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本文结合 15 家医院 182 台手术,详解 Java 大数据在远程手术机器人数据记录与分析中的应用。通过边缘缓存、跨院协议统一、基层白话分析,实现数据丢失率 0.002%,跨院协作成功率 92%,附实战代码与基层案例。
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本文结合 25 个品牌(含新疆、云南)案例,详解 Java 在全地域复购预测中的应用。含边疆适配、数据脱敏,复购率升 67%,合规率 100%,附实操代码。
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RabbitMQ 作为强大的消息中间件,与 SpringBoot 的整合使得异步处理、系统解耦、分布式架构更加优雅流畅。别看它小,一旦掌握好高级特性,它能让你的系统飞起来!面试可以装小白,但技术要做大佬。
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RabbitMQ是一种基于AMQP协议的消息中间件,其核心组件包括交换机(负责路由)、队列(存储消息)和绑定键(路由依据)。消息流程分为生产者发送、交换机路由、队列存储、消费者订阅和ACK确认等步骤。RabbitMQ具有生产者消费者解耦、消息零丢失保障、灵活路由、资源隔离和高可用等优点,但存在高吞吐量性能瓶颈和资源占用大的缺点。它适合中小规模实时场景,但不适合大规模高吞吐量应用。
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在kafka.service文件中写入如下代码并保存。验证kafka是否启动成功。下载kafka4.0。
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摘要:本文详细介绍了DQL数据查询语言的使用方法,包括SQL查询的五种子句顺序(select、where、group by、having、order by、limit)、数据库创建与数据准备过程,以及12种常见查询操作。重点讲解了where条件查询(比较、逻辑、模糊、范围、空值)、聚合函数、分组查询、having过滤、排序、去重和分页查询等功能的语法和示例。特别强调了SQL语句的执行顺序与书写顺序的不同,以及分组查询后字段选择的注意事项。通过创建商品数据库和产品表的实例,演示了各种查询方法在实际场景中的应用
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性能调优涵盖索引优化、排序策略与元数据管理。通过布隆过滤器、位图索引等提升查询效率,结合文件内/间排序优化I/O与压缩,辅以Z-Order实现多维数据聚集。同时,合理配置元数据缓存与清单合并,加速查询规划。适用于点查、全表扫描及高并发写入场景,显著提升系统性能与资源利用率。
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🚀 SparkX:基于大模型的智能问答系统 SparkX 是一款开源知识库问答系统,采用 SpringBoot3+Vue3+PgSQL 技术栈,集成大语言模型与 RAG 检索增强 技术,支持快速嵌入业务系统。核心特性: 灵活模型接入:通过 langchain4j 兼容主流大模型(含自建模型) 精准问答:RAG 技术消除幻觉,提升私有数据回答准确性 可视化编排:AntvX6 引擎实现多 Agent 协同工作流 无缝集成:提供单页/弹层两种嵌入方式,无需改造原有系统 插件扩展:支持 API 自定义扩展,增强
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"得发同学基础不错,部分场景需要继续深入理解,今天的面试就到这里,回去等通知吧!本文以面试官和王得发的真实对话,串联起电商、AIGC和SaaS三大典型互联网业务场景,涵盖微服务、缓存、AI、日志监控等核心Java及大数据技术。详细解析了面试问题背后的业务场景与技术原理,帮助初学者系统提升面试与实战能力。Java,Spring Boot,Spring Cloud,Redis,微服务,AI,内容社区,企业SaaS,大数据,ELK,面试。
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森马引入阿里云 SelectDB 替换原 Elasticsearch + 业务库混合架构,统一分析 16+ 核心业务,打通 BI 组件,大幅简化数据同步链路和分析系统架构。实现复杂查询 QPS 提升 400%,响应时间缩短至秒级,亿级库存流水聚合查询缩短至 8 秒内的显著收益,有效驱动森马全渠道运营效率持续增长与业务创新。
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🔍简历内容:为解决xx业务高峰期响应时间长、客户端超时问题,通过优化acks、批次并将压缩算法从 Snappy 更换为 LZ4,提高生产者发送效率。经排查,kafka 集群触发了 full GC 之后,停顿时间就会很长,导致 Kafka 吞吐量显著下降,有时候还会导致 Kafka 认为主分区已经崩溃触发主从选举,通过调大 JVM 的堆,并且在堆很大的情况下,启用 G1 垃圾回收器解决了问题。
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`updatecli-compose.yaml`,==统一管理,通过单入口即可触发全量自动化更新。是协调运行==多个Updatecli任务的主入口==,其作为==检查清单该过程对清单中每个策略循环执行,不同策略可复用同一模板配合不同值文件。策略逻辑(如何更新)与项目数据(更新对象及位置)解耦
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漏洞影响范围:Apache Kafka Client(3.1.0 – 3.9.0)中的 SASL OAUTHBEARER 配置,尤其是和参数。攻击者可构造恶意 URL,通过 REST API 读取任意文件或触发 SSRF 攻击。Kafka Connect 受影响吗?是的:如果你运行的是被影响版本(3.1.0–3.9.0),即便只用了 Hudi Connector,也可能受影响。
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如果是时间转时间戳的时候,就正好相反,
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在当今数据驱动的商业环境中,实时数据处理能力已成为企业竞争力的关键因素。本文深入探讨了Apache Kafka Streams在企业级应用中的实践,不仅涵盖了基础概念和技术实现,还结合金融、电商和物联网三个典型行业场景,提供了具体的应用案例和代码实现。通过这些实例,读者可以了解如何将Kafka Streams集成到现有系统中,解决实际业务问题,如实时交易监控、库存管理和设备状态分析。文章最后还讨论了性能优化策略和常见陷阱,为企业构建高效可靠的流处理系统提供全面指导。
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摘要:Apache Kafka作为现代数据架构的核心组件,为实时数据流处理提供强大支持。本文深入解析Kafka的核心功能,包括生产者/消费者模型、分区机制和副本策略,并详细介绍单机与集群两种部署方案。单机部署涵盖Zookeeper配置、Broker启动和基础验证;集群部署则重点讲解多节点配置、高可用性实现和集群验证。通过本文,读者可全面掌握Kafka从基础概念到生产环境部署的关键技术要点,为构建可靠的数据管道奠定基础。
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该代码实现了一个数字翻牌动画组件,主要功能是从0开始滚动到目标数字。核心特点包括:1) 支持自定义数字位数和翻牌间隔时间;2) 采用CSS 3D变换实现立体翻牌效果;3) 通过伪元素拆分数字为上下两部分;4) 使用Vue管理每个数字的动画状态。组件通过目标数字格式化、逐位对比和定时器控制,实现流畅的数字递增动画效果。CSS部分关键使用了perspective、transform-origin和关键帧动画等技术创建逼真的3D翻牌视觉效果。
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本实验报告记录了HDFS常用操作和Spark读取文件系统的实践过程。在Linux系统下完成Hadoop和Spark环境搭建后,首先进行了HDFS基本操作:创建目录、上传/下载文件、查看文件内容、复制文件和删除操作。随后通过pyspark交互式环境分别读取本地和HDFS文件并统计行数,最后编写独立Python应用程序实现HDFS文件行数统计并通过spark-submit提交运行。实验验证了HDFS文件系统的基本管理能力和Spark处理不同文件系统数据的能力,展示了大数据处理平台的基本使用方法。
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当你看到’分组聚合‘,就应想到MapReduce”如何设计Key?Map阶段预处理什么?Reduce阶段聚合逻辑是什么?这种思维迁移能力,才是大数据工程师的核心竞争力。

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从代码到 Docker、Kubernetes、Istio、Knative……,或许是时候重新思考从代码到云的编程了...
早些时候,开发人员只需编写程序、构建,然后运行。如今,开发人员还需要考虑各种运行方式,作为可执行文件在机器上运行(很有可能是虚拟机),还是打包到容器中;将容器部署到Kubernetes中,还是部署到serverless的环境中或服务网格中。然而,这些部署方式并不是开发人员编程经验的一部分。开发人员必须以某种方式编写代码才能在特定的执行环境中正常工作,因此编程时不考虑这些问题是不行的。
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在本文中,我们将开始开发自己的Kubernetes控制器。 技术栈可以是Python、NodeJS或Ruby。因为这个博客被命名为为“ Java极客”,因此选择Java是很正常的。 作为一个用例,我们将实现sidecar模式:每当一个pod被调度时,sidecar pod也会随之被调度。如果将前者删除,则后者也必须删除。
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果断拿下4000万美元D轮融资,Rancher发力中国本土化与国产化!
2020年3月17日,业界应用广泛的Kubernetes管理平台创建者Rancher Labs(以下简称Rancher)宣布完成新一轮4000万美元D轮融资。
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什么是 CD 管道?一文告诉你如何借助Kubernetes、Ansible和Jenkins创建CD管道!
CI/CD(CI全名Continuous Integration,持续集成;CD全名Continuous Deployment,持续部署)这个术语常常和DevOps、Agile、Scrum以及Kanban、自动化等其他术语一起出现。
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稳定、可扩展、模块化、简化部署过程、版本控制……一文看懂 Kubernetes 到底如何运用!...
说实话,我是个Kubernetes爱好者。Kubernetes是软件开发的重要一步。当我遇到它时,我就想:“这就是将容器融入生产的方式”。我没有任何犹豫就投入了它的怀抱。有成千上万的架构师像我一样,已经深深爱上这项技术。
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【光说不练假把式】今天说一说Kubernetes 在有赞的实践
我们为什么选择 Kubernetes?因为 Kubernetes 几乎支持所有的容器业务类型,包括无状态应用、有状态应用、任务型和 Daemonset,Kubernetes 也逐渐成为容器编排领域不争的事实标准。同时,从资源利用率,开发测试运维和 DevOps 三方面出发,会极大的提升人和机器的效率。
