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本文从大数据视角出发,结合时序数据库的核心选型维度,对比国内外主流产品的优劣势,重点剖析Apache IoTDB在性能、兼容性、易用性、成本等方面的核心竞争力,并补充实操落地指南,为企业时序数据库选型提供全方位的实操性参考。
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在数据主权与技术自主可控成为国家战略的背景下,Apache IoTDB凭借其开源生态、工业场景深度适配和持续创新的能力,已成为企业时序数据管理的首选方案。其不仅解决了存储成本、查询性能等现实问题,更为企业构建了面向未来的数据基础设施。立即行动:访问IoTDB官网下载最新版本,或通过Timecho企业版获取专业支持,开启您的时序数据管理新篇章。下载链接企业版官网链接。
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从一次"Kafka消息丢失导致订单漏处理"的故障出发,深度剖析RocketMQ与Kafka的架构差异。通过事务消息、顺序消息、延迟消息的实现原理对比,以及NameServer与ZooKeeper的架构差异,揭秘为什么金融场景用RocketMQ、日志场景用Kafka、以及事务消息如何保证分布式事务一致性。配合架构图展示消息流转,给出不同业务场景的MQ选型建议。
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文章摘要: 本文探讨了基于Java的大数据实时流处理技术在工业物联网(IIoT)设备状态监测中的应用与挑战。工业物联网通过传感器网络实现设备数据实时采集,而Java生态(如Apache Flink、Kafka)为数据流处理提供了高效架构,支持故障预测和预防性维护。文章详细解析了技术架构(采集-传输-处理-存储)、Flink的事件时间语义和状态管理机制,并附代码示例展示温度阈值监测。某钢铁企业案例验证了该技术能提前预警高炉异常,显著降低故障率。全文揭示了Java大数据技术在工业智能化转型中的核心价值。
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加载基础定义 (Load Base Definitions): 从开始,递归加载所有Kconfig.*文件,建立起完整的配置选项树。Kconfig.*设置默认值 (Set Default Values): 加载板级的,提供一套基准配置。应用用户配置 (Apply User Configurations)prj.conf(应用主配置) (Application main configuration)(特定板级配置) (Specific board configuration)-DSHIELD提供的.conf。
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摘要:Hudi通过改造RBO和CBO优化查询性能。RBO方面,实现过滤下推、分区修剪和投影下推,利用Hudi的文件结构、索引和分区特性减少数据扫描。CBO方面,收集文件级和列级统计信息,帮助查询引擎准确估计代价,选择最优计划。源码层面通过HoodieFileIndex、HoodieRelation等类实现与Spark等引擎的集成,最终降低查询IO和计算开销。
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本文系统梳理了Git在实际项目开发中的核心用法,涵盖从初始化到部署的全流程关键操作。重点包括:1)项目初始化两种方式(本地新建与远程克隆);2)日常开发中的代码暂存与提交规范;3)多人协作时的分支管理策略;4)远程仓库同步与版本回退技巧;5).gitignore配置与dist部署实战。文章提炼了高频命令组合,如功能分支开发流程(git checkout -b → 开发 → git merge)、紧急回退(git reset --hard)等,并给出项目级最佳实践建议u
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摘要(149字): 本文深入剖析了即时通讯(IM)系统的核心架构设计与技术实现方案。系统采用微服务架构,划分为消息传输服务和存储检索服务两大模块,通过MySQL+Elasticsearch混合存储方案实现消息的可靠持久化与高效检索。消息传输服务基于brpc框架实现消息转发逻辑,采用Protobuf定义标准接口;存储层通过封装ES操作实现全文检索功能,MySQL负责结构化数据存储。系统整体通过etcd实现服务治理,利用RabbitMQ异步处理消息持久化,构建了一个高并发、低延迟的IM系统完整解决方案。
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本文介绍了基于Python multiprocessing库的多进程爬虫实现方法,重点解决CPU密集型任务下的性能瓶颈问题。通过京东图书数据爬取的实战案例,对比了单进程(128.45秒)、多线程(112.73秒)和多进程(55.32秒)三种实现方案,验证了多进程在复杂HTML解析等CPU密集型任务中的显著优势(效率提升57%)。文章详细讲解了进程间通信机制(Queue、Manager等)、进程安全措施以及优化策略,包括进程数量控制、任务拆分和内存管理等核心内容。最后提出了分布式扩展、混合架构等进阶建议,为处
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使用 Docker Compose 部署 Spark 集群连接到集群并使用 PySpark执行基本的分布式数据处理任务通过 Web UI 监控集群状态这为进一步的大数据处理和分析奠定了基础。
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摘要:Catalyst是SparkSQL的核心查询优化器,采用基于规则(RBO)和成本(CBO)的多阶段优化框架。其优化流程分为四个阶段:1)解析阶段将SQL/DataFrame转换为语法树;2)分析阶段结合元数据校验语义合法性;3)逻辑优化阶段通过规则优化(如谓词下推、列裁剪等)减少数据量和操作;4)物理优化阶段将逻辑计划转化为最优物理执行计划(如选择Join策略)。Catalyst支持自定义优化规则扩展,通过"语法校验-RBO优化-CBO选择"三层递进实现高效查询优化。
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安全模式是Hadoop的一种保护机制,通常在NameNode启动时自动进入。只有在完成足够数据块报告后才会自动退出。手动关闭安全模式可能会影响数据完整性。在Hadoop配置文件中,安全模式相关参数可以在。中设置,但不建议直接修改这些参数来关闭安全模式。作者看了很多文章,最后发现关闭安全模式就可以用。
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本文介绍了如何通过Elastic Agent Builder的内置MCP服务器为AI助手扩展私有数据访问能力。主要内容包括:1)MCP服务器的作用,让AI模型能发现和使用外部工具;2)三种集成模式的选择建议;3)具体操作示例演示如何在Cursor代码编辑器中连接自定义知识库工具。文章强调通过MCP协议可以安全地将内部文档、日志等私有数据接入AI工作流,提升助手的准确性和实用性。最后提供了实施步骤总结:选择协议、构建工具、连接IDE,帮助用户创建更智能的数据感知工作环境。
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如果没有安装git,终端执行以下命令安装;
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本文详细介绍了在两台服务器上部署RabbitMQ集群的完整流程。主要内容包括:1)环境准备,包括端口开放和防火墙配置;2)分别在两个节点部署RabbitMQ容器,确保Erlang Cookie一致;3)配置主机名解析;4)将从节点加入主节点形成集群;5)验证集群状态;6)设置镜像队列实现高可用。关键点在于确保节点间通信正常、Erlang Cookie一致,并通过join_cluster命令建立集群关系。最后还提供了节点故障处理建议和数据持久化方法。
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MySQL DB] → (JDBC) → [鲲鹏 AArch64 服务器] → (HDFS/Kafka/Hive) → [CDP 7.3 集群 (x86_64)]⚠️ 需在鲲鹏服务器安装 Hadoop 客户端配置(core-site.xml, hdfs-site.xml),或使用 Hive JDBC 直接连接。✅ 数据将写入 CDP 集群的 HDFS 和 Hive 表中。在华为鲲鹏(Kunpeng)AArch64 架构环境下,将。:CDP 节点能访问 Oracle/MySQL 数据库。
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起因时,今天启动运行RabbitMQ时报错,一时间很难纳闷,昨天还很正常怎么突然有问题了。不用重启,但跟方案一 一样可能还会被占用。查了下信息,发现是Hyper-V保留端口导致的。1.首先检查了服务,确认后台没有重复启动。2.检查了端口,也没有被其他应用占用。管理员权限运行cmd。管理员权限运行cmd。协议 tcp 端口排除范围。开始端口 结束端口。* - 管理的端口排除。
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Elasticsearch 架构深度解析 本文深入剖析Elasticsearch的分布式系统架构,揭示其支撑亿级数据毫秒级搜索的奥秘。主要内容包括: 架构全景:展示客户端层、协调节点、主节点、数据节点和Ingest节点的协作关系 核心组件详解: 协调节点的请求路由和结果合并机制 主节点负责集群状态管理和分片分配 数据节点处理存储和查询操作 Ingest节点实现数据预处理 存储引擎:Lucene倒排索引的工作原理,通过词到文档映射实现高效搜索 文章结合图解和真实场景,帮助读者掌握设计高性能、高可用集群的关键原
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涉密项目,进出机房要登记,严禁挂在日志磁盘,我们项目的日志打印到了本地磁盘,项目出现异常,日志查验困难。需要将本地磁盘打印日志传输到es,通过kibana或grafana展示日志。

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