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本文围绕 Impala 在大数据架构中的性能优化展开,全面阐述其核心地位、与其他组件关系、优化关键维度和行业案例。文中包含丰富多样且详细的代码示例,如 Impala 与 Kafka 集成、数据重分区、内存管理、数据存储优化等,同时通过生动案例展现实际价值,为大数据从业者提供深度且实用的参考。
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multi_match用在多字段查询中,下面的语句表示,只要address或city中,包含mill和urie其中的一个,就算是命中查询。在数值型查询中经常用到,而在文本中查询使用,是表示查询时不进行分词,刚好和分词查询关键字match对立。查询指的是查找符合条件的数据,包括查询所有、匹配查询、布尔查询、范围查询、开头我们也说了,es对数据的处理就两部分,查询和处理。上述只罗列了常用的查询,除此之外,还有很多其他查询,这里不做演示,感兴趣的小伙伴可以自己查找下。这块的查询已经涉及到了分词,指的是查询。
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LLMs之Code:Github Spark的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略目录Github Spark的简介Github Spark的安装和使用方法Github Spark的案例应用Github Spark的简介2024年10月30日,GitHub 重磅发布GitHub Spark 是一款由 AI 驱动的工具,用于创建和分享微型应用程序(“sparks”)。它允许用户根据自己的需求和偏好定制应用程序,无需编写或部署任何代码,可以直接在桌面和移动设备上使用。 它通过三
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本文简要介绍了将Apache Samza作业迁移到Apache Flink作业是一个复杂的任务,因为这两个流处理框架有不同的API和架构。然而,我们可以将Samza作业的核心逻辑迁移到Flink,并尽量保持功能一致。本文假设我们有一个简单的Samza作业,它从Kafka读取数据,进行一些处理,然后将结果写回到Kafka。我们将这个逻辑迁移到Flink。
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ElasticSearch与kibana的安装与使用
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大数据算法之:MapReduce算法概述
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在人工智能快速发展的今天,推荐技术、以文搜图、以文搜视频、以图搜图等技术已经得到了广泛的应用,在百度、小红书、抖音、快手等app上随便输入一段文本,搜索结果已不像早些年那么单一:只有一些文字信息,现在的搜索结果里不仅有文字,还能够搜索出与检索词高度相关的图片、视频、或者商品(电商app),甚至都不用检索,feed流推荐的内容或者商品都是自身感兴趣的,大家一定会有疑问,整个系统背后是如何实现的呢,为什么输入一段文字,就能检索到相关的视频、音频或者图像呢?不同的内容形式,中间是怎么实现的匹配呢?
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感觉并查集总共有两个应用,一是解决有关群的问题,二是利用并查集构造一个只有叶子的高效权值树。比方说a和b是朋友b和c是朋友,那么a,b,c这三个人在并查集中就属于同一个集合,如果经过路径压缩后a,b,c三个人的集合就会指向一处。
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大数据(Big Data)指的是无法用传统数据库技术和工具进行处理和分析的超大规模数据集合。在大数据技术中,实时数据流的处理尤为重要,尤其是如何高效地对海量的实时数据进行采集、存储、处理与分析。在这方面,和是两个关键技术。Kafka 作为分布式流处理平台,可以高效地进行实时数据流的生产和消费,而 Spark 提供了强大的分布式计算能力,尤其是其扩展的流式计算模块,非常适合处理实时数据流。Kafka 是一个分布式的消息队列系统,能够实现高吞吐量、可扩展性、容错性。Producer(生产者)
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新能源汽车管理系统,项目包括前台和后台,使用Springboot和vue开发,前后端分离,使用Echarts进行科室统计,采用爬虫进行新能源汽车数据采集。
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Wikidata-filter是一个简单实用、灵活可配、开箱即用的Python数据处理(ETL)框架。项目提供了Wikidata、Wikipedia、GDELT、新闻、民调等等多源异构开源情报数据的处理流程,支持大模型、API、常见文件、数据库等多种输入输出及转换处理,可以支撑各类数据接入、大数据处理、AI智能分析任务。
数据错误
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Zookeeper 存储的 Kafka 信息(1)启动 Zookeeper 客户端。(2)通过 ls 命令可以查看 kafka 相关信息。zk中有一个节点 consumers 这个里面,老版本0.9版本之前,存放的是消费者的偏移量(offset,这次消费者消费到哪个地方了,下次从这个地方继续消费),新版本的根本没放在zk中,直接放在集群中了。可以借助一个工具:漂亮的zoo,通过图形化界面查看zk中的消息。
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就是对于表达式当中的比较类型,如果不一致的话,一开始是没考虑,后面是直接返回类型不一致的报错,但是没过,看别人的思路,应该就是要进行强转比较——————就是当类型不可比的时候,如何处理?char为什么能转换成double?是否能转为Int或其它类型?
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WGCLOUD是一款比较轻量的运维平台,非常优秀,无论是上手学习,还是功能性能,都做得非常用心。它可以管理我们的主机和服务器,还有各种进程,端口,API,数据库等资源。对于主机的各种基础指标数据,比如cpu、内存、磁盘等都能轻松监测。它还具有强大的告警能力。
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本文介绍了在GoFrame框架中实现RabbitMQ消息队列的完整解决方案。通过YAML配置文件管理RabbitMQ的连接信息,支持普通消息、延迟消息和死信队列功能。在pkg层封装了RabbitMQ的基础操作,包括连接初始化、交换机和队列声明、消息发布和消费等核心功能。业务逻辑层实现了消息的发送、消费、批量处理等功能,并提供了队列管理和状态查询接口。控制器层提供了HTTP接口,支持消息发送、延迟发送、批量发送、队列查询和消息消费等操作,采用统一的响应格式和错误处理机制。整个实现采用分层架构,代码结构清晰.
数据错误
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Hadoop诞生于2006年,是一款支持数据密集型分布式应用并以Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架。Hadoop是由Apache基金会开发的,其命名源于一个虚构的名字,没有特别的含义。Hadoop的主要目标是对分布式环境下的“大数据”以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理。它支持在商品硬件构建的大型集群上运行的应用程序,使得大数据处理变得更加容易和高效。Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用于存储和处理大规模数据。
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kafka-中的组成员kafka四大核心生产者API允许应用程序发布记录流至一个或者多个kafka的主题(topics)。消费者API允许应用程序订阅一个或者多个主题,并处理这些主题接收到的记录流StreamsAPI允许应用程序充当流处理器(stream processor),从一个或者多个主题获取输入流,并生产一个输出流到一个或 者多个主题,能够有效的变化输入流为输出流。允许构建和运行可重用的生产者或者消费者,能够把kafka主题连接到现有的应用程序或数据系统。
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综上所述,GitHub Spark是一款由AI驱动的实验性工具,它通过自然语言生成代码的方式极大地降低了软件开发的门槛。GitHub Spark是一种由AI驱动的实验性工具,旨在帮助开发者快速实现创意,尤其是那些复杂但有趣的小型应用。它极大地降低了软件开发的门槛,使得即使是缺乏深厚编程专业知识的人也能通过日常语言描述来构建完善的应用功能。此外,GitHub Spark还提供了修订变体的功能,用户可以请求生成3~6个不同版本的修订变体,每个版本会有细微但有意义的差异,为用户提供多种设计和交互的灵感。
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由于基于Spark on Hive,因此,Spark在获取Hive表的数据时会先去获取Hive的元数据信息,因此,Spark建表会先根据元数据信息校验管理表是否存在,如果已经存在一个相同的管理表,Spark建表则会报如上异常。事情的起因也很简单,由于我们使用的是Spark数仓,即Spark on Hive模式,相较于Hive,Spark建表默认为外(External)表,而Hive是管理(Managed)表。执行SparkSQL,加载Hive的配置文件,获取Hive的元数据信息。不得不说,这个报错很奇怪…
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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。