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本文介绍了在Flutter for OpenHarmony应用开发中使用Hive CE实现数据持久化的方案。Hive CE作为纯Dart编写的键值存储库，具有高性能和良好兼容性优势。文章详细讲解了环境配置、三种典型使用场景（简易配置存储、自定义模型映射、响应式UI），并针对OpenHarmony平台提供了避坑指南。最后通过构建一个具备AES-256加密能力的鸿蒙安全账户保险箱实例，展示了Hive CE在OpenHarmony上的实际应用。该方案为Flutter鸿蒙应用开发提供了高效可靠的本地存储解决方案。
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- 加农炮手Jinx
- 昨天
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本文介绍了微服务架构中的注册中心概念及其核心作用。注册中心作为服务实例的"地址簿"，实现了服务的动态发现，解决了硬编码URL的问题。文章阐述了注册中心的三种角色（服务提供者、消费者、注册中心）和核心功能（服务注册、发现、健康检查），并基于CAP理论对比了Zookeeper、Eureka和Nacos等常见注册中心的特性差异。重点演示了如何搭建Eureka注册中心服务器，以及将服务注册到Eureka的具体步骤，包括依赖引入、配置编写和启动验证。通过注册中心的使用，可以有效解决服务地址动态变化
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- 利刃大大
- 前天
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本文介绍了在Go语言微服务架构中整合Nacos、Elasticsearch、Redis和Kafka四大中间件的实践方案。Nacos作为服务注册中心实现服务发现；Elasticsearch提供高效数据检索；Redis用于缓存和分布式锁；Kafka处理异步消息通信。文章详细阐述了各组件在Go微服务中的具体整合方法，包括客户端选择、数据模型映射等技术细节，并展示了完整的技术栈全景图。这种整合方案能够构建高并发、高可用的分布式系统，充分发挥Go语言与中间件的协同优势。
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- BlueSea 每日coding
- 23小时前
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摘要：Hadoop 3.x实时用户行为分析平台构建实践 本文基于Hadoop 3.3.6生态构建了一套支持实时分析的企业级用户行为平台，整合HDFS 3.x、Spark 3.4.1和Flink 1.17.0三大核心组件。平台采用分层架构设计，通过HDFS纠删码和冷热数据分层实现存储成本降低50%，结合Kerberos+Ranger提供企业级安全防护。关键技术实现包括：HA高可用集群部署、EC纠删码存储优化、实时离线计算融合架构，以及完整的Kerberos认证配置流程。该方案已成功应用于短视频场景，日均处理1
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- 小邓睡不饱耶
- 昨天
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本文从Elasticsearch查询优化的核心维度出发，系统性地介绍了索引设计、查询语句、集群配置和缓存策略的优化方法。通过合理设计分片与副本、优化字段映射、利用索引别名等索引设计优化手段，从源头降低查询开销；在查询语句层面，建议优先使用Bool查询和过滤上下文，避免低效语法；同时结合集群资源配置和缓存策略调整，全方位提升ES查询性能。文章通过具体案例和优化前后对比，为开发人员提供了可落地的优化方案，适用于各类ES应用场景的性能调优需求。
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- 闻哥
- 昨天
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工作区和本地仓库之间的过渡区（也叫索引区），本质是 .git/index 文件（记录待提交的文件列表）；：隐藏在工作区 .git 文件夹里的核心区域，存储所有 commit 快照、分支、历史记录；~/.gitconfig：全局配置（git config --global 修改）；Tree 对象：存储目录结构（记录文件名和对应的 Blob/Tree 对象）；refs/tags/v1.0：指向标签 v1.0 对应的 commit；：你本地电脑上编辑代码 / 文件的文件夹（看得见、能直接修改的地方）；
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- 睡醒了叭
- 22小时前
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其中_HOST 应该没解析成本机host如node-1 但解析成为了localhost，体现在hdfs的日志中。将其改为node-1后 启动时namenodes on [node-1] nodename也能正常启动。然后去找core-site.xml中的配置发现fs.defaultFS的值是localhost。直接使用principal hdfs/node-1@HADOOP.COM能启动。但改为principal hdfs/_HOST@HADOOP.COM就启动不了。我的host也是node-1。
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- goodideayi
- 昨天
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本文详细介绍了从Elasticsearch 8.17.2升级到9.2.4的完整流程。由于官方升级路径限制，需分两阶段进行：先升级至8.19.0，再升级至9.2.4。文章包含11个关键步骤：1)升级前检查与备份；2)兼容性验证；3)分片分配管理；4)分节点滚动升级；5)Kibana升级；6)验证流程。特别强调Java版本要求（8.19.0需Java17+，9.2.4需Java21+）和插件兼容性问题。提供完整的回滚方案、时间预估（10-14小时）和常见问题解答，适用于生产环境升级场景。
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数字基础设施建设是指以新一代信息技术（如5G、人工智能、大数据、云计算、物联网等）为核心，构建支撑经济社会数字化转型的物理与虚拟基础设施体系。它不仅包括传统的信息通信网络（如宽带、移动通信基站），还涵盖数据中心、智能计算中心、工业互联网平台、物联网感知设备等新型设施，以及与之配套的软件、算法、数据资源等无形资产。daima 年份 固定宽带订阅 固定电话订阅 移动蜂窝 安全网络服务 数字基础设施建设。：本数据采用王岚等(2025）测度方法，利用熵值法测算得到一国数字基础设施建设指数。
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- T0620514
- 前天
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你是否遇到过这样的场景？电商大促时，实时销量看板延迟10分钟才更新；银行风控系统因处理速度慢，漏掉一笔关键交易；数据仓库跑一个ETL任务要通宵——这些都是大数据系统性能不足的典型表现。本文将覆盖从离线ETL到实时计算的全链路优化技巧，帮助工程师解决“数据量大但处理慢”“资源浪费但瓶颈难定位”等实际问题。本文以“快递分拣中心”为贯穿比喻，先拆解ETL与实时计算的核心概念（第2章），再用数学模型量化性能指标（第4章），接着通过电商大促实战案例演示优化过程（第5章），最后展望未来趋势（第7章）。ETL。
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- AI 小程序开发2020
- 前天
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OpenAI发布研究预览版GPT-5.3-Codex-Spark，这是首个专为实时编程优化的精简模型。该模型与Cerebras合作开发，在Wafer Scale Engine 3硬件上实现超低延迟，每秒可生成1000+token，同时保持强大的编程能力。Codex-Spark支持128k上下文窗口，现向ChatGPT Pro用户开放测试，具有独立频控机制。该模型在SWE-Bench Pro等基准测试中表现优异，且通过WebSocket连接等优化措施将响应延迟降低50%。作为双模式Codex战略的第一步，Co
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- 吴脑的键客
- 昨天
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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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