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消息队列（MQ）是一种用于进程间通信的FIFO队列机制，主要解决系统解耦、异步处理和流量削峰问题。常见的MQ框架包括RabbitMQ、Kafka和RocketMQ，各有优缺点和适用场景。RabbitMQ基于AMQP协议，通过生产者、消费者、交换机和队列等核心组件实现消息传递。安装RabbitMQ需先配置Erlang环境，再通过命令行或Web界面管理。Java应用中可通过Spring Boot集成RabbitMQ，配置队列、交换机和绑定关系，实现消息的发送与接收。MQ技术能有效提升系统性能、可靠性和扩展性。
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- stella·
- 9小时前
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本文介绍了一位拥有14年经验的毕设指导专家，擅长Java、Python等多种编程语言和大数据、深度学习等项目开发。文中详细展示了一个基于Spark的地震数据可视化分析平台的毕业设计案例，包括数据爬取、存储分析、可视化展示等完整技术流程。该案例采用Python+Spark+MySQL技术栈，适合基础一般的学生上手。文章还记录了真实的答辩问答过程，涉及技术选型、系统部署等关键问题，最后评委给出了肯定评价和建议。文末提供开题报告参考和毕设指导服务信息，帮助学生顺利完成毕业设计。
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- 毕设源码-赖学姐
- 昨天
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**Kafka ISR机制是保障数据可靠性的核心，通过动态维护与Leader同步的副本集合(ISR)，确保消息持久化和故障恢复。关键点包括：1) ISR判定基于副本LEO是否≥Leader HW及活跃状态；2) acks=all需所有ISR副本确认；3) HW机制防止数据丢失；4) 合理配置min.insync.replicas平衡可靠性与可用性。该机制直接影响Kafka的吞吐量、故障恢复速度及Exactly-Once语义实现。
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- Jinkxs
- 13小时前
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上一章咱们给数据库装了个“写缓存”，相当于在市中心车库外建了个临时停车场。确实，车流（写操作）不堵门了。但问题是——这停车场是露天的，且只有三个车位。一旦遇上“双十一”式的高频数据洪流（想象一群饿疯了的吃货同时涌向自助餐厅），这方案立刻露出短板：缓存写满的速度比手机掉电还快，数据要么排队等到天荒地老，要么面临丢失风险。显然，临时方案扛不住持久战。接下来咱们关掉美颜，直面痛点，一步步拆解如何为持续的高频写入设计一个既扛得住、又稳得起的系统方案。道路就在前方，咱们开始铺路。
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- 一辉ComeOn
- 22小时前
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摘要 本文介绍了一个基于Flink SQL实现的实时部门人数统计案例。通过Kafka Topic employee_information接收员工信息（包含员工ID、姓名和部门ID），使用Flink SQL对数据进行实时聚合处理，统计每个部门的员工人数，并将结果以Upsert流形式写入另一个Kafka Topic department_counts。 主要内容包括： 环境准备（Flink集群、Kafka Topic创建） 源表定义（Kafka JSON格式） 结果表定义（Upsert-Kafka） 核心聚合
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- Hello.Reader
- 昨天
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拉链表是一种用于存储维度数据历史变更记录的特殊表结构。它通过为每条记录添加“生效时间”和“失效时间”两个字段，来标记该记录的有效周期，从而实现对历史状态的完整保留。类比理解：就像一条拉链，每一节都紧密连接，覆盖整个时间线，无重叠、无空缺。特性说明核心价值实现维度历史状态追踪，支撑准确的时间点分析本质思想用空间换时间，通过时间区间管理生命周期典型应用客户、员工、商品、组织机构等缓慢变化维度技术趋势从手工 SQL 向自动化湖仓平台演进📌一句话总结。
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- 写代码的【黑咖啡】
- 10小时前
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本文介绍了Kafka动态分区扩容方案，通过Nacos配置中心实现分区数动态调整。方案采用KafkaAdminClient动态修改分区数，结合自定义分区器和消费者自适应重平衡策略，确保扩容过程不影响业务。核心实现包括：1）Nacos存储分区配置并监听变更；2）自定义分区器基于Murmur2算法计算哈希；3）消费者自动感知分区变化。该方案支持横向扩展，无需重启服务，解决了单节点性能瓶颈问题，同时为未来自动化扩容奠定了基础。
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- wolf_410
- 15小时前
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模型微调技术综述：从全参数到高效参数优化 本文系统梳理了当前主流的模型微调技术，主要包括全参数微调、冻结微调、参数高效微调（PEFT）等核心方法。全参数微调通过更新所有层参数实现最优性能但计算成本高；冻结微调仅训练顶层参数，适合资源有限场景；PEFT技术（如LoRA）通过低秩矩阵适配大幅降低参数更新量，成为大模型微调的主流方案。文章详细分析了各类技术的原理、适用场景和计算需求，并提供了基于Hugging Face Transformers和PEFT库的Python实现示例，涵盖NLP领域的典型应用案例。
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本文研究了基于自然语言处理的会议摘要生成技术，主要对比了抽取式(extractive)和抽象式(abstractive)两种方法。抽取式方法通过TF-IDF、TextRank等技术提取关键句子，而抽象式方法则利用语义理解生成新文本。重点介绍了TextRank算法和TF-IDF技术的实现原理，以及GloVe词嵌入在语义捕捉中的应用。研究指出，虽然抽取式方法实现简单，但可能包含冗余信息；抽象式方法能生成更简洁的摘要，但实现难度较大。未来发展方向包括多模态摘要、实时处理、情感分析等增强功能，以及多语言支持和评估体
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- 晓山清
- 昨天
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本文分享了作者开发RabbitMQ Spring Boot Starter的经验与源码解析。作者介绍了1.x版本在生产环境使用一年后被移除的谨慎决策，转而采用更稳妥的方案。重点分析了Spring Boot启动流程中的关键方法refresh()，详细剖析了registerBeanPostProcessors()和doGetBean()等核心方法的执行逻辑。通过源码解读展示了Spring容器初始化过程中bean的创建与管理机制，为理解Spring框架底层原理提供了实用参考。
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- 大飞哥～BigFei
- 13小时前
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本文介绍了使用Flink SQL实现实时订单统计的方案。系统架构包含：订单数据写入Kafka，Flink SQL作业进行实时聚合处理，结果写入MySQL供BI查询。具体实现步骤包括：1) 准备Kafka订单Topic并写入测试数据；2) 在Flink SQL中定义Kafka源表，配置事件时间处理；3) 创建MySQL结果表用于存储分钟级商品统计；4) 编写核心SQL实现每分钟滚动窗口聚合，按商品统计订单数和GMV，并通过JDBC连接器实时Upsert到MySQL。该方案利用Flink的流处理能力，实现了从数
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- Hello.Reader
- 昨天
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elasticsearch是经常用到的文档索引工具，使用方便快捷。之前介绍了如何创建和查询索引结构这里进一步示例在创建索引后，如何增加、删除、以及修改数据。所用示例代码参考和修改自网络资料。
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- liliangcsdn
- 14小时前
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生产环境集成鸿蒙 Preferences ，将Token加密存储在本地，调用时动态读取，代码中仅保留占位符（如 <你的GitCode个人访问令牌> ），并在注释中强调安全存储要求。开发初期直接在 app_config.dart 中硬编码GitCode Access Token，不仅存在代码提交时泄露的安全隐患，还频繁出现“Token无效或权限不足”的401错误，导致用户搜索功能完全无法使用。在鸿蒙手机小屏设备上，搜索结果卡片的“语言标签”“更新时间”等信息重叠，文字溢出显示不全，影响用户阅读体验。
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- 解局易否结局
- 昨天
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虽然你说已经装了 pyspark，但最好给 PyCharm 用一个独立虚拟环境，干净、可控。在弹出页面按以下操作（python版本都可），并将解释器设置为刚添加的（页面右下角）目标：在 Windows 上能 ping/ssh 到虚拟机。（Linux 桌面/终端），不是在 Windows。映射页面--本地路径不用更改，部署路径即是该项目路径。点进去，你会看到当前项目的解释器列表。打开你的项目（可创建一个新项目）。用户名：虚拟机的登录用户名（比如。主机：填入刚才虚拟机的 IP（在虚拟机端可看到新写入的文件。
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- 睡个好觉345
- 14小时前
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从零单排HBase 02：全面认识HBase架构（建议收藏）
在网上看过很多HBaes架构相关的文章，内容深浅不一，直到发现了一篇MapR官网的文章，写得实在太生动了。
活动
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2021-11-10
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2021-03-09
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2020-12-16
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