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  Kafka系列（一）【消息隊(duì)列、Kafka的基本概念、Kafka的工作機(jī)制、Kafka可滿足的需求、Kafka的特性、Kafka的應(yīng)用場(chǎng)景】

  轉(zhuǎn)自《Kafka并不難學(xué)！入門(mén)、進(jìn)階、商業(yè)實(shí)戰(zhàn)》 1. 消息隊(duì)列的來(lái)源 在高并發(fā)的應(yīng)用場(chǎng)景中， 由于來(lái)不及同步處理請(qǐng)求，接收到的請(qǐng)求往往會(huì)發(fā)生阻塞。 例如，大量的插入、更新請(qǐng)求同時(shí)到達(dá)數(shù)據(jù)庫(kù)，這會(huì)導(dǎo)致行或表被鎖住，最后會(huì)因?yàn)檎?qǐng)求堆積過(guò)多而觸發(fā)“連接數(shù)過(guò)多的異

  2024年02月20日

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  HDFS中數(shù)據(jù)遷移的使用場(chǎng)景和考量因素

  冷熱集群數(shù)據(jù)同步、分類(lèi)存儲(chǔ) 集群數(shù)據(jù)整體搬遷 當(dāng)公司業(yè)務(wù)迅速的發(fā)展，導(dǎo)致的當(dāng)前的服務(wù)器數(shù)量資源出現(xiàn)臨時(shí)緊張的時(shí)候，為了更高效的利用資源，會(huì)將A機(jī)房數(shù)據(jù)整體遷移到B機(jī)房的，原因可能是B機(jī)房機(jī)器多，而且B機(jī)房本身開(kāi)銷(xiāo)較A機(jī)房低些等 數(shù)據(jù)的準(zhǔn)實(shí)時(shí)同步 數(shù)據(jù)準(zhǔn)實(shí)

  2024年02月11日

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  大數(shù)據(jù)Flink（五十三）：Flink流處理特性、發(fā)展歷史以及Flink的優(yōu)勢(shì)

  文章目錄 Flink流處理特性、發(fā)展歷史以及Flink的優(yōu)勢(shì) 一、Flink流處理特性 二、發(fā)展歷史

  2024年02月14日

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• Redis可以用作數(shù)據(jù)庫(kù)嗎？它的適用場(chǎng)景是什么？

  是的，Redis可以用作數(shù)據(jù)庫(kù)。雖然Redis通常被認(rèn)為是一個(gè)內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)（in-memory database），但它也可以通過(guò)持久化機(jī)制將數(shù)據(jù)保存在磁盤(pán)上，以便在重啟后恢復(fù)數(shù)據(jù)。 Redis的適用場(chǎng)景包括但不限于以下幾個(gè)方面： 緩存：Redis的高性能、低延遲和良好的緩存策略使得它非常適合作為

  2024年02月13日

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• 數(shù)據(jù)無(wú)量綱化 學(xué)習(xí)（2）：數(shù)據(jù)縮放(數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 / 數(shù)據(jù)無(wú)量綱化 )的作用、適用場(chǎng)景、具體方法

  將不同規(guī)格的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到同一規(guī)格，或?qū)⒉煌植嫉臄?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到某個(gè)特定分布的需求，這種需求統(tǒng)稱為將數(shù)據(jù)“無(wú)量綱化”。 在以梯度和矩陣為核心的算法中，譬如邏輯回歸，支持向量機(jī)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，無(wú)量綱化可以加快求解速度； 在距離類(lèi)模型，譬如K近鄰，KMeans聚類(lèi)中，無(wú)

  2023年04月08日

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• 阿里云通用算力型u1實(shí)例規(guī)格介紹（實(shí)例特點(diǎn)、適用場(chǎng)景、指標(biāo)數(shù)據(jù)）

  阿里云在2022金秋云創(chuàng)季活動(dòng)中新增了一個(gè)通用算力型u1實(shí)例規(guī)格的云服務(wù)器，這是最新產(chǎn)品，本文介紹云服務(wù)器ECS通用算力型實(shí)例規(guī)格族的特點(diǎn)，并列出了具體的實(shí)例規(guī)格。 通用算力型實(shí)例提供均衡的計(jì)算、內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)資源，支持多種處理器和多種處理器內(nèi)存配比。該類(lèi)型實(shí)

  2024年02月02日

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  【數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)】線索二叉樹(shù)（適用場(chǎng)景+圖文推導(dǎo)過(guò)程+C語(yǔ)言代碼實(shí)現(xiàn)）

  普通二叉樹(shù)（如下圖）： 空間浪費(fèi) ：存在大量“∧”，該空間未利用。 時(shí)間效率 ：查找一次結(jié)點(diǎn)的前驅(qū)、后繼就需要遍歷一次，時(shí)間效率低。 ????????在實(shí)際問(wèn)題中，如果所用的 二叉樹(shù)需經(jīng)常遍歷或查找結(jié)點(diǎn)時(shí)需要某種遍歷序列中的前驅(qū)和后繼，那么采用線索二叉鏈表

  2024年02月04日

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• 大數(shù)據(jù)大比拼：Hive vs HBase，你知道兩者的區(qū)別和適用場(chǎng)景嗎？

  Apache Hive和Apache HBase是兩個(gè)非常流行的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)。盡管兩者都是Apache軟件基金會(huì)的項(xiàng)目，但它們被設(shè)計(jì)用于不同的用例。在本篇博客中，我們將介紹Hive和HBase的基本概念，以及它們的區(qū)別和應(yīng)用場(chǎng)景。 Apache Hive是一種基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件，它允許用戶使用SQL來(lái)

  2023年04月09日

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  [數(shù)據(jù)存儲(chǔ)]HDFS的簡(jiǎn)介、初始化配置與運(yùn)行

  HDFS（Hadoop Distributed File System）Hadoop分布式文件系統(tǒng)，是Hadoop項(xiàng)目中關(guān)于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的組件，是Hadoop項(xiàng)目的一部分。 HDFS采用主從模式的分布式存儲(chǔ)方式存儲(chǔ)文件。對(duì)于超大的數(shù)據(jù)而言，單個(gè)服務(wù)器無(wú)法承擔(dān)對(duì)改數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和讀取工作。所以采用分布式的架構(gòu)對(duì)文件進(jìn)行存儲(chǔ)。

  2024年02月12日

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  mysql數(shù)據(jù)庫(kù)遞歸查詢樹(shù)形結(jié)構(gòu)（適用場(chǎng)景：菜單多級(jí)分類(lèi)，多級(jí)關(guān)聯(lián)評(píng)論查詢），用strea流把list轉(zhuǎn)成樹(shù)的方法詳解

  層次關(guān)系： 現(xiàn)在的需求是把這個(gè)層級(jí)關(guān)系，在前端顯示出來(lái)，后端的處理方法有兩種： 1.直接把全部的數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫(kù)中拿到，然后在java代碼里面使用樹(shù)形結(jié)構(gòu)來(lái)進(jìn)行解析，但是這種做法只能在數(shù)據(jù)量比較小的時(shí)候使用，然后數(shù)據(jù)量一大會(huì)造成內(nèi)存溢出 2.在mysql中創(chuàng)建一個(gè)函數(shù)

  2024年02月05日

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