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  • 大数据时代时序数据库选型指南：为何 Apache IoTDB 成优选（含实操步骤）

    选择理由，精准屏蔽

    本文将从大数据视角出发，梳理时序数据库的核心选型维度，通过与国外主流产品的对比解析 Apache IoTDB（以下简称 “IoTDB”）的差异化优势，并结合详细操作步骤与代码，落地实战场景，助力企业高效选型与实践。
    weixin_37800531
    byte轻骑兵
    昨天
    阅读数 9661
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  • 基于大数据的高铁客流分析与应用

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    本课题主要研究如何使用大数据技术和数据分析技术，对高铁客流数据进行分析，根据需要了解信息，将数据以可视化大屏的方式来进行体现，以更加直观的视角来提供数据支撑。具体功能主要实现了通过Spark大数据技术实现高铁客户数据可视化分析、实现对高铁客流数据的基本管理、通过机器学习实现对客户数据的预测等核心功能，同时提供了用户注册登录，查看公告，在线留言等的相关辅助功能。在技术开发上主要采用大数据Spark技术，Django开发框架以及机器学习等相关技术进行开发实现.
    whirlwind526
    编程指南针
    17小时前
    阅读数 360
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  • zookeeper的选举机制

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    Zookeeper采用快速领导者选举(FLE)算法实现集群Leader选举。选举基于Zxid(事务ID)和myid(服务器ID)两个关键信息，优先选择Zxid最大的节点，Zxid相同时选择myid较大的节点。选举过程分为投票发起、广播选票、选票比较和Leader确认四个阶段，通过TCP连接快速收敛投票结果。当选票超过半数节点统一时选举结束，新Leader负责数据同步和写请求处理。该算法确保了集群在Leader故障时能快速恢复服务，保证数据一致性。
    2301_80806403
    404notfound~
    昨天
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  • 大数据场景下时序数据库选型指南，Apache IoTDB的领先技术和实践

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    摘要 本文探讨了时序数据库（TSDB）在数字经济时代的重要性，重点分析了Apache IoTDB的核心优势。文章首先指出物联网设备产生的海量时序数据对传统数据库的挑战，强调TSDB在高效存储、快速查询和实时分析方面的专业性。随后系统性地提出了时序数据库选型的五大关键维度：数据模型与存储效率、读写性能、可扩展性、生态系统集成及运维管理。最后详细介绍IoTDB的创新架构，包括树形数据模型、TSFile存储引擎和基于Raft的分布式设计，展示其如何通过专有技术解决物联网场景下的时序数据处理难题，为工业监控、预测性
    Long_xu
    Lion 莱恩呀
    14小时前
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  • Kafka消息队列进阶：发送策略与分区算法优化指南

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    Apache Kafka作为分布式流处理平台的核心，其消息发送模式和分区策略直接影响系统性能。本文深入剖析三种发送模式：同步发送保证可靠性但性能较低，适用金融交易等关键场景；异步发送通过回调机制实现高吞吐量，是日志收集的首选；批量发送在保证效率的同时平衡延迟。分区策略方面，默认策略巧妙结合哈希和轮询算法，自定义分区器可根据业务需求实现差异化处理。通过合理选择发送模式和分区策略，可将系统吞吐量提升数倍，同时避免热点分区和数据倾斜问题，为构建高性能分布式消息系统提供实战指导。
    m0_74385041
    励志成为糕手
    前天
    阅读数 1504
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  • Hadoop单机模式下运行grep实例，output文件目录不存在

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    摘要：Hadoop伪分布式模式配置影响了单机模式运行。需先停止服务(stop-all.sh)，然后修改core-site.xml和hdfs-site.xml配置文件，删除特定属性（但需备份以便恢复伪分布式模式）。具体操作包括：删除core-site.xml中的hadoop.tmp.dir和fs.defaultFS属性，以及hdfs-site.xml中的dfs.replication、dfs.namenode.name.dir和dfs.datanode.data.dir属性。修改后即可正常使用单机模式运行Ha
    Lown_1
    笨蛋少年派
    12小时前
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  • 【IoTDB】时序数据库选型指南：工业大数据场景下的技术突围

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    Apache IoTDB（Internet of Things Database）是一款专为物联网时序数据设计的开源数据库，由清华大学软件学院团队研发，现已成为Apache软件基金会的顶级项目。IoTDB以其高性能、高压缩比、易扩展等特点，在工业界和学术界均获得了广泛认可。下载链接Apache IoTDB 下载页面，用户可根据需求选择不同版本进行下载。Apache IoTDB作为一款国产开源的时序数据库新星，以其高性能、高压缩比、易扩展等特点，在时序数据库市场中脱颖而出。
    hanwangyyds
    可涵不会debug
    前天
    阅读数 13441
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  • 大数据 + 分布式架构下 SQL 查询优化：从核心技术到调优体系

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    针对大数据环境下的SQL查询性能优化问题，提出了一套基于索引机制、并行运算和内存计算的综合解决方案。文章首先分析了传统单机数据库在面对TB/PB级数据时的性能瓶颈，然后详细阐述了三种核心优化技术的原理及分布式适配方案：索引设计需匹配分片特性，并行运算要合理控制分片粒度，内存计算需平衡性能与风险。针对分布式数据库架构，文章特别强调了分片键选择、跨节点查询优化等关键点，并构建了"评估-优化-验证"的闭环调优体系。通过某社交平台的实际案例，验证了优化方案的有效性，最终将查询耗时从30秒降至
    kuyxerp
    酷柚易汛智推官
    19小时前
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  • 去年这个时候我也觉得自己系统集背不完了...

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    虽然时间很紧凑，但还是顺顺利利的通过考试了，两科分数都不高，但软考是通过型考试，只要过及格线就行了，给大家分享一些重难点技巧，照着这些去背效率特别高！①单边（单元测试-编码阶段）②吉祥（集成测试-详细设计）③膝盖（系统测试-概要设计）④验需（验收测试-需求分析）📢背诵的时候不要亖记硬背，可以结合宋一林中项课讲的系统集成背诵口诀，或者自己画思维导图帮助理解记忆，效率会更高！④HBase：是一个分布式的、面相列的开源数据库，主要应用于数据存储。⑥ChuKwa：是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统。
    2503_93076460
    快乐不打烊940
    21小时前
    阅读数 189
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  • MAP的具体实现

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    本文提出了一种混合Mamba-Transformer的视觉骨干网络MAP，通过掩码自回归预训练来释放其潜力。模型采用分阶段处理流程：首先通过PatchEmbed模块将输入图像转换为序列化的图像块表示，然后加入位置编码。在编码阶段，模型基于掩码矩阵保留可见序列，通过交替堆叠Mamba层和Transformer块来提取特征。该方法结合了Mamba的高效序列建模能力和Transformer的全局特征交互优势，在视觉任务中展现出优异的性能。代码已开源，相关论文已被CVPR 2025收录。
    2403_89168101
    a puppy slide 葱
    8小时前
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  • kafka源代码学习-socketserver篇

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    kafka源代码学习相关，欢迎交流
    keme183
    keme183
    21小时前
    阅读数 265
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  • 毕业设计：基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的花卉检测与识别系统 深度学习 大数据专业 计算机项目（附完整资源+PySide6界面+训练代码）（建议收藏）✅

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    2201_75772776
    源码之家
    昨天
    阅读数 392
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  • Git从零到远程协作：手把手实战指南

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    本文系统介绍了Git版本控制工具的核心功能与使用流程。从安装配置、基础概念（工作区/暂存区/仓库）到核心操作（add/commit/diff/log），详细讲解了Git的版本管理机制。重点介绍了分支管理、远程协作（clone/push/pull）等团队开发必备技能，并提供了撤销修改、合并冲突等实用技巧的解决方案。
    qq_59998784
    程序员果子
    前天
    阅读数 25313
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  • Elasticsearch 2.x版本升级指南

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    Elasticsearch 2.x版本已停止官方维护，存在功能欠缺、性能瓶颈和扩展性差等问题。建议升级至主流6.x或7.x版本，其中6.x功能稳定，7.x性能更优但需注意索引重构成本。升级涉及客户端、Mapping、查询语法等多方面差异，包括不再支持多Type、字段类型拆分等。6.x版本需调整聚合查询和索引模板，7.x版本进一步简化了Type支持并优化了查询性能。建议根据实际需求选择升级路径，6.x适合平稳过渡，7.x适合追求性能但需评估改造工作量。
    wwd0501
    东境物语
    9小时前
    阅读数 842
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  • elastiflow安装监控交换机流量

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    本文详细介绍了Elastiflow网络流量分析系统的部署过程。首先完成Docker和Docker Compose的环境准备，包括离线安装和权限配置。然后通过在线或离线方式获取Elasticsearch、Logstash和Kibana镜像，并完成数据持久化设置。接着配置锐捷和华为交换机的sflow功能，设置采样率和流量采集方向。最后在Kibana中创建索引并导入模板，完成整个系统的安装部署。该方案支持离线环境部署，提供了完整的网络流量监控解决方案。
    xiechenfengaa123
    尘风35
    14小时前
    阅读数 540
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  • ZooKeeper 的选举算法

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    ZooKeeper 的选举算法就像狮子王国的“民主游戏”，通过数据新旧、编号大小和多数派规则，快速选出可靠的领导者。它让分布式系统在节点故障或网络问题时依然能保持高可用性和一致性，是分布式世界的“国王制造机”！
    Mengmsm
    盟哥带你学编程
    昨天
    阅读数 214
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  • 【Git】各种回滚

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    ⚠️ 会丢失代码，不可恢复（除非能找回 reflog）。适合协作项目，因为不会改历史，只是新增一个“反向提交”。👉 会显示简短的提交记录，便于复制 commit-id。👉 会生成一个新的提交，内容是“撤销指定提交的修改”。👉 把某个文件恢复到最近一次提交的状态。⚠️ 慎用，会修改历史，影响其他协作者。👉 撤销提交，但代码还在，回到暂存区。👉 把文件从暂存区撤回到工作区。
    XiugongHao
    秀秀_heo
    22小时前
    阅读数 148
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  • 头歌Kingbase ES统计汇总查询

    选择理由，精准屏蔽

    聚合函数对一组值进行计算并返回单一的值，通常聚合函数会与SELECT 语句的 GROUP BY 子句一同使用，在与 GROUP BY 子句使用时，聚合函数会为每一个组产生一个单一值，而不会为整个表产生一个单一值.SELECT COUNT(<字段名>) FROM <表名> WHERE <字段名> 运算符 <值>;SELECT SUM(<字段名>) FROM <表名> WHERE <字段名> 运算符 <值>;SELECT MIN(<字段名>) FROM <表名> WHERE <字段名> 运算符 <值>;
    am_g123
    豆豆豆大王
    13小时前
    阅读数 576
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  • Elasticsearch向量检索实践

    选择理由，精准屏蔽

    Elasticsearch 8.x+支持向量检索功能，通过knn_vector字段存储高维向量（如128-768维），结合HNSW等算法实现KNN相似度查询。文章详细介绍了向量索引设计、数据写入方法、混合检索（结合结构化/全文查询）及性能优化建议，并提供了Python示例代码。同时阐述了向量生成技术（如BERT、CLIP模型）和与大模型集成的RAG应用场景，最后给出OpenAI+Milvus的实战案例，展示如何将向量检索应用于智能问答系统。
    onlymscn
    燎原人生
    17小时前
    阅读数 502
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  • ClickHouse详解及部署

    选择理由，精准屏蔽

    ClickHouse是一款高性能列式存储的分布式OLAP数据库，采用无主节点架构，支持分片和副本机制实现高可用和横向扩展。文章详细解析了其架构设计、核心组件（Server节点、ZooKeeper、MergeTree引擎）和两种部署模式（单机/分布式），并提供了完整的安装部署指南，包括集群配置、ZooKeeper集成和分布式表创建方法。
    onlymscn
    燎原人生
    15小时前
    阅读数 552
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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。

    Docker
    2020-03-31 0

  • 如何运行没有Root权限的Docker？干货来了！

    在本文中，我们讨论了如何在没有root权限的情况下运行Docker，以便更好地管理容器中的安全性。

    Docker
    2020-03-25 0

  • 只要 8 个步骤，学会这个 Docker 命令终极教程！

    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。

    Docker
    2020-03-25 0

  • Docker 开发环境的滑坡

    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：

    Docker
    2020-03-23 0

  • 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。

    Docker
    2020-03-18 0

  • 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。

    Hadoop
    2020-03-08 0

  • 一文读懂Docker及其对系统管理员的重要性

    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？

    Docker
    2020-02-24 0

  • Docker容器资源管理，你真的学会了吗？

    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。

    Docker
    2020-02-06 0

  • Docker容器资源管理，你真的学会了吗？

    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。

    Docker 容器
    2020-02-03 0

  • 【举栗子】Docker 容器磁盘占满的几种情况

    默认情况下，每个 Docker 容器都有 10G 的存储空间，当超出该大小时，容器就会出现问题。

    2019-10-23 0

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