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本文介绍了如何在Java中使用RabbitMQ实现工作队列模式和发布/订阅模式。首先，通过创建常量类Constants来存储连接参数，简化了连接工厂的配置。在工作队列模式中，通过创建多个消费者来处理队列中的消息，确保消息被均匀分配。发布/订阅模式则引入了Exchange角色，支持广播、定向和通配符三种路由规则。生产者代码中需要声明交换机，并指定交换机和队列之间的关系。通过示例代码展示了如何实现这两种模式，并提供了运行程序的步骤和注意事项。
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- 椰椰椰耶
- 昨天
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本文介绍了RabbitMQ的几种常见工作模式及其适用场景。简单模式适用于单一生产者和消费者之间的点对点通信。工作队列模式允许多个消费者共同处理队列中的消息，适合集群环境中的异步任务处理。发布订阅模式通过交换机将消息广播给多个消费者，适用于实时通知或广播通信。路由模式和通配符模式则根据特定的路由键或通配符规则将消息分发给不同的消费者，适合需要灵活匹配和过滤消息的场景。RPC模式通过队列实现远程调用，支持请求和响应的双向通信。发布确认模式确保消息可靠发送到服务器，适用于对数据安全性要求较高的场景。
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- 椰椰椰耶
- 昨天
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假设你在三台虚拟机（hadoop102、hadoop103、hadoop104）都已经创建好的/opt/module,/opt/software两个目录，在hadoop102这台机器中已经安装了jdk和hadoop。现在需要把102上的jdk拷贝到103中。（b）在hadoop103上，将hadoop102中/opt/module/hadoop-3.1.3目录拷贝到hadoop103上。（c）在hadoop103上操作，将hadoop102中/opt/module目录下所有目录拷贝到hadoop104上。
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- 计算机人哪有不疯的
- 前天
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git diff 是 Git 中用于查看代码变更内容的命令，帮你对比不同版本、文件或状态的具体修改细节（逐行对比）。因为已经commit提交到版本库了，log已经记录当前版本ID HEAD指向当前版本，撤销就是要回到上一个版本。带上 --hard就是连带工作区的代码也进行修改 但不能但只对一个文件进行操作，会把所有文件进行修改。git reset +要回退到的版本的提交ID (默认选项--mixed 版本库+暂存库都会回退)git reset 回退版本（会更改提交历史） 用于本地撤回提交、修改。
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- wws7920
- 昨天
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本文详细介绍了在单台服务器上搭建Hadoop伪分布模式的步骤，适合开发和学习使用。首先，安装JDK并配置环境变量，接着安装Hadoop并进行相关配置。为确保集群正常运行，关闭防火墙、设置免密登录、修改Linux安全机制，并配置host映射。随后，修改Hadoop的核心配置文件，格式化namenode并启动集群。最后，通过浏览器访问HDFS集群，并运行WordCount示例验证集群功能。整个过程涵盖了从环境准备到集群启动的完整流程，帮助开发者快速上手Hadoop伪分布模式。
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- 莫辰（MostarC）
- 前天
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在Elasticsearch中，嵌套对象和父子文档是两种常见的数据建模方式。嵌套对象将多个数据存储在一起，虽然读取性能高，但更新时需要重新索引整个对象，维护成本较高。相比之下，父子文档通过Join数据类型实现，父文档和子文档是独立的，更新父文档不会影响子文档，反之亦然。父子文档必须存在于同一个分片中，查询时无需跨分片，性能较高。此外，文章还介绍了如何在Elasticsearch中实现父子关系的映射、索引和查询，并对比了嵌套对象和父子文档的优缺点。最后，文章以GitHub的代码搜索为例，展示了如何通过定义特殊
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- 好吃的肘子
- 昨天
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但是这样反而违背了分区这个概念的初衷，正常生产环境也几乎没有这样做的，这个方式绝大部分场景并不可取。指定 key 路由方式是我们开发过程中Kafka主要使用的方式，在向分区发送消息之前，一般都会为该消息指定 key，这个概念来实现队列的可用性、伸缩性、吞吐量，不过也有一定的代价，就是需要解决消费。想要保证消息顺序性，势必要牺牲Kafka吞吐量，保证消费顺序性最简单的方式莫过于为。，但是以前老版本Kafka的分区策略其实采用的是。，这样就能保证每条消息一定是顺序的，对应的。，就会使用默认的分区器，默认按照。
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- 徐志斌 Binx
- 昨天
数据错误 -
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本文全面对比Apache Kafka与RabbitMQ在数据管道中的设计哲学、核心差异及协同方案。结合性能指标、应用场景和企业级实战案例，揭示Kafka在高吞吐流式处理中的优势与RabbitMQ在复杂路由和低延迟传输方面的独特特点；介绍了使用Java生态成熟第三方库（如Apache Kafka Client、Spring Kafka、RabbitMQ Java Client、Spring AMQP等）的快速集成与性能调优方法。通过流程图、表格化分析和代码实例，提供从技术选型到全链路集成的完整实践指南。
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- 领码科技
- 昨天
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在 Hadoop MapReduce 时代，数据处理主要基于磁盘，每次计算都需要频繁读写磁盘，这在面对需要多次迭代的算法，如机器学习中的梯度下降算法时，效率极其低下，导致大规模数据的迭代分析可能耗费数小时之久。而 Spark 创新性地采用基于内存计算的模式，使得数据在内存中能够被快速访问与处理，极大地缩短了计算时间，让大规模数据的迭代分析能够在秒级或分钟级完成，从而大幅提升了数据处理的效率，满足了诸如实时性要求较高的交互式数据处理等场景需求。实时计算：spark是基于MR的，而MR是离线的。
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- 计算机人哪有不疯的
- 昨天
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在Jupyter Notebook中，本文档详细介绍了对美妆商品数据的分析流程。首先，进行需求分析，包括找出每个商品小类中价格最高的前5个商品、统计每月订单的订购数量和消费金额、按地区统计订购数量排行、按商品类型统计订购数量排行、分析各省的美妆订购数量以及通过RFM模型挖掘客户价值。接着，进行数据清洗的准备工作，包括安装必要的Python库（如pandas、pyecharts、pyspark-stubs），导入库并加载数据文件。数据清洗步骤包括查看数据内容、检查重复数据、处理空值字段、去除重复数据并重建索引
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- 昨天
数据错误 -
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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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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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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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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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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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“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。
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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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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。
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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。
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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……...
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