- 相关博文
- 最新资讯
-
中国联通、央视广信、德勤、苏宁等企业,把CDA持证人列入优先考虑或者对员工的CDA考试给补贴。大三:Tableau/Power BI + 大数据基础 + 考CDA Level 大四:实习+项目经验,直接碾压同龄人!✅就业方向:互联网大厂做数据分析师、金融银行技术岗、商业智能顾问、市场研究、产品、运营等。✅适合:未来想做产品、运营、销售、财务的小伙伴,都要提升一下数据分析技能。✅ 系统化学习:考试内容涵盖Python、SQL、统计学,逼你学扎实!学长建议:如果你以后想进科研、医药、金融行业,R语言必须会!
-
Kafka 的 ACK 机制还受到 ISR(In-Sync Replicas,同步副本集合)的影响。ISR 是与 Leader 保持同步的 Follower 副本集合,当 Leader 故障时会从 ISR 中选举新的 Leader12。两者在消息确认机制上的差异反映了它们不同的设计哲学:Kafka 更注重吞吐量和水平扩展,而 RocketMQ 更注重消息的可靠传递和事务支持。Kafka 提供了三种级别的生产者确认机制(ACK 机制),通过。Kafka 的消费者确认是通过。
-
黑马点评秒杀部分详解,RabbitMQ代替Redis实现消息队列
-
本文介绍了使用Elasticsearch创建索引的方法。通过Java代码示例展示了两种方式:1)直接创建空索引文档;2)从数据库获取数据后创建索引。重点说明了IndexRequest的使用方法,包括设置索引名称、文档ID和JSON数据源。特别提醒注意文档ID需定义为String类型,而非Long类型。文中还演示了如何将数据库实体类转换为索引文档对象,并提供了完整的代码实现示例。
-
本文对比分析了Apache Kafka和RocketMQ两大分布式消息系统的核心特性和实现机制。主要内容包括:1)架构设计:Kafka基于ZooKeeper协调,采用分区副本机制;RocketMQ采用轻量级NameServer路由和主从架构。2)消费模式:Kafka仅支持拉模式,RocketMQ同时支持拉/推两种模式。3)特殊消息处理:详细对比了两者在顺序消息、消息过滤、延迟消息、事务消息和广播消息等方面的实现差异。4)性能特性:Kafka通过零拷贝和PageCache优化实现更高吞吐,RocketMQ则提
-
根据官网paimon安装教程,看上去简单,实则报错阻碍使用的信心。国外软件问题,尽量使用英文搜索,特别是google.。方法来源:https://github.com/apache/paimon/issues/3492。
-
设置别名:alise git-log = ' git log --pretty=oneline --abbrev-commit --all --graph '--pretty=oneline将提交信息显示为一行"--abbrev-commit 使得输出的commitld更简短。全用:git log --pretty=oneline --abbrev-commit --all --graph。第一次push时,加--set-upstream,建立关联关系(本地分支与远程仓库分支)。以后再整可加可不加。
-
本文介绍了使用Apache POI库解析Word文件的方法,包括读取段落、图片、表格内容以及页码处理。读取段落通过XWPFParagraph获取文本内容;图片通过XWPFPictureData获取字节数组保存;表格采用XWPFTable-XWPFTableRow-XWPFTableCell三级结构遍历单元格。值得注意的是,获取特定页码内容较为困难,因为页码需渲染后才能确定。文章提供了完整的Java代码示例,展示了各类内容的解析实现方式。
-
安装elasticsearch、kibana、logstash、filebeat。启动elasticsearch服务。关闭防火墙与安全上下文。
-
首先cd 到kafka目录:D:\kafka_2.13-4.0.0\config\ssl。先确定最新版kafka_2.13-4.0.0的配:server.properties。最后使用命令将证书导入信任库:这一步 需要以管理员的身份运行cmd。以及:jaas.conf。到这里所有的配置就完成了。确保kafka正常启动。
-
1、2、仓库issue中的回答3、博主整理的Windows安装教程。
-
解决:Error: Electron failed to install correctly, please delete node_modules/electron and try installi
供的错误信息,Electron 安装仍然不完整,导致 Node.js 找不到 Electron 的 CLI 模块。这通常是由于下载中断或文件损坏引起的。 -
本项目是一个基于Web的类云盘存储与数据管理系统,面向大数据环境下的数据管理和文件存储。系统集成了Hive数据管理和HDFS文件管理两大核心功能。该升级版:增加了用户隔离、权限设计,确保了每个用户拥有自己的独立存储及管理空间。1.Hive管理(权限设计、用户隔离)2.HDFS管理(权限设计、用户隔离)(无权限管理与用户隔离)(
-
Kafka 3.6.0推荐使用KRaft模式,无需ZooKeeper,直接通过Raft协议管理集群。只需生成UUID、格式化存储后启动即可,比传统模式(需先启动ZooKeeper)更轻量。新版本已移除ZooKeeper依赖,操作Topic需改用--bootstrap-server参数。建议新集群直接使用KRaft,享受更简洁的架构和更低的运维成本!
-
https://cloud.tencent.com/developer/article/2307892 19张图。
-
Fail2ban防止暴力破解工具使用教程以及问题分享
-
现在AI正火,AI也在潜移默化的改变我们的生活,我们也可以通过AI解决很多生活中的问题。但实际通用的AI在处理特定的专业知识的时候,要不就是回答的过于宽泛,要不就是回答的问题幻觉很严重。我们在让AI回答特定的专业知识的时候,给AI一些知识参考,这个时候 AI 就可以更加准确的回答问题了。如果您不想使用官方的镜像,或者你自己有做了修改,或者进行了端口的修改等一系列自主的修改的方式,想构建自己的镜像,可以采用如下的步骤。这也是最轻松的方式,如果我们只是单纯的使用,这点足够了。命令完成依赖的安装。
-
思维导图无需自己绘制

-
提到MySQL的事务,我相信对MySQL有了解的同学都能聊上几句,无论是面试求职,还是日常开发,MySQL的事务都跟我们息息相关。
-
SQL是用于数据分析和数据处理的最重要的编程语言之一,因此SQL问题始终是与数据科学相关工作(例如数据分析师、数据科学家和数据工程师)面试过程中的一部分。 SQL面试旨在评估应聘者的技术和解决问题的能力。因此,至关重要的是,不仅要根据样本数据编写正确的查询语句,而且还要像对待现实数据集一样考虑各种情况和极端情况。
-
SQL中有一类函数叫聚合函数,比如count、sum、avg、min、max等,这些函数的可以将多行数据按照规整聚集为一行,一般聚集前的数据行要大于聚集后的数据行。而有时候我们不仅想要聚集前的数据,又想要聚集后的数据,这时候便引入了窗口函数。
-
Docker 概念很难理解?一文搞定 Docker 端口绑定
作为初级开发人员的你,是不是参加过这样的面试,在面试中面试官希望你准确地回答Docker的工作原理?现今的面试官们希望应聘者能够深入了解8项、10项、甚至更多的技术。其实这有点疯狂。在大学或其他学校里,他们很可能根本不会教你任何关于Docker的知识。然而,如果你真的能够深入了解Docker,那么你就可以从一大群应聘者中脱颖而出。
-
在任何以数据为中心的工作中,对SQL有深刻的理解都是成功的关键,尽管这不是工作中最有趣的部分。事实上,除了SELECT FROM WHERE GROUP BY ORDER BY之外,还有更多的SQL方法。你知道的功能越多,操作和查询所需的内容就越容易。
-
超级干货!31 条2020 年最新版 ZooKeeper面试题,先收藏再看
金三银四,虽然受疫情影响,大多数企业还未正式复工,但没有条件,创造条件也要上,许多企业已经开始物色合适的人才了,我们怎么能掉队?趁着在家里,赶紧预习一下面试题,只要一复工,马上就开始“打仗”了!
-
分治算法,即分而治之:把一个复杂问题分成两个或更多的相同或相似子问题,直到最后子问题可以简单地直接求解,最后将子问题的解合并为原问题的解。归并排序就是一个典型的分治算法。 在这篇文章中我们将先介绍分治算法的「三步走套路」,然后通过经典的归并排序算法体验一番分治算法的核心,最后再通过真题演练一试身手!
-
“面试造火箭,入职拧螺丝!” 已经是各大互联网公司招聘的常态,为了应对如今越演越烈的面试形势,程序员一个个都变成了表演大师。 俗话说面试如戏,全靠演技!
-
是时候展现真正的技术了!4道程序员智力题你能对几道| IT巨能唠
程序员对很多人来说那就是个神秘组织,高薪、加班多都是他们的代名词。但是,大家好像还忘了一点,那就是他们也绝对聪明!黑客、代码天才、编程老手……层出不穷,晦涩的计算机难题也是分分钟搞定,想想就令人神往。那想不想试试自己是否也具备成为程序员的潜质呢,下面分享四道程序员面试智力题,请大家务必要大展身手,千万别谦虚~!
-
-
金九银十招聘季,社畜跳槽,学生出笼,也是非常热闹。不过今年继续互联网寒冬,能苟着还是苟着吧,猥琐发育别浪。 苟着除了写Bug,还要干啥呢?必然是学习啊,吴小胖也没啥能帮你们的,就送你们一道面试题看看吧。 下面我们开始吧!
-
QPS(Query Per Second):每秒请求数,就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求。 那我们怎么估出每秒钟能处理多少请求呢?
-
-
Q:什么是Spark?A:简单理解,Spark是在Hadoop基础上的改进,是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。
