RabbitMQ发布确认高级部分
首先复习一下我们前面学习的发布确认，生产者将信道设置成 confirm 模式，这样就可以确定消息是否被队列接收，这样就可以在回调中进行相应的处理了。在生产环境中由于一些不明原因，导致 rabbitmq 重启，在 RabbitMQ 重启期间生产者消息投递失败，导致消息丢失，需要手动处理和恢复。于是，我
【hadoop】YARN 应用安全 YARN Application Security
翻译：YARN Application Security任何编写 YARN 应用程序的人都需要了解该过程，以便编写短期应用程序或长期服务。他们还需要在早期开发阶段开始在安全集群上进行测试，以便编写真正有效的代码。YARN 资源管理器 (RM) 和节点管理器 (NM) 合作以使用该用户的身份和访问权限
Kafka Streams 开发单词计数应用
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dubbo 自定义异常
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MYSQL 行转列、列转行、多列转一行、一行转多列
版本说明mysql8.0selectname,max(case subject when '语文' then resuilt else 0 end) '语文',max(case subject when '数学' then resuilt else 0 end) '数学',max(case subj
SpringBoot+Dubbo项目简单搭建实现斐波那契第n项
SpringBoot整合Dubbo实现简单的提供者-消费者模式的斐波那契数列第n项
【数据分析】数据分析方法（六）：相关分析 & 群组分析
当我们研究两种或者两种以上数据之间有什么关系的时候，就要用到相关分析。在解决问题的过程中，相关分析可以帮助我们扩大思路，将视野从一种数据扩大到多种数据。
大数定律是什么？为何人们更愿意相信从大数据中得到的统计结果，而不是从小数据中得到的经验呢？
在一些情况下，概率是由频率推导而来的，要得到可信的概率，就要大量重复地试验。而且，重复试验的次数越多，结论就越让人信服。那么，为何人们直觉上更愿意相信从大数据中得到的统计结果，而不是从小数据中得到的经验呢？要解释这一现象，统计学中有一个非常重要的理论——大数定律。该定律表明，样本数量越多，结论就越接
Zookeeper 一、介绍与使用
是分布式协调框架，主要解决分布式应用中的数据问题：可以把zookeeper当成一个数据库，不过存储的数量少，并且是基于内存的数据库。两个核心概念：文件系统数据结构，监听通知机制文件系统数据结构zookeeper文件存储结构类似linux文件系统，每个节点既是一个目录，节点下可以拥有数据部分和子节点持
Java集成第三方支付宝(商家劵)——文档篇
商家券是支付宝为商家/服务商（ISV）提供的电子优惠券解决方案。商家/ISV 可在支付宝内通过该能力实现商家优惠券创建、投放、领取、核销的运营闭环，及券活动查询等管理操作。
docker安装kafka
本文采用docker-compose安装kafka，kafka环境是建立在zookeeper之上，安装kafka之前先安装zookeeper。创建docker-compose内容如下：运行查看运行容器运行成功日志如下：kafka安装成功会在zookeeper生成数据。使用zk客户端工具zktool
面试题：分布式事务处理方案
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华为云原生之数据仓库服务GaussDB(DWS)的深度使用与应用实践
华为云原生数据仓服务GaussDB(DWS)是什么？它有什么功能和特点？相对于传统的数据库，它的优势是什么？如何使用GaussDB(DWS)？它的使用流程是怎样的？GaussDB(DWS)的基本用法有哪些？如何运用GaussDB(DWS)来进行数据模拟分析以及工作负载管理？带着这些疑问，我们一起去G
基于Java API 方式使用Kafka
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数据仓库建设之确定主题域
数据仓库主题域设计方法
ShardingSphere-JDBC篇
sharding介绍+案例
AINA Lyzer - 针对游戏用户连接的可视化解决方案
AINA Lyzer游戏连接可视化监控平台，可以查看游戏玩家在线的延时、高延时上报、丢包、延时抖动、拥塞等参数。平台还含有弱网模拟、差连接一键加速、玩家体检等一系列针对连接运维的功能模块。...........................
疫情隔离区订餐系统的开发
本系统避免了大多数订餐平台在不能很好满足隔离区人们订餐的需求所造成的局限性，针对防疫处理有一定的针对性。具体功能如下：（1）为用户买卖物品提高效率、提供便捷。（2）为管理员提供了新增和删除用户，以及修改用户密码的功能。（3）为管理员提供了发布、查询、修改、浏览、购买商品的功能。（4）为管理员提供了添
【笔记】2022.6.7 数据分析概论
非常牛逼，xd
【拿走不谢】大数据高效查询神器--bitmap
1.提升 hive 中精确去重性能，代替hive 中的 count(distinct uuid)；2.节省 hive 存储 ，使用 bitmap 对数据压缩 ，减少了存储成本；3.提供在 hive 中 bitmap 的灵活运算 ，比如：交集、并集、差集运算 ，计算后的 bitmap 也可以直接写入
