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艾莉丝已经把【Git版本控制器】这个板块内容都整理成博客啦,所以Linux主线专栏这里我们就寥寥几笔,直接带过。详解Git原理与使用艾莉丝把此专栏的链接都挂在下面了,大家可以根据实际需要乘坐【传送门】哦!【Git:基本操作】深度解析Git:从初始Git到熟悉基本操作【Git:分支管理】Git分支管理完全指南:从创建、合并到冲突解决【Git:深度解析Git远程操作和标签管理】从克隆到推送:Git远程操作与标签管理完全指南【Git:多人协作】Git多人协作实战:从同分支到多分支工作流。
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大数据时序数据库选型核心在于“技术适配场景”。Apache IoTDB通过TsFile时序格式、分层微内核架构、向量化查询引擎等核心技术创新,解决了高吞吐写入、高效存储、实时分析等关键痛点。其在工业、电力等领域的规模化落地,验证了其技术架构的稳定性与扩展性,是国产化时序数据库在大数据场景下的优选方案。
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本文探讨了时序数据快速增长背景下企业选型时序数据库的关键考量。重点介绍了Apache IoTDB这一专为工业物联网设计的开源时序数据库,其特点包括:1)列式存储引擎TsFile实现高效压缩(10-20倍);2)树状数据模型匹配工业设备层级;3)高性能读写(1000万点/秒写入)。文章通过性能对比和实际应用案例(如宝武钢铁、长安汽车等)展示了IoTDB在工业制造、能源电力等领域的优势,包括高可用架构、端边云协同等特性。最后针对不同行业场景提供了选型建议,指出IoTDB在性能、生态和扩展性方面的综合优势。
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本文系统解析 RFID、感应卡与 NFC 的包含关系及技术差异。详解 LF 至 UHF 频段特性,深入剖析 M1 卡存储结构与读写流程,及 CPU 卡 COS 架构、文件系统与双向认证机制。结合 ISO14443 协议,提供 APDU 指令、NFC 调试及 UID 卡实战记录,是智能卡技术硬核指南。
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本文为Git/GitLab零基础新手提供完整操作指南,包含四个关键部分:1)基础概念扫盲,解释Git本地版本管理和GitLab远程协作原理;2)环境搭建步骤,详细说明Git安装、SSH密钥配置等;3)核心操作流程,从克隆仓库到提交MR的完整演示;4)常见问题解决方案。重点强调分支管理规范、代码提交流程和团队协作要点,提供新手必备命令清单和学习建议,帮助快速掌握企业级GitLab开发流程。
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摘要:本文介绍了Spark中的两个重要Action算子:foreachPartition和count。foreachPartition以分区为单位遍历数据,适用于批量操作场景(如数据库连接),相比foreach能显著提高效率。count则用于统计RDD中的元素总数。文章通过Java和Scala代码示例展示了两种算子的具体用法,并强调Action算子会触发实际计算(与Transformations的延迟执行不同),每个Action算子对应一个Spark job。这些算子对于大数据处理中的结果收集和持久化操作至
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本次实战基于 Spark GraphX 构建学术用户关系网络图,通过 HDFS 加载顶点与边数据,使用 Graph()、fromEdges() 和 fromEdgeTuples() 三种方式创建图对象,并完成缓存管理、数据查询、属性转换、结构重构及外部数据关联聚合等操作,全面验证了 GraphX 在图构建、分析与特征工程中的核心能力。
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Flink通过"流是根本,批是有界流"的思想革新大数据处理范式。源自2009年柏林工业大学的研究项目,Flink从学术论文走向工业实践,构建了统一的流批执行引擎。其核心架构以流为统一抽象,通过状态管理和时间语义实现Exactly-Once保障。随着云原生化和AI场景扩展,Flink持续演进但保持核心理念不变,推动从计算统一到智能统一的延伸。Flink的成功展现了学术思想与工程实践的完美结合,为实时计算领域树立了新标杆。
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摘要:本文介绍了一款基于腾讯元器平台开发的"3C行业专业名词解释智能体",旨在解决3C行业内部术语理解障碍的问题。该智能体整合了2000多个专业术语和内部行话,提供精准解释、关联知识推荐和中英文对照等功能。通过知识库接入和智能对话配置,该工具能有效降低行业入门门槛,提升跨部门沟通效率,促进专业知识传播。项目展示了AI技术在垂直领域的实用价值,体现了让专业技术更易获取的设计理念。目前该智能体已发布小程序和官网版本,可供行业从业者、学生及爱好者使用。
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是一个成熟、稳健的日志处理架构,适用于中等至大规模的企业环境。它通过分工(Filebeat 采集、Logstash 处理、ES 存储、Kibana 展示)和缓冲(Redis)实现了高性能、高可靠和易于扩展的日志管理解决方案。对于追求极致简化或云原生环境,可以考虑向架构演进。
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本文介绍了使用SpringBoot 3.0.7集成ElasticSearch 8.16.0的完整实现方案。主要内容包括:1) 通过Docker快速搭建本地ES环境,并安装ik中文分词器;2) 详细说明SpringBoot项目配置,包括依赖引入、yml文件设置;3) 演示ES文档实体类定义及Repository接口开发;4) 提供业务层实现方案,涵盖CRUD操作及全文搜索功能;5) 展示Controller层API设计。该方案实现了数据库与ES的双写同步,并支持按标题、内容、作者等多维度检索,可作为参考实现。
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本文详细介绍了在QEMU虚拟环境中执行第一个驱动(hello_drv.ko)的全过程。主要内容包括:获取QEMU模拟器、内核和工具链等源码;配置交叉编译环境;编译QEMU专用内核和设备树;编写并编译驱动模块;将驱动部署到QEMU根文件系统;最后启动QEMU测试驱动加载。文中提供了详细的命令行操作步骤和注意事项,涵盖了从环境搭建到驱动测试的完整流程,适合嵌入式Linux驱动开发初学者参考。通过这套流程,开发者可以在主机Ubuntu环境下完成ARM架构驱动的开发测试工作。
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Elasticsearch的allocate_stale_primary命令用于在主分片不可用且无最新副本时,强制将过期副本提升为主分片以恢复服务。该操作通过_cluster/reroute接口执行,需显式设置accept_data_loss:true确认可能的数据丢失风险。执行流程包括:确认分片状态、查找可用副本节点、执行强制分配命令。该操作可能导致数据回退,且后续若更完整数据节点重新加入,可能被覆盖造成不可逆损失。建议仅在无法恢复最新数据且接受数据丢失时使用。
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消息队列是基于阻塞队列封装的分布式中间件,核心功能是实现生产者-消费者模型,解决系统解耦、流量削峰和分布式通信问题。RabbitMQ作为典型代表,通过队列机制实现生产者和消费者的完全解耦,支持消息持久化和ACK确认机制确保可靠性。其工作流程为:生产者发送消息到交换机,根据路由规则分发到队列,消费者从队列获取消息。消息格式分为协议层(AMQP)和业务层(JSON等),前者由MQ规定,后者由生产消费方约定。常见应用场景包括异步处理、削峰填谷和系统容灾,通过TTL、死信队列等机制管理消息生命周期。消息队列显著提升
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本文主要介绍了Linux系统日志分析与常见故障排查的实用方法。首先从系统日志的分类及其涉及的日志文件进行说明;其次详细讲解了忘记用户密码的解决方案;接着对系统无法启动问题,提供了异常断电后修复文件系统、/etc/fstab文件丢失恢复等常见故障的处理方案。最后介绍了文件系统只读错误的排查思路和修复方法,包括磁盘空间检查、文件系统修复等实用技巧。全文提供了大量具体命令和操作流程,为Linux系统维护人员提供了实用的故障处理指南。
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可以定义一个数组,如果每次延时消息结束回来,检查都没有完成支付,就数组下标往后走,如果完成了支付,就停止发送延时消息,继续走业务;消费者直接进行消费,但要设置交换机为延时交换机,用@RabbitListener方式或者手动@Bean的方式;设置好过期时间,发送到MQ中没有消费者,等待成为死信。进入死信交换机,死信队列,被消费;给一个正常的队列配一个死信交换机。通过延时投递(麻烦,不推荐)延时消息插件(推荐)
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花了四天时间补了个后端技术栈,用下面一张图就能概括了。相比远程调用,消息队列的意义可以简要概括为解耦与缓存生产者端几乎不会出现问题,重试重连解决不了基本就没办法了,通常不用管;MQ通过持久化来保证数据可用,现有持久化及队列方案都是默认的,也不用配置;消费者端Spring也提供了自动应答机制,唯一要处理的就是指定重试上限消息转发的死信交换机,让人工介入。
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Offset Explore 配置
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本文介绍了Hadoop单机部署的详细步骤,适用于CentOS 7、Rocky 9等Linux系统。主要内容包括:Hadoop核心组件(HDFS、YARN、MapReduce)的功能解析;创建hadoop用户并配置SSH免密登录;下载解压Hadoop 3.4.2并设置环境变量;修改关键配置文件(hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml等)。该部署方式无需搭建集群,仅依赖本地文件系统和单个JVM运行MapReduce任务,适合开发测试和学习入门。
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下面给你一套(全图文级,一条一条复制粘贴就能跑通)
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