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本文介绍了如何将Vertex AI与Elasticsearch集成来创建RAG应用。主要内容包括：1）配置Gemini模型并在Kibana Playground中使用；2）创建GCP服务账号并设置权限；3）部署Elasticsearch集群；4）创建AI Connector连接Vertex AI；5）上传测试数据并生成嵌入向量；6）在Playground中测试RAG功能，实现基于索引数据的问答。文章重点展示了使用gemini-2.5-flash-lite模型的完整流程，说明了Elasticsearch 9.
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本文详细介绍了ElasticSearch的核心特性及其在Windows环境下的安装配置方法。ElasticSearch是一个基于Lucene构建的分布式搜索与分析引擎，具有实时搜索、倒排索引和多数据类型支持等特点。安装教程包含：配置自带JDK环境变量、解决控制台乱码问题、服务化运行方式，以及elasticsearch-head可视化工具的安装。同时提供了可选组件Kibana的集成方法，并介绍了ik分词器和icu分词器的安装使用步骤。通过9200端口验证安装成
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- Curtain_0216
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所以引入了redo log，在执行事务中的操作时，把操作同步写入到redo log的缓冲区及buffer pool，事务提交时，先写入redo log，再刷盘，这样如果说我们在刷盘的过程中遇到了服务器故障，后面也可以通过redo log里面的内容进行重写，这样就实现了持久化。但是，细心的朋友一定会发现，这样会带来消息被重新消费的问题。好的，分库分表是一种数据库性能优化的重要手段，它的核心思想是将原本存储在单个数据库的单个表中的数据，按照一定的规则拆分到多个数据库或者多个表中，从而提高系统的可扩展性和性能。
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- UGOTNOSHOT
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在生产环境中，我们经常需要将测试环境的Elasticsearch索引数据迁移到生产环境。这次我们遇到了一个典型的多节点集群快照配置问题：需要为所有节点添加path.repo配置，但过程中遇到了各种挑战。无法更新环境变量：必须使用down + up分片重分配控制很重要：避免重启过程中的数据迁移逐个重启策略：确保集群始终可用权限设置：快照目录需要正确的用户权限识别根本原因path.repo配置缺失评估解决方案：快照配置 vs elasticsearch-dump制定重启策略：分批重启，控制分片迁移。
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- GeminiJM
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Fluent Bit针对kafka心跳重连机制详解（上）
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本文介绍了一个自动化同步Git仓库到Gitee的Shell脚本。该脚本主要功能包括：1）批量同步多个仓库；2）支持自定义目标仓库名称；3）可选择保留或清除提交记录；4）支持保留或忽略分支；5）自动生成SSH公钥。使用前需配置源仓库信息、Gitee令牌和组织名，通过REPO_MAPPINGS数组设置仓库映射关系。脚本会处理仓库命名规范，通过API创建Gitee仓库，并提供交互选项决定是否保留历史记录。执行后自动清理临时文件，适合服务器迁移时批量同步Git仓库。
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- 码农的一天（ming）
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RAG 的全称是 Retrieval-Augmented Generation，即 “检索增强生成”，顾名思义，它的核心思想是：在大型语言模型生成答案之前，先从外部知识库中检索相关信息，然后将这些检索到的信息作为上下文，连同用户的问题一起交给大模型，从而生成更准确、更可靠的答案。
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- renwei.song
- 前天
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本文详细介绍了在CentOS7.9系统上搭建Spark3.4.1 Standalone模式集群的完整流程。主要内容包括：集群规划（一主两从）、环境准备（主机名、SSH免密登录）、Java安装、Spark配置与同步、集群启动与验证等关键步骤，并提供了WebUI访问和spark-shell测试方法。文章还包含常见问题解决方案，帮助读者快速完成分布式Spark集群的部署，适合大数据初学者和需要温故知新的开发者参考。
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- 飞凡已随清风去
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摘要： 本文介绍了高性能Java RPC框架Dubbo的核心功能与实战应用。作为Apache顶级项目，Dubbo通过注册中心实现服务治理，支持多协议通信、负载均衡及容错机制。其架构包含Provider、Consumer、Registry和Monitor四大角色，通过SpringBoot整合Zookeeper的案例演示了服务注册与远程调用流程。Dubbo适用于电商、金融等高并发场景，能与SpringCloud等生态协同构建分布式系统。文章还提出进阶学习方向，如集成Nacos、ServiceMesh等。
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- 大数据狂人
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七、总结与实践建议简单场景（如订单取消）：推荐 Redis ZSet，实现快，依赖轻高并发场景（消息延迟）：推荐 RabbitMQ/Kafka 延时队列复杂调度任务（多任务依赖、分布式调度）：选择 Quartz + DB高性能定时器（游戏、缓存刷新）：可用 时间轮在实际开发中，可以根据 任务可靠性、并发量、可维护性 来选择合适的方案。四、基于 Quartz 的延时任务1. 思路Quartz 是专业的任务调度框架，支持 CRON 表达式、持久化、分布式，适合复杂的调度任务。// 消费任务（定时扫描）
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- Java程序员 拥抱ai
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在开始安装 Spark 前，需确认已正确配置 Java 开发环境以及 Hadoop 集群（如果计划运行分布式模式）。无论是基于 Scala、Java 还是 Python 构建的应用都可以借助统一接口轻松部署到生产环境中去执行大规模计算任务。完成以上准备工作之后，可以按照下列方式操作来初始化 Spark 集群及其组件服务状态监控界面。下载适合当前系统的 Spark 发行版压缩包，并解压到目标路径下。确保系统中已安装兼容的 JDK 版本。如果未安装或版本不匹配，则需要先完成 JDK 的安装并设置。
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- 大帅点兵
- 昨天
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另外，一般你下载代码格式化插件，都是搭配vscode的文件自动保存格式的（这样方便），但是注意，这个自动保存格式化使用的是文件的默认格式化配置。a. 新建配置（.prettierrc.cjs 或者.prettier.json）,下面以.prettierrc.cjs为例。从日志这里可以看出，它是优先使用项目中的prettier配置的。注意：当配置发生变化的时候也要重启vscode。格式化的默认配置修改为prettier。b. package.json增加配置。b. vscode配置。开启格式化自动保存。
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- hhhjjjj
- 前天
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在多系统环境下，管理跨系统的主数据是企业数字化转型的基石。通过建立统一的数据模型、实施数据清洗、实现实时同步和提供可追溯的审计功能，企业可以有效打破数据孤岛，提升运营效率和决策质量。集成平台方案如KPaaS通过其灵活的主数据管理能力，为企业提供了从单一系统到独立数据中心的多种解决方案，帮助企业轻松应对复杂的数据管理挑战。无论是初次尝试数据整合的中小企业，还是业务复杂的大型企业，借助合适的工具和策略，主数据管理都能为企业带来显著的业务价值。
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豆瓣图书推荐大数据可视化系统 本系统基于Vue+Flask实现，主要功能包括： 数据采集：使用Scrapy爬取豆瓣图书数据，通过Pandas/Numpy进行数据清洗 推荐算法：采用UserCF和ItemCF协同过滤算法实现个性化图书推荐 可视化分析：集成Echarts展示多种图表（词云、折线图、散点图等） 特色功能：自适应移动端、阿里云短信、百度身份证识别等API集成 系统亮点：海量数据爬取、多种分析图表、完全响应式设计、大数据风格UI。适用于图书推荐、数据分析等场景。
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- B站麦麦大数据
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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。
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