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层级核心问题主要作用是否做计算ODS发生了什么？原始落地、可追溯❌DWD这是什么行为？清洗、统一口径⚠️ 轻DWM能不能提前算？中间事实、预聚合✅DWS指标是多少？主题指标汇总✅ADS怎么给人用？查询 / 服务 / 看板❌DWD：ods_user_behavior → 清洗统一 → Kafka(dwd_user_behavior)DWM：dwd_user_behavior → UV 去重 → Kafka(dwm_uv_mark)
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- 徐志斌 Binx
- 前天
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摘要 时序数据在物联网、监控、金融等领域的爆发式增长，催生了专用时序数据库的兴起。相比传统数据库，时序数据库通过列式存储、高效压缩、时间索引等技术优化写入性能、降低存储成本。选型需关注数据模型、查询语言、性能指标及扩展性。主流产品中，InfluxDB灵活适合监控场景，TimescaleDB兼容SQL生态，VictoriaMetrics在存储压缩和查询性能上表现突出，而Apache IoTDB凭借千万级写入吞吐、毫秒级查询延迟及业界领先的压缩比，在高并发工业物联网场景优势显著。分布式架构支持也是大规模部署的关
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- 微学AI
- 昨天
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为了避免由此引发的数据不一致、重复操作等问题，我们需要一种机制来保证在同一时间，只有一个节点能够执行特定的关键操作——这就是分布式锁的核心目标。无论选择哪种方案，都需要仔细考虑锁的获取、释放、超时、续期、以及网络分区等边界情况，确保锁机制在分布式环境下的可靠性和正确性。性能可能成为瓶颈（尤其是悲观锁），数据库的单点故障会影响锁的可用性（除非数据库本身是分布式高可用的），锁释放需要依赖应用层（如删除记录）可能引入风险。强一致性，锁释放可靠（基于会话），具备公平性（有序节点），原生支持高可用。
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- 不被定义的men
- 前天
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Kafka 基于 ZooKeeper 的 Controller 选举是一个设计精巧的分布式共识算法实现。它巧妙地利用了 ZooKeeper 临时节点的排他性和 Watcher 机制，实现了 Controller 的自动选举和故障转移。同时，通过 Controller 纪元号（Epoch）机制，有效防止了 “脑裂” 问题，保证了 Kafka 集群在各种异常情况下的高可用性和数据一致性。
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- 练拳百万陈平安
- 昨天
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摘要：本文深入解析分布式搜索引擎的核心原理与实战应用。首先通过电商场景对比传统数据库、单体搜索引擎和分布式搜索引擎的性能差异，揭示分布式架构如何解决海量数据检索问题。重点讲解五大底层逻辑：倒排索引机制（含TF-IDF算法）、数据分片原理、副本高可用机制、集群节点分工及分布式事务实现。随后对比Elasticsearch、Solr等主流方案，并基于SpringBoot3+ES8.x提供完整Java实战代码（含分布式事务处理）。
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- 一叶飘零_sweeeet
- 昨天
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本文详细介绍了在统信UOS操作系统上安装配置RabbitMQ消息队列的完整流程。内容涵盖系统环境确认、APT源安装、管理插件启用、用户权限配置等关键步骤，并重点讲解了MQTT插件的安装与验证方法。通过图文并茂的方式，指导用户完成从基础安装到Web管理界面访问的全过程，同时提供MQTTX工具的连接测试方法。该教程适用于开发者和运维人员，帮助在国产操作系统上快速搭建可靠的消息队列服务，满足微服务架构中的异步通信需求。
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- 码农拿铁
- 前天
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本文介绍了如何使用Elasticsearch和Kibana构建交易搜索系统。主要内容包括：1)安装Elastic Stack 9.1.2并启用白金试用功能；2)配置环境变量和虚拟环境；3)使用Python脚本设置Elasticsearch并导入500条模拟交易数据；4)运行MCP服务器和两种客户端界面（基础版和LLM增强版）进行交易查询。文章提供了详细的代码仓库地址和配置说明，帮助用户快速搭建交易搜索系统。
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在分布式系统中，我们常面临这样的挑战：服务间紧耦合与同步调用阻塞。例如，订单服务在完成交易后，若需同步调用库存、物流、积分等多个下游服务，任何一环的延迟或失败都将阻塞整个链路，损害用户体验，且服务间升级迭代相互掣肘，系统僵化。RabbitMQ 正是为破解此难题而生的“消息代理”。它如同一个智能、可靠的邮局，在服务间构筑了一个异步通信层，让服务只需专注于“投递”与“收取”消息，彼此独立演进，从而实现了系统的解耦、弹性与可扩展性。
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- Andy Dennis
- 昨天
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本文总结了RabbitMQ在微服务架构中的核心应用。首先对比了同步调用与异步调用（消息队列）的优缺点，指出异步调用能有效解耦服务、提高性能和可用性。接着详细介绍了RabbitMQ的基本组件和工作原理，包括生产者、消费者、队列、交换机等核心概念。文章还通过SpringAMQP示例演示了消息收发步骤，并讲解了消费者推送机制、Work模型、交换机类型等关键特性。最后以黑马商城业务为例，展示了如何将同步调用改造为异步消息队列模式，提升系统稳定性和扩展性。全文150字。
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- 玄〤
- 昨天
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primary_term: _primary_term主要是用来恢复数据时处理当多个文档的_seq_no一样时的冲突，避免Primary Shard上的写入被覆盖。在_msearch中，请求格式和bulk类似。Shard级别严格递增，保证后写入的Doc的_seq_no大于先写入的Doc的_seq_no。_seq_no和_primary_term是对_version的优化，7.X版本的ES默认使用这种方式控制版本，所以。比如说，可以有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索引，还有一个订单数据的索引。
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- 秃了也弱了。
- 昨天
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本文介绍了将MCP工具集成到AIbuilder中的过程。主要内容包括：1）在ElasticStack 9.3环境下运行MCP服务器；2）正确配置并导入MCP工具；3）创建名为"transactions"的银行交易代理，配置其查询功能和时间范围定义；4）演示使用该代理查询特定交易记录的示例，如查询亚马逊购物记录、旧金山高额交易以及加油站消费记录。整个流程展示了如何通过AIbuilder调用MCP工具来实现银行交易数据的智能查询与分析功能。
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Spark3.0发布了，代码拉过来，打个包，跑起来！| 附源码编译
Spark3.0已经发布有一阵子了，官方发布了预览版，带来了一大波更新，对于我们程序员来说，首先当然是代码拉过来，打个包，跑起来！！
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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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Q：什么是Spark？A：简单理解，Spark是在Hadoop基础上的改进，是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。
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