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此次面试背景设定为一家互联网大厂,面试岗位聚焦Java开发工程师,候选人谢飞机以幽默轻松的态度应答。面试技术栈涵盖Java核心语言、多种主流Web框架与云原生微服务体系,结合真实业务场景——电商系统中高并发订单处理,逐步揭示面试考点。
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文章内容是用Java代码(SpringBoot)操作Elasticsearch。请读者读这篇文章之前,先完成Es基础(我的上篇文章),并实现里面的数据到本地。本篇文章要求读者掌握SpringBoot的基础操作。
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注意:spark worker与flink默认端口为8081,存在端口冲突问题,需要将flink的端口手动改为8082。配置flink时,conf下的master端口无需指定端口号,默认使用端口6123。只有主节点有StandaloneSessionClusterEntrypoint。启动flink后出现这两个进程,视为正确。显示 active 就说明安装成功了。执行完这个命令 出现这个后直接回车。#flink环境变量。
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输出Scala code runner version 2.12.0 -- Copyright 2002-2016, LAMP/EPFL and Lightbend, Inc.然后执行spark-submit --class(包名).(类名) (jar包)node1 node2 node3或者master slave1 slave2。输入 scala (进入scala)1.启动zookeeper。命令为: :quit。#scala环境变量。
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在大数据生态系统中,任务调度是数据管道自动化的核心环节。Apache DolphinScheduler作为现代化的数据编排平台,为Hadoop和Spark任务提供了强大的调度能力。本文将深入探讨如何使用DolphinScheduler高效管理和调度大数据任务,解决传统调度方案中的痛点问题。**读完本文你将获得:**- DolphinScheduler与Hadoop/Spark集成的完整配置指...
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本文设计了一个基于双角色权限的在线学习系统,包含管理员和普通用户两大模块。系统采用分层架构设计,集成资源管理、在线学习、论坛互动等核心功能,并运用数据挖掘技术支持个性化学习。在安全性方面实施严格的用户认证机制,并配套数据备份恢复功能。系统开发遵循模块化原则,注重可扩展性和维护性,通过UML用例图进行功能建模。前台为用户提供资源浏览、论坛交流等功能,后台支持管理员进行用户管理、内容审核等操作。文章详细阐述了系统需求分析、总体设计、功能模块划分及界面实现方案,形成了一套完整的在线学习平台解决方案。
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在分布式流处理系统中,Apache Kafka®的消费者组(Consumer Group)扮演着关键角色,负责将消息从主题(Topic)中拉取并进行处理。然而,随着集群规模扩大和业务复杂度提升,消费者组常常面临三大核心挑战:- **消费延迟(Consumer Lag)突增**:消息堆积导致实时性下降- **重平衡(Rebalance)频繁发生**:影响处理稳定性和吞吐量- **资源利用率失...
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DataHub采用Prometheus+Grafana的监控架构,通过JMX(Java Management Extensions)暴露应用指标,实现全链路可观测性。监控体系覆盖核心服务健康状态、性能瓶颈和业务指标,支持自定义告警规则与可视化仪表盘。```mermaidflowchart LR subgraph DataHub Services GMS["datahu...
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本文针对电商大数据处理中的内存溢出问题,提出基于PyrightAI插件的智能优化方案。通过分析10GB用户行为数据的典型案例,揭示单次加载、冗余转换和链式操作三大内存陷阱。PyrightAI通过静态分析和动态建模,实现83.4%内存占用降低和31.7%运行时间优化,提供分批处理、管道操作和显式内存释放等核心策略。测试显示AI重构方案使TB级数据处理崩溃率从38%降至2.1%,为大数据处理提供可复用的智能优化范式,推动数据处理进入实时预测预防的新阶段。
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大概没什么总结的,总之今天的练习就到这里了,拜拜项目地址:GitHub - Huaxiaopu/Hua-learning: 花小譜的学习日记。
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NVIDIA Unified Memory(统一内存)技术是GPU计算领域的创新性突破,它打破了传统CPU和GPU内存之间的壁垒。在NVIDIA Linux Open GPU Kernel Modules项目中,内存管理策略是实现高性能计算和深度学习应用的关键核心技术。本文将深入分析UVM架构的内存管理机制、实现原理和优化策略。## UVM架构核心组件### 内存管理层次结构```me...
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CBA球员数据可视化分析系统是一个基于大数据技术的体育数据分析平台,采用Hadoop+Spark架构处理海量球员数据,支持Python+Django/Java+Spring Boot双后端技术栈。系统功能包括球员信息管理、多维数据分析、可视化展示等,通过Spark SQL和Pandas进行数据处理,结合Vue.js+Echarts实现交互式数据可视化。代码示例展示了基于PySpark的球员表现分析功能,包括数据聚合、效率计算和趋势分析,为体育数据分析提供专业解决方案。
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在现代GPU架构中,固件(Firmware)扮演着至关重要的角色。它不仅是硬件与软件之间的桥梁,更是确保GPU安全稳定运行的核心组件。NVIDIA的开源GPU内核模块项目通过严格的固件完整性验证机制,为Linux系统提供了企业级的图形计算安全保障。固件完整性验证(Firmware Integrity Verification)通过数字签名、哈希校验和加密技术,确保固件在加载和执行过程中不被篡改...
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数据科学面试就像一场寻宝游戏:您需要找到藏在复杂问题背后的“宝藏”知识。大数据时代,企业越来越依赖数据驱动决策,因此对数据科学家和大数据工程师的需求激增。一份数据科学职位的面试通常涉及算法、统计学、编程和实际问题解决能力。本文旨在帮您轻松通关。核心概念与联系:用故事和比喻解释大数据、机器学习等概念,展示它们的关系流程图。核心算法原理:用Python代码详解一个典型算法(如线性回归),包括步骤和数学模型。项目实战:实战案例,使用Spark分析真实数据集(代码完整解释)。50个面试题解析。
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例如,2022年某知名电商平台“假货溯源案”中,由于中心化溯源系统被篡改,消费者无法验证商品真伪,导致品牌信任危机;2023年某医疗数据泄露事件中,传统溯源方案无法定位数据泄露节点,最终造成数亿条患者信息被非法倒卖。本文将从技术原理到实战落地,全面拆解“基于区块链的大数据溯源技术”,帮助读者掌握从理论到实践的完整知识体系。:某物流溯源系统通过“100条数据一批次上链+Redis缓存”,将TPS从50提升至5000,响应时间从2s降至200ms。共识机制是区块链的“灵魂”,决定了节点间如何达成数据一致。
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我们生活在一个“数据爆炸”的时代:刷抖音会留下浏览记录,买奶茶会留下支付信息,去医院会留下病历数据……这些数据像潮水一样涌来,堆成了“大数据”这座金矿。但金矿如果没人看守,就会变成“贼窝”——比如2021年,某电商平台泄露了1亿用户的手机号和地址;2022年,某医院的病历数据被卖给了保险公司,导致患者隐私被曝光。本文的目的,就是帮你搞清楚:如何让大数据“既好用又安全”?怎么防止数据被偷、被改、被破坏?(数据安全)怎么防止数据被滥用、被泄露?(隐私保护)
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你是否曾遇到过NVIDIA显卡在Linux系统上驱动安装困难、性能不稳定或兼容性问题?这背后隐藏着GPU硬件与操作系统内核之间复杂的适配挑战。传统闭源驱动模式限制了开发者对底层技术的理解和优化能力,而NVIDIA开源GPU内核模块的出现彻底改变了这一局面。本文将深入解析NVIDIA Linux开源GPU内核模块的内核接口层核心技术,帮助你:- ???? 理解内核接口层的架构设计与实现原理- ...
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在当今数据驱动的时代,企业面临着前所未有的挑战:传统批处理数据仓库(Batch Data Warehouse)无法满足实时业务决策的需求,数据延迟导致错失商机,海量流式数据处理成为技术瓶颈。本文将为你揭示如何构建高性能实时数仓(Real-time Data Warehouse),解决这些痛点,让你的数据系统具备毫秒级响应能力。**读完本文,你将掌握:**- 实时数仓的核心架构设计原则- 流...
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你是否还在为Filestash分布式部署中的日志散落在多台服务器而烦恼?是否因缺乏实时监控导致故障排查滞后数小时?本文将详细介绍如何通过ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana)栈实现日志集中管理,并结合Grafana构建可视化监控平台,让你5分钟定位问题根源,30分钟搭建完整体检中心。读完本文你将获得:- 一套完整的Filestash日志采集→存储→分析→可视...
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在大型Vue3项目中,代码规范(Code Style)是保证项目质量和团队协作效率的关键因素。vue-pure-admin作为一款全面的后台管理系统,采用了业界领先的代码规范配置方案,集成了ESLint、Prettier和Stylelint三大工具,为开发者提供了一站式的代码质量保障。通过本文,你将深入了解:- ???? 如何配置ESLint进行JavaScript/TypeScript代码检...

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数据库连接池和线程池等池技术存在的意义都是为了解决资源的重复利用问题。在计算机里,创建一个新的资源往往开销是非常大的。而池技术可以统一分配,管理某一类资源,它允许我们的程序可以重复的使用这个资源,只有在极端情况下(比如连接池满)才会创建新的资源。
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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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进程(process)和线程(thread)是操作系统的基本概念,但是它们比较抽象,不容易掌握。最近,我读到一篇材料,发现有一个很好的类比,可以把它们解释地清晰易懂。
