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本文探讨了Java在大数据分布式存储中的应用,针对金融、医疗等行业的痛点问题提出解决方案。在金融高频交易场景中,Java方案通过内存缓存和异步写入将延迟从52ms降至8ms;银行灾备系统实现15秒故障检测和45秒切换,满足监管要求;医疗领域则平衡隐私保护与实时调阅,CT影像调阅时间从30秒缩短至1.2秒。研究基于18个行业案例,展示了Java如何通过全行业适配、数据安全可控和智能调度等核心能力,将存储延迟降低90%,扩容停机时间从8小时缩短至100ms,有效解决企业面临的存储性能瓶颈问题。
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Hadoop Distribured File System,简称HDFS,是一个分布式文件系统(1)NameDode:负责管理HDFS的元数据,如文件和目录结构,以及文件块的位置。它是HDFS的核心控制整个文件系统的操作。(2)DataNode存储实际的数据块(block),负责数据的读写操作,并定期向NameNode报告其状态。(3):定期备份NameNode 的元数据,以防止 NameNode崩溃导致的数据丢失。Map和Reduce(1)Map:将要计算的数据拆分。
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Redis(SETNX + RedLock)、ZooKeeper(临时节点 + Watch机制)。K8s在大促中的应用(HPA自动扩缩容)、Serverless(适合定时任务/日志分析)。随机过期时间 + 多级缓存(本地→Redis→DB)+ 熔断降级(Sentinel)。延迟双删(先删缓存→更新DB→再删缓存)、订阅Binlog(Canal监听变更)。保证可见性(强制主存读取)和有序性(禁止指令重排序),但不保证原子性(如。用STAR法则描述项目:背景(S)、任务(T)、行动(A)、结果(R)。
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本文结合 21 个案例(含 70 个极端天气站台),详解 Java 大数据在智能公交全场景的应用。极端天气预测准确率 88%,暴雪天滞留降 61%,车型适配让超载率从 25%→6%,附完整代码。
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然而,传统的纸质SOP管理方式已经无法满足现代企业的需求,数字化的SOP工具正在成为企业运营管理的新趋势。支持自定义数据库、模板创建和多人协作功能。其丰富的模板库包含专门的SOP管理模板,能够快速搭建标准化作业体系,特别适合追求个性化和灵活性的现代企业。其简洁的设计和直观的操作方式降低了学习成本,特别适合小型团队和偏好简单工具的用户群体进行基础的流程管理。愿您在标准化运营的道路上找到最完美的数字化助手,实现从经验驱动到流程驱动的企业管理转型,让高效、规范、可持续的运营模式成为您企业竞争优势的核心基石。
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在日常开发中,我们经常需要对数据库中的数据进行分页展示。特别是当表数据量达到几十万甚至上百万级时,传统的 `LIMIT` 分页方式会面临严重的性能瓶颈。今天,我将分享一个真实的性能优化案例,通过模拟大页码查询的现场,从90秒缩短到 965 毫秒,显著提升了查询效率。本篇文章将从问题出现的原因、索引原理、优化思路和最终实战效果等方面,为你全面讲解如何高效处理 MySQL 大数据分页查询问题。
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《物流管理工具全景分析与选型指南》 摘要:本文系统梳理数字经济时代物流管理工具的战略价值与技术演进,构建四象限分类模型(协作型/专业型×基础/高级)。提出包含分布式处理能力(TPS≥5000)、混合云兼容性等关键指标的选型框架。研究显示,采用先进物流工具的企业可降低运营成本,异常响应速度提升2-3倍,其中智能WMS系统能实现拣货效率提升。为不同规模企业提供从敏捷协作到专业仓储的数字化转型路径建议。
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使用的虚拟机是roucky8,需要下载java,rqm四个包可以在/etc下找到使用rpm -ivh *.rpm 安装所有实验开始前确保时间正确如果时间不正确修改时间2.配置文件第一个文件:vim /etc/hosts第二个文件 :cd etc/elasticsearch/需要修改的地方:启动服务并查看java状态logstash安装在了 /usr/share/logstash/这里ln -spwd第三个文件: vim /etc/kibana/kibana.yml。
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DL4J(Deeplearning4j)和DJL(Deep Java Library)都是基于Java生态的深度学习框架,但二者在设计理念、技术架构和应用场景上有显著差异。以下从六个维度进行综合对比:DL4JDJL选DL4J若:选DJL若:DL4J:DJL:💡 选择建议:
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MongoDB与MySQL的对比分析表明两种数据库各有适用场景:MongoDB适合灵活schema、高并发写入和文档嵌套,而MySQL更适合固定结构、强一致性和复杂关联查询。MongoDB社区版采用SSPL许可证开源,企业版收费。替代方案建议包括CouchDB、Elasticsearch等。ES与MongoDB的核心差异在于ES专注于搜索分析,而MongoDB侧重通用存储,二者常以互补架构配合使用。技术选型需根据具体业务需求决定,如搜索场景可选ES,事务需求则需MySQL或MongoDB企业版。
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本文介绍了Python中迭代器和生成器的区别及其实现方式。迭代器通过__iter__()和__next__()方法实现惰性计算,适合处理大数据集(如车牌数据集CCPD),能节省内存并支持自定义遍历逻辑。生成器则使用yield关键字简化迭代器创建,适用于需要按需生成值的场景。文章通过自定义迭代器案例展示了数据处理流程,包括文件筛选、坐标解析和归一化操作,并说明了如何利用迭代器协议实现流式处理大数据量。两者核心区别在于:迭代器是更底层的协议,生成器是迭代器的语法糖实现。
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本文详细解析了 Elasticsearch 快照恢复 API 的三个核心参数:indices(指定恢复的索引)、rename_pattern(定义重命名匹配模式)和rename_replacement(定义重命名规则)。通过多个实际案例展示了参数组合使用效果,包括恢复特定索引、通配符匹配、排除索引以及复杂重命名等场景。文章特别强调了索引命名的规范要求,解释了 Elasticsearch 对字符长度和类型的限制原因,包括安全性、性能、兼容性等方面的技术考量。
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本文介绍了Yocto项目中的关键构建任务流程,主要包括:1)获取源码(do_fetch)和解包(do_unpack);2)应用补丁(do_patch)解决设备适配问题;3)系统根目录准备(do_prepare_recipe_sysroot)实现配方间共享;4)配置(do_configure)和编译(do_compile)过程;5)安装(do_install)和打包(do_package)生成目标文件;6)质量检查(do_package_qa)和根文件系统生成(do_rootfs);7)最终镜像创建(do_i
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本文AI产品专家三桥君系统阐述了AI产品经理的核心方法论:1)精准定位行业痛点,如酒店业的服务效率问题;2)构建"精专"数据策略,避免通用数据"水土不服";3)推动技术落地需充当业务与技术"翻译官";4)通过可量化ROI证明价值;5)采用SaaS模式降低使用门槛;6)以开放API构建行业生态
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你就能访问 Kibana UI,查看 Linux 上 Elasticsearch 的数据啦。elasticsearch.hosts: ["<远程ES服务器地址:端口>"]elasticsearch.username: "<用户名>"elasticsearch.password: "<密码>"从 Elastic 官方下载页面选择对应版本(server.host: "<本地主机地址>"
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数据仓库和数据库是企业数据管理的两大核心工具。数据库主要负责实时业务处理(OLTP),确保日常交易高效运行;数据仓库则专注历史数据分析(OLAP),支持战略决策。关键区别在于:数据库采用规范化存储,强调实时性和事务处理;数据仓库采用反规范化结构,侧重数据整合和趋势分析。企业实际应用中,二者常配合使用:数据库支撑业务系统运转,数据仓库则从多个数据源(包括数据库)抽取数据进行分析。选择时需考虑业务需求、数据特征和成本效益,通常数据库满足日常操作需求,数据仓库适合大规模历史数据分析场景。
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问题摘要:Hive任务在处理90天数据(1440个分区)时仅生成400+个reduce任务,与预期不符(应等于分区数)。单日处理16个分区时却能正确匹配reduce数量。
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一篇文章带你入门 Spring AI 知识库开发,选用 ES 作为 AI 向量数据库。
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找到-XX:+UseConcMarkSweepGC 并修改为 -XX:+UseG1GC。一、使用一下命令找到你 jvm.options文件配置 的位置。再使用 docker ps -a 查看运行中和运行失败的容器。三、将失败的elasticsearch 容器 移除。二、vi/vim这个文件 jvm.options。再使用docker logs 容器id查看日志。使用docker ps 查看运行中的容器。没有elasticsearch。启动完成后返回一个序列id。创建挂载的文件和配置。

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SQL中有一类函数叫聚合函数,比如count、sum、avg、min、max等,这些函数的可以将多行数据按照规整聚集为一行,一般聚集前的数据行要大于聚集后的数据行。而有时候我们不仅想要聚集前的数据,又想要聚集后的数据,这时候便引入了窗口函数。