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进入大数据阶段就意味着进入NoSQL阶段,更多的是面向OLAP场景,即数据仓库、BI应用等。大数据技术的发展并不是偶然的,它的背后是对于成本的考量。集中式数据库或者基于MPP架构的分布数据库往往采用的都是性能稳定但价格较为昂贵的小型机、一体机或者PC服务器等,扩展性相对较差;而大数据计算框架可以基于价格低廉的普通的硬件服务器构建,并且理论上支持无限扩展以支撑应用服务。
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通过前面的章节我们了解到了如何嵌入Hwnd窗口以及WinForm控件,但是嵌入的控件存在覆盖wpf控件的情况,嵌入控件上面无法显示王鹏飞控件,对UI的布局有一定的影响。本文提供一种解决方法,将wpf控件通过HwndHost的方式嵌入到wpf界面中,以实现HwndHost控件上显示wpf控件的功能。因为默认嵌入控件的承载Window使用了AllowsTransparency,如果需要自己定制窗口属性则可以直接使用Window。
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Spark+Flink+Kafka环境配置
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这一篇主要给软工的兄弟姐妹介绍一下本门课程需要的一些组件和下载的方式,以及系统的安装,可能大家已经安装好了,也可能有些覆盖不到的地方,也请大家多多包涵;还是希望这篇文章能够帮助到大家一些地方的。如果大家学习过程中有什么问题可以一起交流,能联系到我的话,在下也很乐意为大家排忧解难。
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2021AY/testfirst.git 远程仓库的地址 如果配置了SSH可以使用SSH地址。#origin 表示创建一个别名基于远程仓库 以后用这个别名就可以。git commit -m "初始化提交"#提交暂存区所有改动到本地仓库。# 将本地分支推送到远程仓库。#将修改的文件添加到暂存区。
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下载源代码包,下面会使用 agent即为启动成功。注意:等待 elasticsearch 启动完成,再启动 OAP将apache-skywalking-apm-6.6.0.tar.gz解压到/opt目录进入opt目录cd /opt/默认8080端口可能被占用,可以改成其他的,如35567打包后放到了/opt/目录下,名字是spring-boot-demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar因为机制为懒加载,所以当只有你调用该java接口时,页面上才有显示。所以第一次访问时,数据是没有的。
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首先,你需要下载 Redis 5.0.6 版本的源码。你可以从 Redis 官网或者通过。返回/opt目录删除redis压缩文件和解压后的文件。尝试通过redis客户端连接到redis服务。通常,Redis 的配置文件位于源码的。将这个配置文件复制到合适的目录,例如。创建一个 systemd 服务文件。创建一个 systemd 服务文件。创建一个 systemd 服务文件。创建一个 systemd 服务文件。将编译后的 Redis 安装到。配置redis后台启动。查看Redis服务状态。
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es默认占用内存太多(2G),测试用的服务器总内存才2G,导致无法启动,需要修改JVM配置。根据自己的实际情况修改,内存占用太多也会造成服务器卡顿。
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docker安装mysql,docket安装MySQL读写分离,docker安装ES,docker安装kibana,docker安装redis,docker安装jenkin ,docker安装可视化管理工具
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2) 在ReqServlet3中,将获取的用户id放在request域中,并请求转发到另一个ReqServlet4中,1) 创建ReqServlet3和ReqServlet4两个servlet类,3) 在ReqServlet4中,获取用户id,然后查询该用户信息,并响应,5)通过浏览器访问ReqServlet3,展示查询信息。4) 在web.xml中配置初始化参数。
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在B站尚硅谷学习Kafka时记录一下笔记,感兴趣的可以去看原视频【尚硅谷Kafka教程,2024新版kafka视频,零基础入门到实战】 https://www.bilibili.com/video/BV1Gp421m7UN/?share_source=copy_web&vd_source=01eee27c96c116a33d9ff7acbd951053
数据错误
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注意:--server执行连接Presto的coordinator节点,--catalog指定连接hive,这里写的名字和“/opt/presto-0.280/etc/catalog”路径中配置的properties名称保持一致。分别在zzy01,zzy02,zzy03节点上启动Presto Server,启动可以采用前台方式,日志会打印到控制台,也可以采用后台方式启动Presto,日志存放在“/opt/presto-0.280/data/var/log”路径下。
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在Flink中,实现流之间连接的操作可以分为两类。第一类是基于原生State状态存储的Connect算子操作,这种方式可以实现低延迟的数据连接和转换;第二类则是基于窗口的JOIN操作,这种方式又可以细分为window join和interval join两种,通过对数据进行时间窗口和滑动窗口的划分,实现不同粒度的数据关联和计算。Regular Join(常规 Join)Interval Join(时间区间 Join)Temporal Join (版本表 Join基于事件时间的 Temporal Join基于
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dataphin中如何写python以及一些坑点的介绍
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linux安装Elasticsearch
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是 RabbitMQ 的命令行管理工具,可以用于执行各种管理任务,如创建队列、交换机,查看队列状态等。查看 RabbitMQ 服务器信息列出所有交换机列出所有队列创建一个交换机创建一个队列绑定队列到交换机发送消息到指定交换机获取队列消息这些命令只是一些基本用法示例,工具支持更多功能和选项。你可以通过运行命令来获取更详细的帮助信息,或者查看官方文档以了解更多选项和使用方法。
数据错误
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Apache Hive的基本使用语法
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数据迁移过程中timestamp数据类型遇到的问题及解决方法
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Linux环境搭建Spark分为两个版本,分别是Scala版本和Python版本。本环境以 Python 环境为例。
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在com.tipdm.sparkDemo包下新建WordCount类并指定类型为object,编写spark程序实现单词计数器。整个程序会读取指定路径下的文件,计算每个单词的出现次数,并打印结果。这是一个使用Spark进行基本文本分析的常见示例。在Scala中,对象可以包含方法和字段,并且可以作为程序的入口点。这两个类,它们都是Apache Spark的核心组件。在Scala的基础上((在Scala中,这相当于Java中的。对象,它是Spark应用程序的入口点。,它包含了要读取的文件的路径。
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数据库是应用及计算机的核心元素,负责存储运行软件应用所需的一切重要数据。为了保障应用正常运行,总有一个甚至多个数据库在默默运作。我们可以把数据库视为信息仓库,以结构化的方式存储了大量的相关信息,并合理分类,方便搜索及使用。
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其实“数据湖”的概念由来已久,如果追溯时间大概可以到2011年。如今我们经常提及的数据湖其实可以被认为是一个集中式的安全存储库,用户可以任何规模存储、管理、发现并共享所有结构化和非结构化数据,过程中无需预定义架构。
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随着数字化的进程,数据的处理、存储和传输得到了飞速的发展。高带宽的需求使得短距互联成了系统发展的瓶颈。受损耗和串扰等因素的影响,基于铜线的电互联的高带宽情况下的传输距离受到了限制,成本也随之上升。而且过多的电缆也会增加系统的重量和布线的复杂度。与电互连相比,基于多模光纤的光互连具有高带宽、低损耗、无串扰和匹配及电磁兼容等问题,而开始广泛地应用于机柜间、框架间和板间的高速互连。
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云+X案例展 | 金融类:荣之联助力君康人寿构建新一代数据中心
近年来,互联网、大数据、云计算和物联网等行业的蓬勃发展,对数据的存储、交换、计算等的应用需求不断增加,使得大数据发展需求下对上游基础设施领域的需求持续旺盛,促进了数据中心(简称“IDC”)需求的不断增加。同时,各国5G技术的发展和商用化的推广又进一步促进了IDC行业爆发增长。未来,IDC行业必将成为物联网、云计算及5G技术的不断完善与发展下又一风口。
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云+X案例展 | 民生类:智领云数据中台为“健康武汉”增砖添瓦
与前一个十年相比,如今企业对大规模应用的需求产生了巨大变化,例如: 在互联网领域内,高度连接的应用在海量数据的情况下对于可靠性、性能以及连接性的要求有了数个数量级的提高; 快速响应商业洞见; 快速响应市场/客户需求; 对于企业来说数据的存储、收集和分析变得至关重要,对前沿科技的技术(机器学习,人工智能)支持变得至关重要。
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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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2019年技术盘点云数据库篇(一):UCloud专家谈云数据库:千锤百炼 云之重器
公有云逐渐成为企业运行 IT 设施的新趋势,那么作为企业最核心的系统—数据库,数据上云也成为大数据时代的必然选择。对企业来说,数据可视为其命脉,因此数据迁移上云就意味着将企业“命脉”搬到云平台。事实上,数据上云有两种形式,数据库直接上云或者选择云数据库,而云数据库利用其云原生的优势具备了许多过去数据库产品不具备的优势,包括可靠性、弹性、存储容量以及成本等,正逐渐被更多的企业所接受。
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随着移动互联网、信息技术等创新发展,数据量呈指数级爆发式增长并表现在多个方面,即规模扩张、结构多元化的数据新形态;业务升级转型带来的场景化需求数据新部署;市场细分带来的数据应用新模式以及承载行业发展,发挥核心资源池地位的数据新价值等。据IDC预测,全球数据圈将从2018年的33ZB增至2025年的175ZB,实现5倍以上的增长。在新数据时代,数据在数据形态、部署环境、应用模式和价值需求等方面均出现了更为精细化的需求,应对数据爆发压力,欲将海量的连接、微秒级的延迟、极高的性能体验为我所用,创新存储价值则变得势在必行。
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点赞功能大家都不会陌生,像微信这样的社交产品中都有,但别看功能小,想要做好需要考虑的东西还挺多的,如海量数据的分布式存储、分布式缓存、多IDC的数据一致性、访问路由到机房的算法等等。
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腾讯Techo开发者大会揭晓云存储发展趋向:高性能、高可用、高性价比
产业数字化转型过程中产生着比过去任何一个时代都多的数据。在这样的背景下,数据存储技术应该怎么发展?11月7日,在腾讯Techo开发者大会上,来自科研领域的专家和腾讯云存储业务的工程师们共同揭开了云存储的发展趋势。
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戴尔与AMD强强联合:五款PowerEdge服务器 ,让用户无法抗拒的选择
一口气发布5款产品,除了戴尔对于市场的乐观,更来源于对产品的自信,而这份自信则在于与AMD的强强联合。
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i 智慧 | 回首30年存储演进之路 再看新数据时代阿里云存储如何革故鼎新?
人类以日新月异的速度刷新着科技的成果,其中存储的发展历史尤其悠久,堪称万年进化史。自文明诞生以来,我们就一直在寻求能够更有效存储信息的方式,从4万年前的洞穴壁画、6000年前泥板上的楔形文字,到今天普及的SSD/闪存,再到对量子存储、DNA存储技术的探索,脚步从未停止。据IDC预测,2025年全球数据将有175 ZettaBytes的总量。如此惊人而又庞大的数据量,为存储市场带来机遇的同时,也带来了不小的挑战。
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排序算法这么多,这里先将排序算法做个简单分类: 一、可以根据待排序的数据量规模分类: 内部排序:在排序过程中,待排序的数据能够被全部加载进内存中 外部排序:待排序的数据太大,不能全部同时放入内存,排序过程中需要内存与外部存储交换数据
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阿里云存储负责人吴结生:安全可靠是云存储立身之本, 智能技术将激活存储技术新变革...
人类以日新月异的速度刷新着科技的成果,其中存储的发展历史尤其悠久,堪称万年进化史。自文明诞生以来,我们就一直在寻求能够更有效存储信息的方式,从4万年前的洞穴壁画、6000年前泥板上的楔形文字,到今天普及的SSD/闪存,再到对量子存储、DNA存储技术的探索,脚步从未停止。