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本文系统性介绍了时序数据库的选型要点，重点分析了Apache IoTDB的技术优势与应用场景。文章首先阐述了时序数据的特点与挑战，随后从性能、存储、扩展性等维度提出选型框架。通过详细解读IoTDB的高性能写入机制、自研TsFile格式、强大查询能力以及与大数据生态的集成，对比了其与InfluxDB等产品的差异。结合国家电网等实际案例，展示了IoTDB在降低存储成本、提升查询效率方面的显著效果。最后为企业选型提供建议，推荐IoTDB作为工业物联网等领域的优选方案，并附有相关资源链接。全文兼顾技术深度与实用性，
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- A-刘晨阳
- 昨天
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本文是一篇Git入门实战指南，主要讲解了Git的基本操作流程。文章首先介绍了Git环境配置方法，包括设置用户名、邮箱等基本信息。然后详细讲解了Git核心工作流程：从添加文件到暂存区(git add)到提交到版本库(git commit)。重点介绍了文件修改跟踪、版本回退(git reset)和撤销修改(git checkout)等实用技巧，以及文件删除与恢复操作。通过多个实际场景演示，帮助读者掌握Git日常开发中的基本操作，为后续学习分支管理、远程协作等高级功能打下基础。文章强调实践操作，建议读者动手练习以
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- _OP_CHEN
- 15小时前
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摘要 本技术向导介绍了系统2.0版本的主要更新内容，重点包括新增的婚姻关系报告类型、前后端分离架构以及独立管理后台功能。系统提供四大报告类型（个人、消费金融、企业、婚姻），采用Nuxt/Vue3前端和Python/Django后端分离架构，通过API对接实现高效运行。独立管理后台支持查询配置、会员定价、推广码管理等功能，并提供多支付通道和PDF授权书生成。系统支持会员分级和推广代理模式，便于业务拓展。部署方式灵活，可私有化部署并扩展支付渠道和存储配置。
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- 刘天远
- 15小时前
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本文摘要总结了2022级数据科学与大数据技术课程考试内容，涵盖密码学与信息安全领域的八个核心问题。试题重点考察了密码学理论与技术应用，包括：安全机制与技术运用（10分）、古典与现代密码对比（10分）、哈希函数特性与安全（10分）、对称与公钥密码对比（10分）、DES算法演进分析（15分）、对称密码操作模式（15分）、RSA数字签名实现（15分）以及Kerberos协议分析（15分）。试卷全面检验学生对密码学基础理论、算法原理及实际应用的理解能力，特别强调算法安全性分析与比较研究。
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- 临淇
- 昨天
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这篇Git教程介绍了版本控制的基本概念和常用Git命令。主要内容包括：1) Git初始化配置（用户名/邮箱设置）；2) Git工作原理（工作目录、暂存区、本地仓库）；3) 基础操作（创建仓库、查看状态、提交代码）；4) 远程交互（克隆、推送、拉取）；5) 分支管理（创建、切换、合并）；6) 冲突解决；7) 恢复与回退；8) 暂存工作区修改。教程强调Git在团队协作中的重要性，建议保持master分支稳定，为每个功能创建独立分支开发，通过Pull Request进行代码审查后合并。
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摘要：本文提出从Hadoop数据湖（Hive/Impala）到AI决策的落地方法，采用四步走策略：1）构建统一数据底座，确保数据质量；2）建立可复用特征工程体系；3）实现模型训练与评估自动化；4）部署低延迟推理服务。重点强调特征一致性、闭环反馈机制和业务场景落地，建议从高价值场景入手，避免"大而全"方案。通过将传统大数据平台与现代AI工程结合，可低成本构建持续进化的智能决策系统。
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- 肥仔鱼yumgpkpm
- 昨天
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Kafka压缩机制性能对比与配置实践 本文深入分析Kafka的消息压缩机制，重点对比gzip、snappy、lz4三种主流压缩算法的性能表现。测试表明： lz4综合表现最优，吞吐量达78,000 msg/s，接近无压缩水平，延迟仅14ms gzip压缩率最高(4.0x)，但吞吐下降67%，CPU使用率达68% snappy展现良好平衡性，吞吐62,000 msg/s，压缩率2.5x 文章详解了Kafka压缩在Producer端完成、Broker直接存储的设计原理，并通过Spring Boot配置示例展示如何
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- Jinkxs
- 18小时前
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摘要：本文详细介绍了Flink集群的Docker部署与配置方法，包括高可用设置、网络优化和资源参数调整。重点阐述了Flink从Kafka消费数据并处理的完整流程，涵盖Maven依赖配置、Kafka数据源连接、流处理环境搭建、数据处理逻辑实现及结果入库等关键步骤。同时提供了性能调优建议、日志排查方法和扩展性说明，并演示了股票交易数据的实时统计案例，包含窗口计算和MySQL结果存储的实现细节。最后给出了项目打包部署和数据库表创建的完整指导。
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摘要：本文介绍Storm集群的Docker部署流程。首先确保Docker和ZooKeeper集群准备就绪，下载Storm镜像并创建包含Nimbus、Supervisor和UI服务的docker-compose配置文件。配置文件中指定了ZooKeeper连接参数和网络设置，启动集群后需修改storm.yaml中的ZooKeeper地址。最后通过访问8080端口的StormUI界面验证安装是否成功，若失败需检查网络配置和服务名称匹配情况。整个部署过程采用容器化方案，便于管理和维护Storm集群。
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而全域众链的横空出世，并非简单叠加 AI 技术与运营服务，而是通过颠覆性的模式革新，构建了 “商家降本增效、合伙人创业新蓝海、平台生态壮大” 的共赢闭环，彻底重构了实体数字化的协作逻辑，为行业带来了全新可能。这些伪命题的核心症结，在于传统模式始终停留在 “单向赋能” 或 “利益博弈” 层面，未能形成多方共赢的协作生态。这种协同模式下，平台、合伙人、商家不再是孤立的个体：平台的技术优势通过合伙人落地，商家的需求通过合伙人反馈给平台，形成 “需求 - 落地 - 优化” 的良性循环，让数字化服务更精准、更高效。
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- QYZL_AIGC
- 22小时前
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HDFS是一个运行在廉价硬件集群上的分布式文件系统，最初受到Google发布的GFS（Google File System）论文启发而开发。它被设计用于支持超大文件（GB、TB甚至PB级别）的流式读取，并以“一次写入，多次读取”（write-once, read-many）为主要使用模式。高容错性：通过数据副本机制实现自动故障恢复。高吞吐量：适合批量处理，而非低延迟交互式访问。可扩展性强：可在数千台服务器上横向扩展。运行成本低：支持部署在普通商用硬件上。
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- 写代码的【黑咖啡】
- 15小时前
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Unable to fence NameNode at cls1/10.1.196.22:8020
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- qq_36573446
- 昨天
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Spark会将其以高效的方式分发到每个节点一次，而不是随着每个Task序列化传输，极大减少网络开销。：Shuffle是跨节点的数据混洗，涉及磁盘I/O、网络I/O和数据序列化，代价极高。（默认200）增加分区数，让倾斜的Key分散到更多Task中（治标不治本，对于极端倾斜效果有限）。：将倾斜的Key加上随机前缀，打散到不同分区处理，最后再去掉前缀合并结果。：将倾斜的Key单独拿出来处理（如使用广播Join），非倾斜部分正常处理，最后合并。：并行度决定了Task的数量，太少导致资源闲置，太多则带来调度开销。
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- T1ssy
- 昨天
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摘要： Hadoop及其生态（如CDH）并未消亡，而是以进化形态融入现代数据基础设施。核心组件（HDFS/YARN/Hive）的理念被云原生技术（对象存储/K8s/统一SQL引擎）继承，国产化需求（如鲲鹏ARM）更推动其发展。在AI时代，Hadoop的数据治理能力成为关键基石。Cloudera等厂商通过CDP等平台实现平滑升级，证明Hadoop思想仍是数据架构的核心范式。技术演进并非颠覆，而是对分布式存储与计算本质的延续。
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- 肥仔鱼yumgpkpm
- 昨天
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