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本文探讨了Java在大数据分布式存储中的应用，针对金融、医疗等行业的痛点问题提出解决方案。在金融高频交易场景中，Java方案通过内存缓存和异步写入将延迟从52ms降至8ms；银行灾备系统实现15秒故障检测和45秒切换，满足监管要求；医疗领域则平衡隐私保护与实时调阅，CT影像调阅时间从30秒缩短至1.2秒。研究基于18个行业案例，展示了Java如何通过全行业适配、数据安全可控和智能调度等核心能力，将存储延迟降低90%，扩容停机时间从8小时缩短至100ms，有效解决企业面临的存储性能瓶颈问题。
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- 青云交
- 昨天
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Hadoop Distribured File System，简称HDFS，是一个分布式文件系统(1)NameDode:负责管理HDFS的元数据，如文件和目录结构，以及文件块的位置。它是HDFS的核心控制整个文件系统的操作。(2)DataNode存储实际的数据块（block），负责数据的读写操作，并定期向NameNode报告其状态。(3):定期备份NameNode 的元数据，以防止 NameNode崩溃导致的数据丢失。Map和Reduce(1)Map:将要计算的数据拆分。
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- .promising.
- 昨天
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Redis（SETNX + RedLock）、ZooKeeper（临时节点 + Watch机制）。K8s在大促中的应用（HPA自动扩缩容）、Serverless（适合定时任务/日志分析）。随机过期时间 + 多级缓存（本地→Redis→DB）+ 熔断降级（Sentinel）。延迟双删（先删缓存→更新DB→再删缓存）、订阅Binlog（Canal监听变更）。保证可见性（强制主存读取）和有序性（禁止指令重排序），但不保证原子性（如。用STAR法则描述项目：背景（S）、任务（T）、行动（A）、结果（R）。
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- 小凡敲代码
- 20小时前
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然而，传统的纸质SOP管理方式已经无法满足现代企业的需求，数字化的SOP工具正在成为企业运营管理的新趋势。支持自定义数据库、模板创建和多人协作功能。其丰富的模板库包含专门的SOP管理模板，能够快速搭建标准化作业体系，特别适合追求个性化和灵活性的现代企业。其简洁的设计和直观的操作方式降低了学习成本，特别适合小型团队和偏好简单工具的用户群体进行基础的流程管理。愿您在标准化运营的道路上找到最完美的数字化助手，实现从经验驱动到流程驱动的企业管理转型，让高效、规范、可持续的运营模式成为您企业竞争优势的核心基石。
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- 茳渢
- 21小时前
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使用的虚拟机是roucky8,需要下载java，rqm四个包可以在/etc下找到使用rpm -ivh *.rpm 安装所有实验开始前确保时间正确如果时间不正确修改时间2.配置文件第一个文件：vim /etc/hosts第二个文件 ：cd etc/elasticsearch/需要修改的地方：启动服务并查看java状态logstash安装在了 /usr/share/logstash/这里ln -spwd第三个文件： vim /etc/kibana/kibana.yml。
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- 小阳睡不醒
- 昨天
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MongoDB与MySQL的对比分析表明两种数据库各有适用场景：MongoDB适合灵活schema、高并发写入和文档嵌套，而MySQL更适合固定结构、强一致性和复杂关联查询。MongoDB社区版采用SSPL许可证开源，企业版收费。替代方案建议包括CouchDB、Elasticsearch等。ES与MongoDB的核心差异在于ES专注于搜索分析，而MongoDB侧重通用存储，二者常以互补架构配合使用。技术选型需根据具体业务需求决定，如搜索场景可选ES，事务需求则需MySQL或MongoDB企业版。
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- 小李飞刀李寻欢
- 昨天
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本文介绍了Python中迭代器和生成器的区别及其实现方式。迭代器通过__iter__()和__next__()方法实现惰性计算，适合处理大数据集（如车牌数据集CCPD），能节省内存并支持自定义遍历逻辑。生成器则使用yield关键字简化迭代器创建，适用于需要按需生成值的场景。文章通过自定义迭代器案例展示了数据处理流程，包括文件筛选、坐标解析和归一化操作，并说明了如何利用迭代器协议实现流式处理大数据量。两者核心区别在于：迭代器是更底层的协议，生成器是迭代器的语法糖实现。
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- Gession-杰
- 17小时前
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本文详细解析了 Elasticsearch 快照恢复 API 的三个核心参数：indices（指定恢复的索引）、rename_pattern（定义重命名匹配模式）和rename_replacement（定义重命名规则）。通过多个实际案例展示了参数组合使用效果，包括恢复特定索引、通配符匹配、排除索引以及复杂重命名等场景。文章特别强调了索引命名的规范要求，解释了 Elasticsearch 对字符长度和类型的限制原因，包括安全性、性能、兼容性等方面的技术考量。
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- 大数据与AI实验室
- 12小时前
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本文介绍了Yocto项目中的关键构建任务流程，主要包括：1）获取源码（do_fetch）和解包（do_unpack）；2）应用补丁（do_patch）解决设备适配问题；3）系统根目录准备（do_prepare_recipe_sysroot）实现配方间共享；4）配置（do_configure）和编译（do_compile）过程；5）安装（do_install）和打包（do_package）生成目标文件；6）质量检查（do_package_qa）和根文件系统生成（do_rootfs）；7）最终镜像创建（do_i
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- Cyrus_Ma
- 18小时前
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数据仓库和数据库是企业数据管理的两大核心工具。数据库主要负责实时业务处理（OLTP），确保日常交易高效运行；数据仓库则专注历史数据分析（OLAP），支持战略决策。关键区别在于：数据库采用规范化存储，强调实时性和事务处理；数据仓库采用反规范化结构，侧重数据整合和趋势分析。企业实际应用中，二者常配合使用：数据库支撑业务系统运转，数据仓库则从多个数据源（包括数据库）抽取数据进行分析。选择时需考虑业务需求、数据特征和成本效益，通常数据库满足日常操作需求，数据仓库适合大规模历史数据分析场景。
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- Leo.yuan
- 昨天
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找到-XX:+UseConcMarkSweepGC 并修改为 -XX:+UseG1GC。一、使用一下命令找到你 jvm.options文件配置 的位置。再使用 docker ps -a 查看运行中和运行失败的容器。三、将失败的elasticsearch 容器 移除。二、vi/vim这个文件 jvm.options。再使用docker logs 容器id查看日志。使用docker ps 查看运行中的容器。没有elasticsearch。启动完成后返回一个序列id。创建挂载的文件和配置。
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- EmpressBoost
- 昨天
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当企业通过上云实现转型时，迁移是一个重要的无法回避的话题。 迁移是为了提高企业信息架构和应用的敏捷性，从而助力企业快速创新和发展；迁移也是为了提高企业全球化和数字化的水平。我们从正在进行转型的公司中看到，通过云迁移实现架构和应用的现代化，主要有四个大趋势。
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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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日前，ASPLOS 2020公布了计算机界最新科技成果，其中包括阿里云提交的名为《High-density Multi-tenant Bare-metal Cloud》的论文，该论文阐述了阿里云自研的神龙服务器架构如何解决困扰云计算行业多年的虚拟化性能损耗问题，打破物理机的性能神话，让云服务器突破性能极限。
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让服务器突破性能极限 阿里云神龙论文入选计算机顶会ASPLOS
日前，ASPLOS 2020公布了计算机界最新科技成果，其中包括阿里云提交的名为《High-density Multi-tenant Bare-metal Cloud》的论文，该论文阐述了阿里云自研的神龙服务器架构如何解决困扰云计算行业多年的虚拟化性能损耗问题，打破物理机的性能神话，让云服务器突破性能极限。此次入选意味着全球计算机顶会对阿里云自研技术的认可，也意味着中国创新技术在全球计算机界争得了一席之地。
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一文了解 Spring Boot 服务监控，健康检查，线程信息，JVM堆信息，指标收集，运行情况监控！...
去年我们项目做了微服务1.0的架构转型，但是服务监控这块却没有跟上。这不，最近我就被分配了要将我们核心的微服务应用全部监控起来的任务。我们的微服务应用都是SpringBoot 应用，因此就自然而然的想到了借助Spring Boot 的Actuator 模块。
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从零单排HBase 02：全面认识HBase架构（建议收藏）
在网上看过很多HBaes架构相关的文章，内容深浅不一，直到发现了一篇MapR官网的文章，写得实在太生动了。
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本文以淘宝作为例子，介绍从一百个到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知，文章最后汇总了一些架构设计的原则。
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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。
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当微软前首席软件架构师雷·奥兹（Ray Ozzie）在2008年的PDC大会上发布Windows Azure时，没人能预估这个软件平台将会为该公司和整个行业带来什么样的影响。
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微服务架构模式经过5年多的发展，在各行各业如火如荼地应用和实践。如何在企业中优雅地设计微服务架构？是企业面对的一个重要问题。本文将讲述微服务架构1.0设计与实践以及面临问题和破局，最后讲述微服务架构2.0设计与实践等方面，尝试去回答这个难题。
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“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。
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企业云计算领导者Nutanix（纳斯达克代码：NTNX）近日宣布，物流行业领导企业嘉里大通 (Kerry EAS) 已采用Nutanix超融合基础架构（HCI）和企业云解决方案，进行企业数据中心的现代化改造。
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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。
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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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作为一家年营收超1000亿美元全球化企业，华为有19万员工且多达1023个办公地点，遍布世界范围内170多个国家并横跨运营商、政企和消费者三大领域的业务规模……如此雄厚财力、庞大架构、繁杂业务，有何可愁？自然是对寻找一款能够支撑企业有效增长以及全球化运作的智能工作平台有高度迫切的需求，这就是华为云WeLink的缘起之因。“确实，WeLink在华为云产品序列中绝对算得上是战略级，我们对此投入了很多。”华为云副总裁、联接与协同业务总裁薛浩说。
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京东任命周伯文担任京东云与AI事业部负责人 全面负责AI、云计算、IoT三大技术领域
2019年12月6日，京东集团宣布设立京东云与AI事业部，整合原京东云、人工智能、IoT三大事业部的架构与职责，由京东集团副总裁周伯文博士担任负责人，向京东集团董事局主席兼CEO刘强东先生汇报。周伯文博士将带领京东云、人工智能、IoT团队聚焦战略、技术、产品、创新、场景化顶层设计和商业落地，将京东“干锤百炼”的前沿技术与实体经济相融合，致力于实现学术前沿化、技术商业化的目标。
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12月3日，广东省农村信用社联合社银信中心副总裁周丹在2019年阿里云广东峰会上透露，通过携手阿里云，广东农信实现了从传统架构向云化的转型升级，金融业务系统的搭建工期从按月计算缩短至按天计算，效率大幅提升。
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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。
活动
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2021-11-10
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2021-03-09
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2020-12-16
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IaaS市场高速增长，历久弥新
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