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但是可以看到，我们并不能访问，如果要使用 guest 访问，则需要本机访问，才可以，因为从 RabbitMQ 3.3.0 开始，禁止使用 guest 权限通过 除了 localhost 外的访问（当然解除的方法也是有的，这里就介绍啦）之前，我们需要先部署 Erlang 环境，再安装 RabbitMQ 环境（就像运行 Java 程序，需要先安装 JDK~）RabbitMQ 是一套开源的消息队列服务软件，基于 Erlang 语言编写的，因此，在。可以看到，这里的管理界面是十分友好的，易于操作~
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- JAVA学习通
- 7小时前
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作为一名刚接触编程的小白，你是否曾被 "提交代码"" 拉取更新 ""解决冲突" 这些词汇搞得一头雾水？Git 作为目前最流行的版本控制工具，是每个开发者必备的技能。本文将以最通俗的语言，带你从零开始掌握 Git 的核心操作，全程文字引导 + 代码示例，保证零基础也能看懂！分类命令作用示例基础配置配置全局用户名（标识提交作者）git config --global user.name "张三"配置全局邮箱（建议与远程账号一致）本地操作git init初始化本地 Git 仓库git init。
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- emojiwoo
- 7小时前
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RabbitMQ 作为消息中间件来说, 最重要的就是收发消息了, 但是我们在收发消息的时候, 可能会因为一系列特殊情况导致消息丢失 : RabbitMQ 对上面消息丢失的情况进行考虑, 做出了不同的应对措施 : RabbitMQ 向消费者发送消息后, 就会删除这条消息. 但是, 如果消费者处理消息异常, 就会造成消息丢失. 为了解决消息在 Broker 和 消费者之间问题 RabbitMQ 推出了消息确认.消费者在订阅队列时, 可以指定 autoAck 参数, 根据这个参数设置, 消息确认机制可以分为两种
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- KIDAKN
- 15小时前
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特性对 RocketMQ 的适合度一致性模型CP(强一致性)AP(最终一致性)NS 胜出。MQ 路由信息不需要强一致。可用性选举期间不可写永远可写可读NS 胜出。高可用是 MQ 的生命线。架构复杂，有状态，需选举极简，无状态，对等NS 胜出。简单可靠，运维成本极低。性能写操作需同步，延迟较高纯内存操作，延迟极低NS 胜出。更轻量的心跳和注册机制。功能通用分布式协调为 MQ 元数据管理量身定制NS 胜出。没有多余功能，完美匹配。运维专业，复杂简单，轻量NS 胜出。开箱即用，无需额外维护。
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- ^辞安
- 13小时前
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本文详细介绍了如何利用ZooKeeper实现高可用的主从协调系统。系统通过临时节点实现主节点选举和故障转移，利用持久节点管理从节点注册和任务分配。关键机制包括：主节点通过临时节点选举产生，备份节点监视主节点状态；从节点注册为临时节点并监控专属任务队列；客户端通过顺序节点提交任务。整个过程展示了ZooKeeper的原子操作和事件通知机制如何协同工作，为分布式系统提供可靠协调服务。通过命令行演示，清晰呈现了Znode和Watcher的实际应用场景。
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- 程序消消乐
- 14小时前
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历史代码写法不规范，所有算子都没加 .uid。新增算子时，大部分算子的 OperatorID 与新增前的 OperatorID 存在明显差异。由于 savepoint 是基于历史代码执行的，这就导致从状态恢复时，算子状态分配异常（少分配或者当前算子被分配到了其他算子的状态）。比如 Kafka 算子被分配到了 RocketMQ 算子的状态，当启动任务解析状态时，Kafka默认的 KryoSerializer 无法匹配 RocketMQ 的 PojoSerializer，导致错误并提示。
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- 19H
- 昨天
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RabbitMQ是一款基于AMQP协议的开源消息队列中间件，核心价值在于解耦、异步处理和流量削峰。其架构采用生产者-交换机-队列-消费者模式，通过交换机类型（Direct/Fanout/Topic/Headers）实现灵活路由。Go语言可通过amqp091-go库操作RabbitMQ，支持连接复用、通道管理和消息发布/消费。死信队列（DLX）机制可收集处理失败的消息，通过配置死信交换机和绑定规则实现异常消息的兜底处理，确保消息可靠性。典型应用场景包括异步任务处理、系统解耦和流量控制等。
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- Cxzzzzzzzzzz
- 昨天
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答案要点：Producer: acks=-1、retries；答案要点：Producer、Consumer、Broker、Topic、Partition、Consumer Group、Offset、Zookeeper/KRaft。答案要点：acks=0：只发不管；答案要点：0.9 前：Zookeeper；答案要点：Kafka：高吞吐、大数据流处理；答案要点：同组共享分区；答案要点：副本机制；答案要点：事务性 Producer；答案要点：分区和消费者重新分配；答案要点：分区内有序；答案要点：顺序写磁盘；
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企业每天产生海量数据（比如电商的交易记录、物流的运输轨迹），但这些原始数据像“刚摘的蔬菜”——带着泥土、可能有烂叶，直接用会“闹肚子”（分析结果错误）。数据仓库的作用是把这些“蔬菜”清洗、加工成“美味菜肴”（高质量分析数据），而维度建模是最常用的“烹饪方法”。本文将聚焦“如何在这道‘烹饪’过程中控制数据质量”，覆盖维度建模的核心环节（维度表设计、事实表构建、缓慢变化维处理），以及数据质量的关键指标（准确性、完整性、一致性）。
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在大数据数据服务领域，数据的分析和处理对于挖掘有价值的信息至关重要。然而，获取大量有标签的数据是一项耗时且昂贵的任务。半监督学习的目的在于利用少量有标签数据和大量无标签数据，提高学习模型的性能和泛化能力。本文的范围涵盖了半监督学习的基本概念、常见算法、数学模型、实际应用案例以及相关工具和资源的推荐。本文首先介绍半监督学习的核心概念和相关联系，包括其原理和架构的文本示意图与 Mermaid 流程图。接着详细阐述核心算法原理和具体操作步骤，并使用 Python 源代码进行说明。
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本文介绍了Jupyter Notebook在Docker环境中的部署方法，重点分析了官方提供的不同层次镜像（如datascience-notebook、all-spark-notebook等）的特点及适用场景，其中datascience-notebook最受欢迎（1092星标）。文章详细说明了在群晖NAS的Container Manager中创建容器的步骤，包括端口映射（8881→8881）和存储位置设置（映射本地文件夹到容器内），适用于需要在多种环境中快速部署Jupyter Notebook服务的用户。
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- Feibo2011
- 昨天
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当段的数量过多时，搜索性能会下降，因为每次搜索都必须查询每一个段。然而，合并过程本身是资源密集型的，会消耗大量的 CPU 和磁盘 I/O，这会与索引操作竞争资源，从而拖慢索引速度 2。对这一深度机制的理解，使架构师和开发者能够超越默认设置，通过对索引速度、数据持久性和搜索延迟之间的权衡做出有意识、明智的决策，从而在 Elasticsearch 上构建出复杂、高性能且可靠的系统。是一个将当前保留在内存索引缓冲区中的文档写入到一个新的、不可变的磁盘文件系统缓存中的 Lucene 段的过程 2。
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- ponnylv
- 15小时前
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说出大家认为即将在2020年重磅登场的科技“高光时刻”吧！评论区留言，哪些黑科技会喷薄而出？？？
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2020年第一个工作日，“达摩院2020十大科技趋势”发布。这是继2019年之后，阿里巴巴达摩院第二次预测年度科技趋势。 回望2019年的科技领域，静水流深之下仍有暗潮涌动。AI芯片崛起、智能城市诞生、5G催生全新应用场景……达摩院去年预测的科技趋势一一变为现实。科技浪潮新十年开启，围绕AI、芯片、云计算、区块链、工业互联网、量子计算等领域，达摩院继续提出最新趋势，并断言多个领域将出现颠覆性技术突破。
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