xxl-job架构原理讲解
总的来说，调用中心是用来控制定时任务的触发逻辑，而执行器是具体执行任务的，这是一种任务和触发逻辑分离的设计思想，这种方式的好处就是使任务更加灵活，可以随时被调用，还可以被不同的调度规则触发。任务第一次触发的时候选择了执行器实例A，由于任务执行时间长，任务第二次触发的时候，执行器的路由到了B，此时A的
时序数据库：TDengine整体架构
TDengine 的设计是基于单个硬件、软件系统不可靠，基于任何单台计算机都无法提供足够计算能力和存储能力处理海量数据的假设进行设计的。因此 TDengine 从研发的第一天起，就按照分布式高可靠架构进行设计，是支持水平扩展的，这样任何单台或多台服务器发生硬件故障或软件错误都不影响系统的可用性和可靠
深入解析《企业级数据架构》：HDFS、Yarn、Hive、HBase与Spark的核心应用
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STM32信息安全 1.2 课程架构介绍：芯片生命周期管理与安全调试
到TZ-Closed状态时，相当于我把安全侧的所有的调试都关闭了，TZ-Closed状态只有开启了Trust-Zone的时候才会有，H556x或者H57x系列芯片，默认出厂时就是没有开启的状态，这个时候时没有TZ-Closed的状态，TZ-Closed状态可以变成Closd状态或者时Lock状态，这
论基于架构的软件设计方法及应用
2021年7月，我所在的公司承担了广东省某医院的网上预约挂号项目的开发工作，我有幸作为系统架构师参与整个系统的开发过程，并负责了系统架构设计工作。该系统以预约挂号为主线，其中包括管理平台审核、确认挂号、订单支付、更新预约状态等业务模块。本文以网上预约挂号项目为例，详细论述了ABSD方法在该项目中的具
docker 的八大技术架构(图解)
docker 的八大技术架构的学习
论基于架构的软件设计方法（ABSD）及应用（系统架构师2024最新版）
本文以某银行统一收单平台项目为例，主要论述了ABSD方法在该项目中的具体应用。2020年1月，我参与了某银行新一代统一收单平台的研发，该系统主要包含商户管理、风险控制、数据分析等功能模块，我在该项目中担任系统架构师，主要负责整体架构方案设计。系统整体采用了基于架构的软件设计方法。在架构需求阶段，通过
数据架构的大数据处理：Hadoop 与 Spark 的结合
1.背景介绍大数据处理是现代数据科学和工程的核心技术，它涉及到处理海量、高速、多源、不确定性和不可靠性的数据。随着互联网、人工智能、物联网等领域的快速发展，大数据处理的重要性日益凸显。Hadoop 和 Spark 是目前最主流的大数据处理技术，它们各自具有不同的优势和应用场景。Hadoop 是一个开
马斯克开源Grok-1：3140亿参数迄今最大，权重架构全开放，磁力下载
今天凌晨，马斯克旗下的大型模型公司 xAI 宣布正式开源了一款名为「Grok-1」的混合专家（MoE）模型，该模型包含着 3140 亿个参数，成为当前参数量最大的开源大语言模型之一。
NVIDIA NIM 提供优化的推理微服务以大规模部署 AI 模型
生成式人工智能的采用率显着上升。在 2022 年 OpenAI ChatGPT 推出的推动下，这项新技术在几个月内就积累了超过 1 亿用户，并推动了几乎所有行业的开发活动激增。到 2023 年，开发人员开始使用来自 Meta、Mistral、Stability 等的 API 和开源社区模型进行 PO
flink第一课（详细理论）--体系架构
01 Flink简介Flink的体系架构基本上可以分为三层，由上往下依次是API & Libraries层、Runtime核心层以及物理部署层。API & Libraries层作为分布式数据处理框架，Flink同时提供了支撑流计算和批计算的接口，并在此基础之上抽象出不同的应用类型的组件库，如基于流
图解Kafka架构学习笔记（一）
在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，Storm通过消费Kafka的数据进行计算。
盘点五种主流的大数据计算框架
Apache Spark：Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，它支持在内存中进行高性能的数据处理。Spark提供了一系列的API，包括基于批处理的Spark Core，基于流处理的Spark Streaming，基于图计算的GraphX，以及基于机器学习的MLlib。Apach
Redis高并发缓存架构性能优化实战
解决方案RedLockRedLockCPZAB。
深入了解Hadoop：架构、组件与工作流程
用户只需编写少量的Map和Reduce函数代码，就可以利用Hadoop的分布式处理能力来完成复杂的数据处理任务。同时，Hadoop还提供了丰富的API和工具来支持数据的导入、导出、格式转换等操作，使得用户可以更加灵活地使用和处理大数据。Hadoop是一个分布式系统的基础架构，用户可以在不了解分布式底
Service Weaver：Google开源基于分布式应用程序开发的框架，重新定义微服务边界
今年6月，一群谷歌员工（由谷歌软件工程师Michael Whittaker领导）发表了一篇名为“Towards Modern Development of Cloud Applications”的论文。正如Whittaker等人所指出的，从架构上讲，微服务本身设置就有问题，它是一个没有边界的结构它们
Spark源码之Spark on Yarn运行时架构
在当今大数据时代，数据处理和分析已成为各行各业的核心任务之一。为了有效地处理海量数据并实现高性能的分布式计算，Apache Spark作为一款强大而灵活的开源框架崭露头角。Spark的成功不仅源于其卓越的性能和易用性，更在于其开放源代码的本质，为研究者、工程师和开发者提供了深入学习的机会。Spark
Eureka注册中心：实现微服务架构下的服务发现与治理的艺术（一）
Eureka注册中心是Netflix开发的一个基于REST的服务，主要用于微服务架构中的服务发现与治理。在分布式系统中，Eureka注册中心充当了一个“通讯录”的角色，记录了服务和服务地址的映射关系。服务提供者会将自己的信息注册到Eureka Server中，而服务消费者则通过Eureka Serv
【架构】GPU架构总结
在之前的 SM 概览图以及上图里，可以注意到 SM 内有两个 Warp Scheduler 和两个 Dispatch Unit. 这意味着，同一时刻，会并发运行两个 warp，每个 warp 会被分发到一个 Cuda Core Group(16 个 CUDA Core), 或者 16 个 load/
数据仓库Inmon和Kimball架构
在Inmon模式中，并不强调事实表和维度表的概念，因为数据源变化的可能性较大，需要更加强调数据的清洗工作，从中抽取实体-关系。对于Kimball模式，数据源往往是给定的若干个数据库表，数据较为稳定但是数据之间的关联关系比较复杂，需要从这些OLTP中产生的事务型数据结构抽取出分析型数据结构，再放入数据
