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本期我们简单介绍一下C++11中一些常见的简单的特性:强类型枚举/编译期断言/元组。
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Linux系统从零开始配置Hadoop MapReduce。(Deepseek辅助生成,作者已实践)
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本文详细介绍了程序员入职后使用Git进行协作开发的完整流程。从克隆项目、创建功能分支、提交代码,到处理合并冲突的两种方法(GitHub在线解决和本地解决),再到创建Pull Request、代码审查和最终合并。重点讲解了当多人开发同一功能产生冲突时,如何通过协商融合代码解决方案,并提供了完整的命令行操作指南。文章还强调了PR在代码审查、测试和团队协作中的重要性,最后给出了分支清理的最佳实践。这套流程特别适合GitHub团队协作开发场景,能有效解决代码冲突问题。
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spring-kafka库的版本与Spring Boot版本、kafka-clients库版本以及Kafka Broker版本之间存在兼容性关系。例如,Spring Boot 2.7.x通常与spring-kafka 2.8.x系列兼容,而后者又依赖于特定版本的kafka-clients。在微服务、大数据和实时计算日益普及的今天,Kafka凭借其卓越的性能和架构设计,成为了连接数据生产者和消费者的核心枢纽。消息的消费通过@KafkaListener注解实现,这是一种声明式的、非常便捷的方式。
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一种服务器行为,当客户端请求到达以后,服务器进行转发,此时会将请求对象进行保存,地址栏中的URL地址不会改变,得到响应后,服务器再将响应发送给客户端。c.当浏览器跳转到request03路径下时,控制台输出。c.当浏览器跳转到request03路径下时,控制台输出。a.在request03.java写下。b.在request04.java写下。a.在request03.java写下。a.在request03.java写下。b.在request.jsp写下。b.在request.jsp写下。
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根据ods.user_info表中operate_time或create_time作为增量字段(即MySQL中每条数据取这两个时间中较大的那个时间作为增量字段去和ods里的这两个字段中较大的时间进行比较),只将新增的数据抽入,字段名称、类型不变,同时添加静态分区,分区字段为etl_date,类型为String,且值为当前比赛日的前一天日期(分区字段格式为yyyyMMdd)。3、抽取shtd_store库中base_province的增量数据进入Hive的ods库中表base_province。
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摘要:Region是分布式系统中的逻辑数据分片单位,负责数据分区和副本管理;而LSM-Tree则是单机存储引擎RocksDB的物理存储结构。每个Region的数据在物理上都由一个RocksDB实例存储,多个Region共享同一套LSM-Tree层级结构。这种设计通过I/O合并提升写入效率,实现逻辑分片与物理存储的职责分离:Region处理分布式层面的分片和路由,RocksDB则专注于单机的高效存储管理。
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本次面试围绕电商秒杀展开,层层递进地考察了候选人对Spring Boot、Redis、Kafka、微服务治理、监控体系的掌握程度。真正的高级开发不仅要会写 CRUD,更要能在高并发场景下做出合理的技术决策。⚠️ 温馨提示:别学战五渣,要扎实掌握底层原理,尤其是分布式系统中的一致性、可用性、分区容忍性权衡(CAP 定理)。📌延伸学习路线学习 Spring Cloud Alibaba(Nacos、Sentinel)掌握 RDBMS 分库分表(ShardingSphere)
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OpenGL ES立方体绘制与MVP矩阵变换 本文介绍了使用OpenGL ES的glDrawArrays方法绘制彩色旋转立方体的完整实现,重点分析了顶点数据设计、着色器程序和3D变换原理。 核心实现 顶点数据:立方体由36个顶点组成(6面×6顶点),每个顶点包含位置和颜色数据 着色器程序: 顶点着色器:应用MVP矩阵变换,传递颜色数据 片段着色器:输出插值后的颜色 矩阵变换: 模型矩阵:控制立方体旋转 视图矩阵:模拟相机视角 投影矩阵:实现3D透视效果 技术要点 使用glDrawArrays直接渲染三角形,
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NCCL协议选择机制分析:文档详细介绍了NCCL中LL、LL128和Simple三种协议的对比与选择策略。LL协议延迟最低(0.6-5.0μs)适合小消息;LL128平衡延迟(1.25-8.5μs)与带宽,适用中等消息;Simple协议吞吐量最高(延迟4.0-31.0μs)适合大数据传输。核心算法通过遍历算法×协议组合,基于成本模型(时间=延迟×计数+数据量/带宽)选择最优方案,其中硬件类型(NVLink/PCIe/网络)对延迟影响显著。该机制通过动态评估数据规模、硬件拓扑等参数实现最优性能。
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整个生产者客户端由两个线程协调运行,这两个线程分别为主线程和Sender 线程(发送线程)。主线程中由 KafkaProducer 创建消息,然后通过拦截器、序列化器和分区器的作用之后缓存到消息累加器(RecordAccumulator,也称为消息收集器)中。Sender 线程负责从 RecordAccumulator 中获取消息并将其发送到 Kafka 中。程序员通过代码操作的过程为主线程中的步骤。消息累加器和sender线程的内容属于源码内容。以下主要是主线程中1、2、3步的内容。
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Kafka-King是一款**现代实用的Kafka图形界面客户端**,专为新手和普通用户设计,无需复杂命令即可轻松管理Kafka集群。无论是监控节点状态、生产消费消息,还是创建主题和管理消费者组,它都能提供直观高效的操作体验,让Kafka管理变得简单而强大。## ???? 为什么选择Kafka-King?核心优势解析作为一款跨平台的Kafka管理工具,Kafka-King凭借以下特性脱颖而出:...
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系统执行which hdfs未找到HADOOP_HOME路径下的命令,可能是由于其他软件的同名命令优先匹配。解决方法:1)编辑/etc/profile或~/.bashrc文件;2)确保HADOOP_HOME/bin位于PATH最前;3)执行source /etc/profile重新加载;4)验证which hdfs输出应为Hadoop安装路径。若仍无效,可使用绝对路径或排查其他原因。该操作强制系统优先识别Hadoop的hdfs命令。
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Spring Boot3零基础教程,监听 Kafka 消息,笔记78
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Git远程操作,如何建立、推送、拉取、删除,本地仓库与远程仓库的操作都在这里。
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以下从 出身定位、核心功能、易用性、扩展性、适用场景 等维度,对 Oozie、Azkaban、AirFlow、XXL-Job、DolphinScheduler 进行全面对比。Apache StreamPark 是一款基于 Apache Flink 和 Apache Spark 的开源实时计算平台,其核心功能涵盖流批一体化开发、全生命周期管理、生态集成与低代码开发,旨在降低实时数据处理的技术门槛并提升开发效率。工作流定义是调度平台的核心,决定了任务编排的灵活性和易用性。易用性直接影响团队上手成本和使用效率。
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ES建议器本质是通过“预计算”或“实时相似度匹配”,在用户输入过程中(或输入后)提供优化建议,解决两大核心问题:输入效率:通过自动补全减少用户输入量(如搜索框实时联想)。输入准确性:通过拼写纠错修正用户的错误输入(如“appel”修正为“apple”)。所有建议器均通过ES的_searchAPI中的suggest字段触发,不影响主查询结果,仅返回建议内容。核心作用:针对“实时前缀补全”设计,比如搜索框输入“iph”时,实时返回“iphone”“iphone 15”等结果,速度极快(毫秒级)。
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南昌航空大学flink实验三踩坑记录
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大家好呀,从发布赛题一直到现在,总算完成了2025年mathorcup大数据竞赛B题【物流理赔风险识别及服务升级问题】完整的成品论文。本论文可以保证原创,保证高质量。绝不是随便引用一大堆模型和代码复制粘贴进来完全没有应用糊弄人的垃圾半成品论文。B题论文共105页,一些修改说明13页,正文86页,附录6页,代码量1w+行比我预计出论文时间晚了一些,主要是第三问做得太复杂了,基本上把所有能解决样本不均衡的方法都试了,再加上用了三个模型跑,以及参数调优,所以太耗费时间。这道题第一问就是先做数
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面试官:今天的问题就到这里。整体来看,你对主流技术有了解,但在高并发设计、容错机制和监控体系上还需要加强。不过思路清晰,学习意愿强,我们会尽快给你反馈,回去等通知吧。谢飞机:(小声嘀咕)等通知=没戏……但我学到了 Redis 锁不能只用 SETNX,还得设过期时间,最好用 Redisson……

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Apache Kafka 是一个快速、可扩展的、高吞吐的、可容错的分布式“发布-订阅”消息系统, 使用 Scala 与 Java 语言编写,能够将消息从一个端点传递到另一个端点。
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从提取层、处理层、基础结构入手,带你了解Spark和Kafka!
电子商务市场中典型的一天是这样的:每分钟发生1万个事件流,并且要选择合适的工具对其进行处理。
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Apache Kafka 是一个快速、可扩展的、高吞吐的、可容错的分布式“发布-订阅”消息系统, 使用 Scala 与 Java 语言编写,能够将消息从一个端点传递到另一个端点,较之传统的消息中 间件(例如 ActiveMQ、RabbitMQ),Kafka 具有高吞吐量、内置分区、支持消息副本和高容 错的特性,非常适合大规模消息处理应用程序。
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本文主要列举一些 Kafka 的常用工具,以及举了一些例子来帮助理解。有需要的小伙伴,可以 Mark 起来再看。






