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本文总结了Kafka开发中常见的启动问题及解决方案,包括:1)服务器连接问题,如配置错误或防火墙限制;2)序列化配置错误,需检查生产者和消费者的序列化器设置;3)依赖问题,确保添加正确的依赖和版本兼容;4)配置文件错误,注意YAML格式和配置项准确性;5)其他问题如偏移量提交和配置项拼写。文章提供了详细的错误分析和针对性的配置建议,帮助开发者快速定位和解决Kafka集成中的常见问题。
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最近参与的小组合作中需要代码合作,因此编写了这个团队合作文档,将使用git的开发流程尽可能简单地介绍给组员。如果有需要的话,可以直接将本文作为Contribution Guide.md放入合作项目内便于小组成员迅速上手!
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面对一年一度的信息安全考试,小伙伴们有的似乎不愿意多花太多时间在这上面,下面小编整理了一系列常见,常考的题型及答案,供小伙伴们参考。B:由于工作需要,经申请为我开通了更大的访问权限,由于其他同事也需要做类似的网络访问,于是我用我的帐户登录,供其他同事使用。A:由于工作需要,经申请为我开通了更大的访问权限,由于其他同事也需要做类似的网络访问,于是我把自己的密码告诉了其他同事。C:需要对客户现场开发设备的物理位置:配置:网络访问方式等进行变更时,应在得到客户允许后实施。
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消息队列(Message Queue)是分布式系统中实现应用程序间异步通信的中间件技术,通过生产者发送消息到队列、消费者订阅/轮询获取消息的机制,支持跨系统解耦、流量削峰和可靠传输。消息遵循FIFO原则,核心组件包含消息存储单元、传输协议及队列管理功能,提供持久化存储和顺序保证。主流的消息模型分为点对点(P2P)和发布订阅(Publish/Subscribe)模式。
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可信数据空间
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摘要:openGauss创新性地融合行列混合存储引擎、In-placeUpdate技术和MOT内存引擎,构建了同时支持事务处理(OLTP)、分析查询(OLAP)和AI计算的一体化数据库架构。其核心特性包括:行列混合引擎实现冷热数据分层管理;原地更新技术提升并发写入效率;内存优化表(MOT)达到毫秒级响应。通过实际案例展示了该架构在实时AI风控系统中的优势,内存表处理实时数据,列存表支持离线分析,形成完整的智能数据处理闭环,显著提升AI+大数据混合负载场景下的性能与稳定性。
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Java 赋能供应链碳足迹可视化与智能决策 本文基于 Java 技术栈构建了一套完整的供应链碳足迹分析系统,重点解决企业级碳管理面临的数据孤岛、核算滞后等痛点。系统采用五层技术架构,涵盖边缘采集(Java Agent)、实时计算(Spark Streaming)和可视化展示(JavaFX+ECharts)全流程。关键技术包括: 多源异构数据处理:支持 200+ 数据源接入,实现分钟级延迟 动态碳排放核算:按 GB/T 42229-2022 标准实现 1/2/3 类排放计算 三维交互看板:提供供应链碳流全景视
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主要是/opt/software/canal/conf/example/instance.properties。根据application.yml的配置,conf/es8下面所有yml结尾的文件内容都会被加载。注意这边esMapping的配置一定要和es中匹配索引的内容相对应,不然同步会有问题。在控制台添加索引信息,博主这边只需要一个搜索条件,所以就是主键加需要的字段。这边因为是内网使用,所以关闭了鉴权,如果需要鉴权,去掉最后两行即可。在终端执行 ./bin/kibana 前台启动,或配置为服务。
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本文总结了Hive性能优化的15个关键策略:1)启用本地模式处理小数据集;2)使用EXPLAIN分析SQL执行计划;3)配置Fetch抓取避免不必要MR任务;4)开启严格模式防止低效SQL;5)JVM重用减少启动开销;6)合理使用分区/分桶和压缩技术;7)动态调整Map/Reduce数量;8)并行执行独立Stage;9)启用CBO优化器;10)谓词下推提前过滤;11)MapJoin优化小表关联;12)SMBJoin处理大表关联;13)选择性创建索引;14)列裁剪与分区裁剪;15)避免数据倾斜。这些方法从执行
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《Linux运维总结:基于X86_64+ARM64架构CPU使用docker-compose一键离线部署rabbitmq 3.13.7容器版集群》
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查看最新的application_1763460582895_0009是没有任务提交的,说明使用上述的-D execution.target=yarn-session参数设置可以实现多Yarn Session模式下,将sql文件提交到指定的Yarn Session。注意:如果是其他ID,如application_1763460582895_0009,没有报错,仍然是提交到最近存在的一个Yarn会话(这里是application_1763460582895_0008)
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本文演示了如何配置 Flink SQL 实时同步 MongoDB 数据到 Elasticsearch。首先通过 Docker Compose 启动 MongoDB、Elasticsearch 和 Kibana 服务,并初始化 MongoDB 数据。然后设置 Flink SQL 环境,创建 MongoDB CDC 源表和 Elasticsearch 目标表。最后通过 SQL JOIN 实现数据同步,并验证 MongoDB 数据变更能否实时同步到 Elasticsearch。该方法适用于实时数据集成场景,无需编
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Elasticsearch 9.2 历史上首次引入 GPU 来加速向量索引的构建,整个Elastic 9.2全栈功能也发布大量重磅更新
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本文摘要: Hive安装配置指南详细介绍了从下载安装到环境配置的全过程。主要内容包括:1)从官网下载Hive并解压至指定目录;2)配置环境变量;3)修改hive-site.xml配置文件,设置MySQL连接参数、工作目录及服务端口等关键信息;4)创建Hive元数据数据库和用户并授权;5)使用schematool工具初始化元数据库;6)安装MySQL JDBC驱动并拷贝至Hive目录;7)启动HDFS和Hive服务。文中特别强调了配置MySQL连接时需要指定时区等参数,以及服务端地址设置为0.0.0.0以实现
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黑马课程的PB级数据处理实践表明,数据价值的释放需要技术架构与业务逻辑的深度融合。从分布式采集到弹性计算,从特征工程到用户分层,每个环节都需围绕业务目标进行优化。未来,随着实时数仓与AI增强分析技术的成熟,教育机构将能实现从"数据驱动"到"智能驱动"的跨越,在课程创新、教学服务、商业决策等维度构建差异化竞争力。对于数据处理从业者而言,掌握PB级数据处理能力已成为通往数据智能时代的必备技能。
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Kafka 本身(标签系统首选)、,均需解决「延迟触发 + 消息不丢失 + 精准性」问题。
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本报告深入分析了人工智能(AI)、云计算和大数据分析等新兴技术如何重塑外贸管理软件的功能边界,并结合全球及中国头部厂商的对比,为B2B外贸出口企业的决策者提供了一份涵盖行业趋势、技术原理、选型建议的综合参考。Salesforce的高度定制化和庞大的生态系统,使其能够灵活适应各种复杂的外贸业务场景,是追求精细化管理和全球市场拓展的外贸企业的理想选择。例如,通过分析客户的购买历史和行为数据,企业可以预测未来的产品需求,并据此调整生产和库存策略,从而降低库存成本,提高运营效率。
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显然是包冲突了,当时搞了好久才搞好的,忘记哪个包修改了。正常运行的包我放百度网盘了。
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摘要:大数据时代的数据价值日益凸显,但同时也带来了隐私保护的严峻挑战。海量数据积累与分析增加了隐私泄露风险,数据滥用与商业化问题突出,而技术与法律滞后进一步加剧了保护难度。技术手段如数据匿名化、加密技术等可提供部分解决方案,但需结合隐私保护立法、用户意识提升及企业责任强化。未来需建立更完善的隐私保护机制,平衡数据利用与个人隐私的关系,推动技术创新与法律进步。
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从代码到 Docker、Kubernetes、Istio、Knative……,或许是时候重新思考从代码到云的编程了...
早些时候,开发人员只需编写程序、构建,然后运行。如今,开发人员还需要考虑各种运行方式,作为可执行文件在机器上运行(很有可能是虚拟机),还是打包到容器中;将容器部署到Kubernetes中,还是部署到serverless的环境中或服务网格中。然而,这些部署方式并不是开发人员编程经验的一部分。开发人员必须以某种方式编写代码才能在特定的执行环境中正常工作,因此编程时不考虑这些问题是不行的。
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Docker容器已经从一种锦上添花的技术转变成了部署环境的必需品。有时,作为开发人员,我们需要花费大量时间调试或研究Docker工具来帮助我们提高生产力。每一次新技术浪潮来临之际,我们都需要花费大量时间学习。
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最近,我构建了一个本地开发环境,该环境使用 Docker 进行一些关键的集成测试。 在我要完成这项工作时,我意识到在开始这项工作之前,我没有考虑到这么做的一些意义深远影响,如:
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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。
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6 个步骤,教你在Ubuntu虚拟机环境下,用Docker自带的DNS配置Hadoop | 附代码
最近,作者整理了一套Hadoop搭建方案。最后的镜像大小1.4G多,使用docker子网,容器重新启动不需要重新配置/etc/hosts文件。 配置过程中参考了如下博客,有些细节问题这些博客里面解释的更加详细。
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自从Docker在2013年初上线以来,就与程序员及系统管理员之间产生了一种爱恨交加的奇妙关系。虽然与我交谈过的一些经验丰富的的开发人员都非常不喜欢容器化(稍后会详细介绍),但是为什么许多大公司,包括eBay、Twitter、Spotify和Lyft在内,都在他们的生产环境中采用了Docker呢?
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Docker 上手很容易,但如果将其应用于生产环境,则需要对它有更深入的理解。只有这样,才能确保应用符合我们的预期,或在遇到问题时可及时解决。所以,要想真正掌握 Docker 的核心知识,只靠网络上零散的信息往往是不够的,必须系统性地学习。
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