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它是个代码格式化工具,不管你写的代码缩进乱、括号不对齐,还是换行不统一,它都能一键整理成规范格式,不用再手动调缩进、对齐括号,小索奇上次跟同事协作写 React 组件,他写的代码缩进全是 2 个空格,我习惯用 4 个空格,用 Prettier 一键格式化后,格式立马统一,再也不用因为 “缩进用 2 个还是 4 个空格” 争论了!甚至不用自己写配置,直接用默认规则也行,装完后在 VS Code 里装个 Prettier 插件,开启 “保存时自动格式化”,每次保存文件,代码就会自动整理好,根本不用手动运行。
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本文介绍了Apache Kafka作为高吞吐量实时数据处理的首选解决方案。Kafka凭借分布式架构、持久化存储和水平扩展能力,适合处理电商、金融、物联网等场景的海量实时数据。文章详细解析了Kafka的核心组件(生产者、消费者、Broker等)和工作原理,并提供了优化配置建议:合理设计主题分区、优化生产者和消费者设置、调整服务器参数。同时提出了监控性能、设置副本、清理过期数据等最佳实践。Kafka通过其高性能和可靠性,已成为构建实时数据处理系统的关键技术。
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用于实现数据提取、转换和加载(ETL)操作。它提供了类似于SQL的查询语言——HiveQL(HQL),允许熟悉SQL的用户查询存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)和其他兼容存储系统(如S3、OSS)中的大规模数据集。Apache Hive是一个构建在Hadoop之上的。目录下创建配置文件。
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在分布式系统架构中,消息队列作为实现异步通信、服务解耦与流量削峰的关键组件,其选型直接影响系统的可靠性与扩展性。RabbitMQ 作为一款开源消息代理软件,凭借其轻量级架构、高可用性设计及灵活的路由策略,已成为解决分布式场景下通信难题的优选方案。它能够有效隔离服务依赖,通过异步处理机制提升系统吞吐量,尤其在微服务架构中展现出显著优势。
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微服务通信演进:从阻塞调用到消息驱动的异步解耦 微服务间的通信方式经历了关键的技术迭代:初期采用同步RPC调用(如Feign),虽简单直接但存在线程阻塞、服务耦合等问题;随后引入消息中间件(如RabbitMQ),通过异步队列机制实现服务解耦和削峰填谷;当需要广播消息时,采用Kafka的发布-订阅模式支持多消费者场景;Spring Cloud Stream进一步抽象统一消息接口,屏蔽底层中间件差异。这场技术演进逐步解决了系统耦合、可靠性、扩展性等核心问题,最终形成了以消息驱动为核心的现代化微服务通信架构。
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Speculation Rules API 的价值在于——它让“性能优化”变得声明化,而不是一堆事件监听和 hack。在项目里加六行 HTML,就能让体验拉满;结合业务流程(文章阅读、商品结账、后台仪表盘),你可以按需选择预取还是预渲染;它不仅是性能优化,更是转化率优化的利器。下次有人提“再加个加载屏幕”,你只要甩出这六行代码,又一个新思路?!
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你是否曾经在项目中遇到过这样的困惑:`.eslintrc.js`、`.eslintrc.json`、`.eslintrc.yml`、`.eslintrc` 等多种配置文件格式让人眼花缭乱?随着ESLint的不断发展,配置方式也在不断演进。从传统的基于文件的配置到现代的扁平化配置,ESLint正在经历一场配置革命。本文将带你深入了解ESLint配置文件的演进历程,从传统的 `.eslintrc`...
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Grafana是一个开源的指标可视化与分析平台,支持多数据源接入(如Prometheus、Loki等),提供丰富的仪表盘和告警功能。相比Kibana和商业方案,Grafana在多数据源整合和定制化方面更具优势。部署成本极低,资源消耗主要取决于查询复杂度,1-2GB内存即可流畅运行。建议将Grafana作为Prometheus监控体系的可视化核心,采用高可用部署并优化查询效率。通过代码化管理仪表盘和权限控制,能有效降低维护成本并提升团队协作效率。
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Elasticsearch Java开发(SpringBoot)
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仅看重平衡方面,RocketMQ确实碾压kafka,机制 中心化协调,分布式计算 完全去中心化,客户端自主计算 RocketMQ架构更简单,无单点协调瓶颈。性能影响 全局停顿(Stop-The-World) 无全局停顿,仅影响涉及变更的队列 RocketMQ优势巨大。在弹性伸缩、故障恢复时对集群整体消费能力影响最小。当然选型mq肯定不仅仅看容灾能力,kafka的吞吐、生态等方面优势还是蛮明显的。
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2025第四届算法,网络与通信技术国际学术会议将于 2025 年 12 月 19-21 日在中国武汉举行。
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语义 (Semantics Dialogue)歧义 (Ambiguity)其中,包含。
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ELK 统一日志分析系统部署与实践指南(上)
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Broker 端:队列设置 durable=true,消息 persistent=true,避免宕机丢失。按业务 key 路由,例如 userId 作为 routingKey,确保同一用户的消息进同一队列。:网络抖动,消费者 ack 超时,消息被重新投递,导致库存多次扣减。Quorum Queue:基于日志复制,性能更高,数据一致性更强。:强调可靠性,消息确认机制多,适合金融、电商等强一致性场景。:设置消息 TTL,过期后进入死信队列,由消费者取消订单。:一个慢消费者阻塞了大量消息,导致其他消费者空闲。
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3. 消息内容INSERT到 | | || | 6. 发送消息到MQ | |它平衡了实现的复杂度与业务的可靠性要求。如果此时事务回滚,消息却已无法收回,将导致下游系统基于错误的数据执行操作,造成严重的数据不一致。:Spring在事务管理器中维护了一个事件列表,事务提交后,才会将这些事件转发给相应的监听器。
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摘要:本文介绍了一种使用PySpark处理超大规模Hive表(338亿行数据)的方法,将用户ID和APP数据转换为稀疏向量表示。方案分为两步:首先对APP进行One-Hot编码生成稀疏向量,然后按用户ID聚合这些向量。针对数据量大的特点,采用了分区处理、两阶段聚合等优化策略,并使用SparkML标准稀疏向量格式(包含类型、长度、索引和值数组)高效存储结果。该方法充分发挥了Spark的分布式计算优势,解决了传统Hive UDF性能不足的问题,同时生成的稀疏向量格式与SparkML算法完全兼容,为后续机器学习任
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本文介绍了使用FastAPI+Celery+RabbitMQ实现邮件发送功能的完整流程。首先安装必要依赖,配置Celery应用连接RabbitMQ消息队列和Redis存储后端。然后定义发送邮件的Celery任务,包括SMTP连接、异常处理和日志记录。通过FastAPI创建API接口接收邮件请求,调用Celery异步任务发送邮件。最后启动Celery Worker和FastAPI服务,测试验证邮件发送功能,并展示了任务执行日志和Redis存储的任务元数据。整个方案实现了高效可靠的异步邮件发送服务。
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浮点数:float(32位)、double(64位)、half_float(16位)、scaled_float(带缩放因子的浮点数)。动态映射控制:通过dynamic参数(true/false/strict)管理新字段的自动创建。整数:byte(8位)、short(16位)、integer(32位)、long(64位)。扁平化类型(flattened):处理动态字段或未知结构,避免映射爆炸。别名(Alias):为字段创建逻辑别名,不影响实际存储。geo_point:存储经纬度坐标。
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技术栈匹配:云计算方向选AWS/Azure/GCP,AI开发选TensorFlow行业适配:金融/医疗优先SAS,互联网企业侧重Cloudera/CDA职业阶段:初级从业者从CDA开始,资深工程师挑战专家级认证💡 2025年大数据领域将呈现工具专业化和场景细分化趋势,建议结合自身岗位需求选择1-2个证书深度学习。早考早受益,证书有效期通常为2-3年,需注意续证要求!
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【JAVA】windows本地跑zookeeper,然后使用代码连接服务获取znode数据

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不管我们是不是技术迷,无可否认的是,现在我们各自的生活都对互联网产生了高度依赖。在这个各种社交软件都离不开物联网设备的社会,它们以各式各样的方式将我们与网络世界连接起来。
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“如今网络安全形势错综复杂,解决方案不可能由一家公司独当天下,面对这样的情况,我们就要选择自身擅长的领域发力,其他领域采取模块合作的方式。”在最近举行的2019合肥网络安全大会上,新华三集团高级副总裁、中国区总裁张力对在场媒体表示。
