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反序列化就是将收到字节序列（或其他数据传输协议）或者是磁盘的持久化数据，转换成内存中的对象。为什么要序列化：一般来说，“活的”对象只生存在内存里，关机断 电就没有了。而且“活的”对象只能由本地的进程使用，不能被发送到网络上的另外一台计算机。然而序列化可以存储“活的”对象，可以将“活的”对象发送到远程计算机。在开发过程中，基本序列化类型不能满足所有需求，比如在Hadoop框架内部传递一个bean对象不是基本的数据类型（某个类）----没有对应的Hadoop类型那么。
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- 小唐同学(๑><๑）
- 前天
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部分告诉我们在查询中参与分片的总数，以及这些分片成功了多少个失败了多少个。如果我们遭遇到一种灾难级别的故障，在这个故障中丢失了相同分片的原始数据和副本，那么对这个分片将没有可用副本来对搜索请求作出响应。假若这样，Elasticsearch 将报告这个分片是失败的，但是会继续返回剩余分片的结果。：匹配的文档的分数。它衡量了文档与查询的匹配程度,默认情况下，首先返回最相关的文档结果，就是说，返回的文档是按照score 降序排列的。：与查询所匹配文档的_score的最大值。：匹配的文档的原始数据。
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- 我一直在流浪
- 前天
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14、大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）和Veracity（真实性）13、商业智能：理解为将组织中现有的数据转化为知识，帮助组织做出明智的业务经营决策，需要利用。3、信息的质量属性：精确性、完整性、可靠性、及时性、经济性、可验证性和安全性。4、信息系统的特点：目的性、可嵌套性、稳定性、开放性、脆弱性和健壮性。6、两化融合：工业化和信息化（以信息化带动工业化）7、三网融合：电信网、广播电视网和计算机网。
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- 飘飘仙儿__
- 昨天
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- 数据错误
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(2)如果你的集群虚拟机已经都创建完成，且确保网络，ssh密钥登陆 都做好了后，就可以开始安装jdk和hadoop了。/usr/local/src/hadoop/etc/hadoop 中的对应配置文件中加入下面的相关参数。这一步是集群配置的关键。做一个hadoop的配置流程的全记录，把遇到的问题和细节全都记录了下来。选择下载hadoop的版本，下载对应版本的source安装包。进入安装目录，修改对应安装包文件名，改成jdk，hadoop。(1) hadoop的部署规划，我使用3台虚假机搭建集群，
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- 酥悲清风
- 昨天
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这个项目是19年的项目了，并且很多功能视频的并没有实现而且给的资料里面很多BUG，改BUG十分头疼，建议还没开始写的小伙伴学习一下老师实现功能的思想即可。我的代码中把资料里的BUG全部改正（我遇到的反正全部改正了）。来源于黑马程序员入门项目，基于视频内容功能全部实现，又补全一些视频里没有的CURD功能，手机注册部分我用的是qq邮箱注册。ZookKeeper我部署在linux中了，ZooKeeper配置文件大家记得改一下哦。工具：IDEA，MySql8.0，ZooKeeper，Redis。
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- zmbwcx
- 昨天
数据错误 -
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Kafka作为存储、性能兼备的消息队列，适用场景很多，伸缩性也很强。如何调节kafka的配置参数，以及设计专题、分区的数量、物理位置，很大程度上影响到整个架构的成败。很多文章是站在数据中心的角度来谈kafka的配置，而对于小团队，往往只希望把Kafka作为一个跨进程、可追溯的隔离器来使用，取代繁琐的文件或者自定义TCP/UDP接口。此时，单独讨论这种场景就显得有必要了。本文介绍了在磁盘与网络带宽都捉襟见肘的情况下，如何使用两种消息队列综合设计架构，避免瓶颈的方法。
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- 丁劲犇
- 前天
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Flink中时间语义是非常丰富的，总共有三种，分别是事件时间（Event Time）、处理时间（Processing Time）和摄入时间（Ingestion Time），丰富的时间语义加上水位线（ Watermarks）功能，让我们在处理流式数据更加轻松。在Flink中窗口也定义的非常全面，有计数窗口（Count Window）和时间窗口（Time Window），在窗口切分上有份滚动窗口（Tumbling Windows）、滑动窗口（Sliding Windows）、会话窗口等
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- 数据的小伙伴
- 前天
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生产计划模块可以针对销售订单和预测订单，同时考虑在库库存和在途库存，基于有限产能和物料，对订单的计划交期做出快速响应，给出生产周计划和月计划，制定合理的库存水位，从中长期解决物料不足和能力短缺问题；基于更精准的需求预测，和动态的安全库存预测模型，生成随时间改变的动态库存策略，实现在保证预期服务水平的前提下，降低库存水位，减少资金占用，缩短库存周期的目标。，在满足多场景业务逻辑的前提下，进行智能运算，给出多权重、多维度预排结果，可由企业相关负责人进行决策，应对环境和运营目标的多变，提升运营整体效益。
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- 松间沙路hba
- 昨天
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随着业务的发展，MySQL数据库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作的开销也会越来越大；另外，无论怎样升级硬件资源，单台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、网络IO、事务数、连接数）总是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。
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最近读到这样一篇好文章，从底层硬件角度出发剖析了一下CPU对代码的识别和读取，内容非常精彩，读完感觉大学里学到的很多东西瞬间联系起来了，这里分享给大家，希望能认真读完并有所收获。
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随着云计算，大数据和人工智能技术应用，单靠CPU已经无法满足各行各业的算力需求。海量数据分析、机器学习和边缘计算等场景需要计算架构多样化，需要不同的处理器架构和GPU，NPU和FPGA等异构计算技术协同，满足特定领域的算法和专用计算需求。今天，笔者带大家详细了解下FPGA技术。 FPGA是英文Field Programmable Gate Array简称，即现场可编程门阵列。它是在PLA、PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。
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程序的运行过程，实际上是程序涉及到的、未涉及到的一大堆的指令的执行过程。 当程序要执行的部分被装载到内存后，CPU要从内存中取出指令，然后指令解码(以便知道类型和操作数，简单的理解为CPU要知道这是什么指令)，然后执行该指令。再然后取下一个指令、解码、执行，以此类推直到程序退出。
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随着云计算，大数据和人工智能技术发展，边缘计算发挥着越来越重要的作用，补充数据中心算力需求。计算架构要求多样化，需要不同的CPU架构来满足不断增长的算力需求，同时需要GPU，NPU和FPGA等技术加速特定领域的算法和专用计算。以此，不同CPU架构，不同加速技术应用而生。
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和传统服务器相比，星星海统一的整机方案可以支持不同的CPU主机，前瞻性的高兼容架构，统一规划的硬件底座，可以支持未来3-5年的服务器产品演进。
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2021-11-10
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