看到队列还有很多其它参数,有一些我们会在后期学习。在控制台发送消息的时
数据错误
-
ps:docker容器之间是完全隔离的,不同的docker容器可以理解为不同的服务器,部署多个docker容器的主机是这些docker容器的宿主机。docker容器中的应用如果要访问宿主机上运行的服务,需要指定宿主机IP,而不是docker容器的本地IP。--查看容器 id,替换下面的030926f40873,使用实际的containerid。--查看容器 id,替换下面的030926f40873,使用实际的containerid。这里的172.17.0.3即es所在docker容器的内网IP。
-
摘要:本文系统解析现代数据湖架构,重点探讨对象存储、三大表格式(Iceberg/Hudi/Delta Lake)、计算引擎与元数据服务的协作机制。通过对比分析各组件特性与适用场景,揭示数据湖在存储成本、实时性、灵活性等方面的优势,并提出企业选型策略:实时场景优选Hudi,分析场景采用Iceberg,Databricks生态选择Delta。架构设计实现存算分离,支持多引擎协同,成本降幅达75%,构建高效弹性的大数据平台。
-
在本节实战中,我们学习了Spark SQL的分区自动推断功能,这是一种提升查询性能的有效手段。通过创建具有不同分区的目录结构,并在这些目录中放置JSON文件,我们模拟了一个分区表的环境。使用Spark SQL读取这些数据时,Spark能够自动识别分区结构,并将分区目录转化为DataFrame的分区字段。
-
使用
可以彻底改变 WPF 窗口标题栏的默认样式,打造个性化的界面风格。-- 定义标题区域与客户区域 --> -- 标题栏高度 -->-- 客户区域,占据剩余空间 -->-- 标题栏内容 --> -- 客户区域内容 -->
数据错误 -
若操作中频繁遇到冲突或认证问题,建议优先配置SSH密钥,并确保本地与远程分支一致性(通过。登录Gitee,进入仓库查看代码是否已成功同步。文件,添加需忽略的文件/文件夹(如。
-
本文介绍了企业如何在私有云或混合云中构建高可用大数据平台的实践方案。通过容器化技术将Flink、Spark等计算引擎部署在Kubernetes集群,配合HDFS本地存储或MinIO等替代方案,搭建包含资源编排、监控告警、安全认证的完整平台架构。文章详细说明了Flink在K8s的部署方法、镜像构建标准、HDFS存储方案选择,以及Prometheus+Grafana监控体系的实施要点,并给出了权限管理和CI/CD集成的建议。该方案既满足企业对数据安全与成本控制的需求,又提供了从数据处理到监控的一站式解决方案。
-
大数据运维是确保大数据系统稳定运行、高效处理数据的关键环节。
-
本文摘要:深度学习中的CNN架构剖析与实践指南 文章系统解析了CNN的核心组件:1)卷积层作为特征提取器;2)归一化层优化训练过程;3)激活函数引入非线性。针对工程实践,提供了数据增强策略矩阵和学习率调度方案,并给出典型问题(如NaN值和过拟合)的排查方法。通过可视化实例和代码片段,展示了传统方法在图像分类中的局限性,突出了CNN在自动特征提取和泛化能力上的优势。文章兼具理论深度与实践价值,为CNN学习者提供了全面的技术参考。

-
-
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。
数据错误 -
“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。
数据错误 -
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”。
