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  • 基于 Java 的消息队列选型年度总结：RabbitMQ、RocketMQ、Kafka 实战对比

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    消息队列技术选型分析：RabbitMQ、RocketMQ与Kafka对比 本文从实战角度对三大主流消息队列进行多维度对比分析。RabbitMQ基于AMQP协议，提供灵活路由和图形化管理，适合中小型系统；RocketMQ由阿里开发，具备金融级高可靠性和高吞吐特性；Kafka则专为高吞吐流处理设计，与大数据生态深度集成。三者各具特色：RabbitMQ路由灵活但吞吐有限，RocketMQ在事务消息和顺序消息方面表现优异，Kafka则在大规模数据处理上优势明显。文章通过架构图、性能指标表和典型场景分析，为开发者提供
    qq_41187124
    Jinkxs
    昨天
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  • 创作纪念日：从写下第一行代码到95万访问，第256天的复盘与展望

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    从 256 天的创作节点回望这段旅程，这不仅是一份个人成长的记录，更是技术、坚持与热爱的交汇。从竞赛与认证的打磨，到近百万访问量的积累，再到对未来的清晰规划，这篇文字讲述了我在 CSDN 持续输出、以写促学、与技术同行的真实心路。
    2401_83830408
    IvanCodes
    前天
    阅读数 1464
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  • RabbitMQ_10_RabbitMQ运维

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    本文介绍了RabbitMQ集群的搭建与使用，重点阐述了仲裁队列和负载均衡的实现方法。针对单机版RabbitMQ的局限性，文章详细讲解了如何通过集群实现高可用和线性扩展，特别强调了3.8版本引入的仲裁队列机制，它基于Raft协议确保数据安全性和一致性。文章还演示了节点故障时的数据同步过程，并介绍了使用HAProxy实现负载均衡的方案，确保在节点宕机时服务不中断。通过实际配置和测试案例，展示了RabbitMQ集群在生产环境中的可靠性保障和性能优化方案。
    CxK6666667
    寻梦缘Java
    前天
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  • 以Hadoop为锚点：大数据分布式技术的学习感悟与能力跃迁

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    / 1. 复用Reducer作为Combiner（局部聚合，减少Shuffle数据量）// 2. 自定义Partition：按单词首字母分区，均衡Reduce负载@Override// 按单词首字母哈希值分区// 驱动类中配置自定义Partition// 设置Reduce任务数量（与分区数对应）如果说知识与技能是Hadoop课程的“显性收获”，那么善于思考、善于总结的学习习惯，则是这门课程带给我的“隐性财富”，也是编程类、软件工程类课程学习的核心要义。
    hh20246031044
    覃周慧
    前天
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  • 查政策领域大数据产品深度评测报告

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    本文深度横评北大法宝、Wind、同花顺及新兴工具“策知道”等产品，从效果、费用、功能侧重等方面对于查政策场景进行比较。
    DOROCYL
    策知道
    23小时前
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  • Git：如何将一个分支的特定提交合并到另一个分支？

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    Git分支合并指南摘要 本文详细介绍了将特定提交从一个Git分支合并到另一个分支的多种方法。主要内容包括： 核心方法： cherry-pick：最常用方式，可合并单个或多个提交 merge --no-ff：通过临时分支合并部分功能 补丁应用：使用format-patch和apply 操作场景： 合并连续/不连续的提交 处理远程分支提交 选择性合并文件或目录 修改提交信息 冲突解决： 使用--continue、--skip或--abort 配置合并工具(vimdiff/vscode等) 最佳实践： 先拉取最新
    Lisonseekpan
    Lisonseekpan
    昨天
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  • 【Elasticsearch】查询性能调优（二）：SQL LIMIT 和 terminate_after 对比

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    本文详细分析了 Elasticsearch 中三种关键查询参数的区别与联系。terminate_after：真正的 LIMIT 机制，达到指定数量立即停止扫描，显著提升查询速度但可能返回不足量结果。track_total_hits：仅限制精确计数值，不影响结果返回，适合大数据集近似统计。size：传统分页参数，需要完整扫描和排序，内存消耗大。通过工作流程代码示例、实际行为对比和 SQL 类比，文章揭示了各参数的本质差异，并提供了场景测试数据和应用建议。
    be_racle
    大数据与AI实验室
    19小时前
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  • 【Elasticsearch】查询性能调优（一）

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    本文介绍了 Elasticsearch 查询性能调优的关键参数和方法。主要包括三个核心保护参数：timeout 设置查询超时时间，terminate_after 限制最大返回文档数，track_total_hits 控制命中数计算。同时分析了 composite 聚合的分页机制及其内存优势。通过流程图展示了完整查询流程，并比较了有无保护参数的实际执行差异。最后提出了分层查询策略等优化建议，帮助开发者平衡查询深度与系统负载。这些措施能有效防止复杂查询耗尽资源，保障集群稳定性。
    be_racle
    大数据与AI实验室
    23小时前
    阅读数 610
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  • 大数据在金融风险管理中的应用与挑战

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    本研究系统梳理了大数据在金融风险管理中的应用现状，明确了大数据技术对风险监测、风险评估和风险控制等方面的积极作用。通过对国内外文献的综述和案例分析，揭示了大数据在金融风险管理中面临的挑战，包括数据质量、数据安全、算法偏差、技术瓶颈以及监管与合规等方面。针对上述挑战，本文提出了相应的策略和建议，包括提高数据质量、加强数据安全、校正算法偏差、技术创新与突破以及监管与合规建议，旨在为金融机构有效应用大数据进行风险管理提供理论支持和实践参考。研究总结要点内容应用现状。
    weixin_39643061
    毕业论文研究院
    昨天
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  • Git教程(入门)

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    该文章我简单概述了Git的基本操作和一些简单的Linux命令。
    weixin_44319729
    yuttfu
    昨天
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  • 大数据项目——图书管理智慧大屏（基于SpringBoot和Hadoop集群处理）

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    本文介绍了一个基于SpringBoot和Hadoop的现代化图书管理系统。系统采用前后端分离架构，包含用户权限管理、图书管理、借阅管理、数据可视化等核心功能模块，并集成了Hadoop大数据处理能力。系统架构清晰，包含前端界面、SpringBoot控制器层、MySQL数据库、服务层和Hadoop集群。项目结构规范，分为控制器层、服务层、数据访问层、实体类等多个模块，支持RBAC权限控制、Excel批量操作、库存自动更新等功能，适合中小型图书馆使用。
    2401_83161252
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    19小时前
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  • [极核教学]esp32IDF环境搭建并实现在vscode终端加载idf环境

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    第一次在gitee上看我图文教程的强烈建议点击这个按钮。
    weixin_50472061
    具身极核Embodied_Core
    前天
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  • ELK 企业日志分析系统总结

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    ELK企业日志分析系统摘要 ELK是一套开源实时日志分析平台，由Elasticsearch、Logstash和Kibana三大核心组件构成，提供从日志收集、处理、存储到可视化的完整解决方案。系统采用分布式架构，支持PB级数据存储和毫秒级检索，通过倒排索引技术实现高效查询。Logstash负责多源日志收集和预处理，Elasticsearch提供分布式存储和索引，Kibana实现可视化展示。典型部署包含主从节点集群，配置需注意跨域访问、数据目录权限等关键设置。系统广泛应用于日志分析、性能监控和安全事件管理等领域
    2401_87650796
    阎*水
    前天
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  • 2、Spark 函数_a/b/c

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    本文介绍了Spark SQL中的多个数学和加密函数，包括： 基础数学函数：abs（绝对值）、acos（反余弦）、acosh（反双曲余弦） 日期函数：add_months（添加月份） 高级加密函数：aes_decrypt（AES解密）和aes_encrypt（AES加密），支持多种加密模式和填充方式 这些函数从Spark 1.2.0到3.3.0的不同版本开始引入，提供了数值计算、日期处理和加密解密功能，示例代码展示了各函数的具体用法。
    weixin_44624117
    ha_lydms
    22小时前
    阅读数 595
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  • 前置工作完成，开始正式实验

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    本文摘要：该文档详细记录了大数据环境配置流程，包括用户登录、工具安装（nano/unzip）、环境变量配置（sbt/kafka）、文件解压部署（Hadoop/HBase/Spark）、权限修改、Hadoop免密登录设置（SSH密钥生成）、以及三大组件启动流程（HDFS格式化、start-all.sh启动Hadoop、spark-shell验证、HBase启动）。关键步骤涉及系统路径修改（/etc/profile）、目录所有权变更（chown）和SSH认证配置，为后续大数据实验搭建了完整的基础运行环境。
    2501_93285888
    Xue 的冰箱
    18小时前
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  • 深入探索 MapReduce：从原理到实践的全面解析

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    一、MapReduce 概述：分布式计算的核心引擎在大数据时代，面对 TB 级甚至 PB 级的海量数据，传统的单机计算模式早已力不从心。分布式计算框架应运而生，成为处理海量数据的关键技术支撑。MapReduce 作为 Hadoop 生态系统的核心组件之一，是一种面向大规模数据集的分布式并行计算模型，其设计理念源于 “分而治之” 的经典思想，专为离线数据处理场景量身打造。MapReduce 的核心价值在于将复杂的大规模计算任务拆解为多个可并行执行的子任务，在分布式集群的多个节点上同时处理，最后将所有子任务
    2401_89831427
    lzzy_覃香蕊_0193
    前天
    阅读数 443
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  • 从理论到实践：《电子文件管理100问》与云深文档管理系统共塑智慧管理新纪元

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    《电子文件管理100问》与云深文档管理系统共同构建了数字化时代的文件管理新范式。前者作为权威理论指南，系统解答了电子文件全生命周期管理的核心问题；后者则将这些理论转化为智能实践，通过数字存证、四性检测、格式转换等技术手段，实现真实性保障和长期可读性。系统还创新性地运用AI分类、自然语言检索和精细权限管控，解决了高效检索与安全共享的平衡难题。二者的结合推动文档管理从被动存储转向主动治理，从成本中心升级为价值创造中心，为组织数字化转型提供了理论指导与技术支撑的完整解决方案。
    2401_87937156
    云深文档
    昨天
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  • 5、Spark函数_s/t

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    摘要：本文介绍了Spark SQL中的多种schema解析函数，包括schema_of_avro、schema_of_csv、schema_of_json、schema_of_variant、schema_of_variant_agg和schema_of_xml，用于从不同格式数据中提取结构定义。同时还介绍了数学函数sec、时间函数second、文本处理函数sentences以及序列生成函数sequence。这些函数支持从Spark 1.5到4.0的不同版本，提供了处理结构化数据的便捷方法。
    weixin_44624117
    ha_lydms
    22小时前
    阅读数 550
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  • 3、Spark 函数_d/e/f/j/h/i/j/k/l

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    本文介绍了Apache Spark SQL中常用的日期处理函数，包括date()、date_add()、date_diff()、date_format()等。这些函数可用于日期转换、日期加减、日期差计算、日期格式化等操作。每个函数都提供了语法说明、参数解释和使用示例，如date_add()计算指定天数后的日期，date_diff()计算两个日期之间的天数差。文章还包含了函数的版本信息（Since字段），帮助开发者了解函数兼容性。这些日期函数为Spark SQL中的时间数据处理提供了强大支持。
    weixin_44624117
    ha_lydms
    22小时前
    阅读数 338
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  • 使用 LocalAI 和 Elasticsearch 构建本地 RAG 应用

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    本文详细介绍了使用LocalAI部署Qwen3-32B大模型并构建RAG应用的完整流程。主要内容包括：1) 安装Elasticsearch和Kibana 9.0.1；2) 配置加密密钥和白金版试用功能；3) 部署Elasticsearch自带的.multilingual-e5-small向量模型；4) 通过Docker或brew安装LocalAI服务；5) 下载并验证Qwen3-32B模型；6) 创建Elasticsearch连接器。特别指出在macOS M3 Pro上使用Metal加速后，推理速度从0.1
    UbuntuTouch
    Elastic 中国社区官方博客
    23小时前
    阅读数 709
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  • 跟面试官侃半小时MySQL事务隔离性，从基本概念深入到实现

    提到MySQL的事务，我相信对MySQL有了解的同学都能聊上几句，无论是面试求职，还是日常开发，MySQL的事务都跟我们息息相关。

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    2020-04-02 0

  • 破解面试难题8个角度带你解读SQL面试技巧！

    SQL是用于数据分析和数据处理的最重要的编程语言之一，因此SQL问题始终是与数据科学相关工作（例如数据分析师、数据科学家和数据工程师）面试过程中的一部分。  SQL面试旨在评估应聘者的技术和解决问题的能力。因此，至关重要的是，不仅要根据样本数据编写正确的查询语句，而且还要像对待现实数据集一样考虑各种情况和极端情况。

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    2020-03-24 0

  • 数据库中间件漫谈——看看云时代，它会走向何方

    随着业务的发展，MySQL数据库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作的开销也会越来越大；另外，无论怎样升级硬件资源，单台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、网络IO、事务数、连接数）总是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。

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    2020-03-23 0

  • Hive 热门数据分析面试题解析

    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。

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    2020-03-20 0

  • MySQL 狠甩 Oracle 稳居 Top1，私有云最受重用，大数据人才匮乏！ | 中国大数据应用年度报告...

    科技长河，顺之者昌，错失者亡。在这个技术百态之中，中国专业的 IT 社区CSDN 创始人&董事长蒋涛曾多次在公开活动中表示，开发者是对技术变革最敏感的人群。这不仅源于开发者、工程师创建了助力这个时代蜕变的工具，他们还极具前瞻性地缔造了真实世界之外的虚拟、数字化世界。

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    2020-03-16 0

  • MySQL数据库无完整备份删库，除了跑路还能怎么办？

    “删库跑路”这个词儿，经常被挂在嘴边当玩笑，是因为大家都知道，一旦真的发生这样的事情，企业损失是无比惨重的。

    MySQL
    2020-03-12 0

  • 数据科学家常见的5个SQL面试问题

    在任何以数据为中心的工作中，对SQL有深刻的理解都是成功的关键，尽管这不是工作中最有趣的部分。事实上，除了SELECT FROM WHERE GROUP BY ORDER BY之外，还有更多的SQL方法。你知道的功能越多，操作和查询所需的内容就越容易。

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    2020-03-02 0

  • 华为云TaurusDB计算存储分离架构：让数据“身”分离，“心”凝聚

    在2019年HC大会上，华为重磅推出最新一代高扩展海量存储分布式数据库——TaurusDB，它拥有一个最大的特点就是将存储和计算以一种分离的架构形式运行。很多人就会问到，华为云为什么会设计这款产品？核心竞争力是什么？对比原生MySQL的优势有哪些？借此时机，CSDN记者有幸采访到了华为云TaurusDB数据库资深技术专家，现在就请他来为我们一一解答。

    2019-11-30 0

  • 最in的一期，来自大厂的邀请｜C课有道

    CSDN云计算「C课有道」栏目趁着这股技术风潮再次如期而至啦！秉承「门门有路，路路有门」的理念，这次CSDN云计算小分队特邀阿里云、腾讯云、青云、天云等企业内的“国宝级”架构师，共同打造了一款数据库系列进阶教程，效果绝堪比“红宝书”。 从数据库宏观发展入手，内容主要涉及云数据库为代表的非关系型数据库、MySQL数据处理、分布式等诸多技术要点，将造福开发者设置为终极指标，纯技术绽放的精彩无限，实在不容错过。

    数据库 公开课
    2019-11-19 0

  • 没有美支持，华为表示其5G仍能保持世界领先；谷歌发布补丁；微软发布 SQL Server 2019 新版本……...

    速递、最新、绝对有料。这里有企业新动、这里有业界要闻，打起十二分精神，紧跟fashion你可以的！ 每周两次，打卡即read 更快、更全了解泛云圈精彩news go go go

    2019-11-08 0

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