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本文介绍了如何在Java中使用RabbitMQ实现工作队列模式和发布/订阅模式。首先，通过创建常量类Constants来存储连接参数，简化了连接工厂的配置。在工作队列模式中，通过创建多个消费者来处理队列中的消息，确保消息被均匀分配。发布/订阅模式则引入了Exchange角色，支持广播、定向和通配符三种路由规则。生产者代码中需要声明交换机，并指定交换机和队列之间的关系。通过示例代码展示了如何实现这两种模式，并提供了运行程序的步骤和注意事项。
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- 椰椰椰耶
- 昨天
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本文介绍了RabbitMQ的几种常见工作模式及其适用场景。简单模式适用于单一生产者和消费者之间的点对点通信。工作队列模式允许多个消费者共同处理队列中的消息，适合集群环境中的异步任务处理。发布订阅模式通过交换机将消息广播给多个消费者，适用于实时通知或广播通信。路由模式和通配符模式则根据特定的路由键或通配符规则将消息分发给不同的消费者，适合需要灵活匹配和过滤消息的场景。RPC模式通过队列实现远程调用，支持请求和响应的双向通信。发布确认模式确保消息可靠发送到服务器，适用于对数据安全性要求较高的场景。
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- 椰椰椰耶
- 昨天
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假设你在三台虚拟机（hadoop102、hadoop103、hadoop104）都已经创建好的/opt/module,/opt/software两个目录，在hadoop102这台机器中已经安装了jdk和hadoop。现在需要把102上的jdk拷贝到103中。（b）在hadoop103上，将hadoop102中/opt/module/hadoop-3.1.3目录拷贝到hadoop103上。（c）在hadoop103上操作，将hadoop102中/opt/module目录下所有目录拷贝到hadoop104上。
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- 计算机人哪有不疯的
- 前天
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git diff 是 Git 中用于查看代码变更内容的命令，帮你对比不同版本、文件或状态的具体修改细节（逐行对比）。因为已经commit提交到版本库了，log已经记录当前版本ID HEAD指向当前版本，撤销就是要回到上一个版本。带上 --hard就是连带工作区的代码也进行修改 但不能但只对一个文件进行操作，会把所有文件进行修改。git reset +要回退到的版本的提交ID (默认选项--mixed 版本库+暂存库都会回退)git reset 回退版本（会更改提交历史） 用于本地撤回提交、修改。
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- wws7920
- 前天
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本文详细介绍了在单台服务器上搭建Hadoop伪分布模式的步骤，适合开发和学习使用。首先，安装JDK并配置环境变量，接着安装Hadoop并进行相关配置。为确保集群正常运行，关闭防火墙、设置免密登录、修改Linux安全机制，并配置host映射。随后，修改Hadoop的核心配置文件，格式化namenode并启动集群。最后，通过浏览器访问HDFS集群，并运行WordCount示例验证集群功能。整个过程涵盖了从环境准备到集群启动的完整流程，帮助开发者快速上手Hadoop伪分布模式。
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- 莫辰（MostarC）
- 前天
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在Elasticsearch中，嵌套对象和父子文档是两种常见的数据建模方式。嵌套对象将多个数据存储在一起，虽然读取性能高，但更新时需要重新索引整个对象，维护成本较高。相比之下，父子文档通过Join数据类型实现，父文档和子文档是独立的，更新父文档不会影响子文档，反之亦然。父子文档必须存在于同一个分片中，查询时无需跨分片，性能较高。此外，文章还介绍了如何在Elasticsearch中实现父子关系的映射、索引和查询，并对比了嵌套对象和父子文档的优缺点。最后，文章以GitHub的代码搜索为例，展示了如何通过定义特殊
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- 好吃的肘子
- 昨天
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但是这样反而违背了分区这个概念的初衷，正常生产环境也几乎没有这样做的，这个方式绝大部分场景并不可取。指定 key 路由方式是我们开发过程中Kafka主要使用的方式，在向分区发送消息之前，一般都会为该消息指定 key，这个概念来实现队列的可用性、伸缩性、吞吐量，不过也有一定的代价，就是需要解决消费。想要保证消息顺序性，势必要牺牲Kafka吞吐量，保证消费顺序性最简单的方式莫过于为。，但是以前老版本Kafka的分区策略其实采用的是。，这样就能保证每条消息一定是顺序的，对应的。，就会使用默认的分区器，默认按照。
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- 徐志斌 Binx
- 昨天
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本文全面对比Apache Kafka与RabbitMQ在数据管道中的设计哲学、核心差异及协同方案。结合性能指标、应用场景和企业级实战案例，揭示Kafka在高吞吐流式处理中的优势与RabbitMQ在复杂路由和低延迟传输方面的独特特点；介绍了使用Java生态成熟第三方库（如Apache Kafka Client、Spring Kafka、RabbitMQ Java Client、Spring AMQP等）的快速集成与性能调优方法。通过流程图、表格化分析和代码实例，提供从技术选型到全链路集成的完整实践指南。
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- 领码科技
- 昨天
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在 Hadoop MapReduce 时代，数据处理主要基于磁盘，每次计算都需要频繁读写磁盘，这在面对需要多次迭代的算法，如机器学习中的梯度下降算法时，效率极其低下，导致大规模数据的迭代分析可能耗费数小时之久。而 Spark 创新性地采用基于内存计算的模式，使得数据在内存中能够被快速访问与处理，极大地缩短了计算时间，让大规模数据的迭代分析能够在秒级或分钟级完成，从而大幅提升了数据处理的效率，满足了诸如实时性要求较高的交互式数据处理等场景需求。实时计算：spark是基于MR的，而MR是离线的。
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- 计算机人哪有不疯的
- 昨天
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在Jupyter Notebook中，本文档详细介绍了对美妆商品数据的分析流程。首先，进行需求分析，包括找出每个商品小类中价格最高的前5个商品、统计每月订单的订购数量和消费金额、按地区统计订购数量排行、按商品类型统计订购数量排行、分析各省的美妆订购数量以及通过RFM模型挖掘客户价值。接着，进行数据清洗的准备工作，包括安装必要的Python库（如pandas、pyecharts、pyspark-stubs），导入库并加载数据文件。数据清洗步骤包括查看数据内容、检查重复数据、处理空值字段、去除重复数据并重建索引
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- 昨天
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【重磅快讯】T11 2019数据智能技术峰会举办，AI将成为行业颠覆者
11月25日，T11 2019数据智能技术峰会在京举办。TalkingData正式宣布了2019年的最新战略布局，以数据平台为支撑，借助大数据技术积累与人工智能技术创新，聚焦不同行业场景需求，并在选址、预测、个性化推荐等方面进行深入应用，以数据和科技的力量驱动发展。
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这是晶少本年度第二次面访Kimberly Powell，这位英伟达医疗领域的美女副总裁。除了一贯的nice之外，更重要的一点，在深圳MICCAI 2019期间，英伟达医疗团队还带来了首个面向医学影像的隐私保护型联邦学习系统的发布以及关于Clara的最新进展。
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