- 相关博文
- 最新资讯
-
⭐⭐个人主页🔎哆啦A梦撩代码🎉欢迎关注🔎👍⭐️留言📝
-
本节主要分享物化视图(materialize view)的基础知识,分为原理机制,创建,数据刷新,以及删除等小节。在原理机制一节,会与普通view对比不同点,它们执行机制的差异;之后的各小节结合案例分享语法与使用场景。
-
这篇文章我们进入数据结构的学习,我们先介绍最简单的一种数据结构-顺序表,并且实现对顺序表增、删、查、改的一些基本操作。
-
在本篇博文中,猫头虎带领大家深入探讨访问 Gitee.io 时遇到的“Gateway Timeout”错误。我们将详细解析此问题的可能原因、解决策略,并提供实用的代码示例。此外,文章包含 关键词如“Gitee.io 502错误”,“网关超时解决方案”,“服务器响应慢”,Gateway Timeout The gateway did not receive a timely response from the upstream server or application.(code:0-5-31.02)。
-
Hudi是一个流式数据湖平台,使用Hudi可以直接打通数据库与数据仓库,Hudi可以连通大数据平台,支持对数据的增删改查。Hudi支持同步数据入库,提供了事务保证、索引优化,是打造实时数仓、实时湖仓一体的新一代技术。下面以我实际工作中遇到的问题,聊下湖仓一体的好处,如有不对,敬请指正。
-
Kafka源码分析,侧重于时间轮延时组件
-
我认为,知识检索和相似性搜索是企业成功实施人工智能的切入点。过去,关键词搜索对所有网站来说几乎是必须的,但我们很快会看到,知识检索将成为最基本的标准。当我尝试使用没有知识搜索功能的 API 文档时,我已经感到非常沮丧。我期待看到你利用知识检索和相似性搜索提出的新颖而惊人的想法。更多关于向量搜索的知识,请详细阅读专栏 “AI。
-
(Exchange):用于接收生产者发送的消息,并根据路由规则将消息路由到一个或多个队列中。AMQP定义了不同类型的交换机,如直连交换机(Direct Exchange)、主题交换机(Topic Exchange)、扇出交换机(Fanout Exchange)等。消息通常包括消息体和消息头,消息体是实际要传递的数据,而消息头包含元数据信息,如消息的路由键、优先级等。生产者将消息发布到交换机(Exchange),交换机根据路由规则将消息路由到一个或多个队列中。连接是长期的、持久的,用于传输消息和管理通信。
-
Hadoop是一个开源框架,用于存储和处理大规模数据集。
-
Flink中,时间通常分为三类EventTime:事件(数据)时间,是事件/数据真真正正发生时/产生时的时间IngestionTime:摄入时间,是事件/数据到达流处理系统的时间ProcessingTime:处理时间,是事件/数据被处理/计算时的系统的时间Flink的三种时间语义中,处理时间和摄入时间都可以不用设置Watermark。如果我们要使用事件时间Event Time语义,以下两项配置缺一不可
数据错误
-
kafka 快主要体验在写数据快和读数据快两方面。
-
快捷部署第023期,Ubuntu 20.04下部署HBase(2.3.6)
-
无论你选择以何种方式进行身份验证--是使用 Spring Security 提供的机制和提供商,还是与容器或其他非 Spring Security 身份验证机构集成--你都会发现授权服务可以以一致而简单的方式在你的应用程序中使用。在上面的示例中,都是基于配置文件进行用户的配置角色的设置,都是静态的信息,而实际工作中,都是需要从数据库中进行查询的。当环境中引入上面的依赖后,默认情况会对所有的请求都进行拦截,同时启动服务时会输出随机密码,而用户则默认是"user"。推荐订阅精彩专栏 👇🏻 避免错过下次更新。
-
elementui中,el-table嵌入大量el-input的优化思路
-
介绍下栈接口与应用,括号匹配、栈混洗、中缀表达式、后缀表达式。
数据错误
-
Spring容器在初始化bean时,会为其创建一个单例实例,这个实例在整个应用中是唯一的,并且只会被初始化一次。这些注解会在多个线程之间进行正确的bean实例管理,确保每个线程都使用正确的bean实例。这种方式下,每个bean实例都是独立的,因此是线程安全的。综上所述,在Spring框架中,bean默认情况下不是线程安全的,但可以通过使用适当的注解和机制来确保其线程安全。需要注意的是,在多线程环境下使用bean时,需要确保正确的线程安全管理和同步机制,以避免出现并发问题。例如,通过使用Spring的。
-
如果应用需要复杂的流处理、低延迟和高吞吐量,Flink可能是更好的选择。而对于批处理或对延迟要求不高的流处理任务,以及需要丰富生态系统和成熟稳定性的场景,Spark可能更加适合。Apache Spark和Apache Flink都是流行的大数据处理框架,但它们在设计理念、性能特性以及适用的使用场景上有所不同。也提供了丰富的API,包括DataStream API和Table API,同时有一定的机器学习和图处理的支持。适合于需要低延迟和高吞吐量的实时流处理应用,以及复杂的事件驱动应用。
-
spark官网关于spark有状态编程介绍比较少,本文是一篇个人理解关于spark状态编程。一般的流计算使用窗口函数可以解决大部分问题,但是一些比较复杂的业务,窗口函数无法解决,比如需要的数据范围大于你设定的时间窗口,那么就需要状态编程处理中间状态。
加载中...