KaiwuDB X 临沂大数据局 | 重点车辆一体化监管，助力你我的安全出行
KaiwuDB 凭借多模融合、高速读写、AI 分析等能力，保证临沂大数据局数十亿数据的高效纳管，实现重点车辆监管运行，为实现“车辆精细化运维”提供关键有效支撑。
RabbitMQ进阶--保证消息的可靠性
在我们使用消息队列时，是否考虑过一个问题，如果在发送消息的时候存在网络波动，会引发哪些问题？举个例子，我们在购物的时候，已经支付完成，但是消息没有正确的被消费，前端发送请求查询支付状态时，肯定是查询交易服务状态，会发现业务订单未支付，而用户自己知道已经支付成功，这就导致用户体验不一致。因此，这里我们
使用rabbitmq发送消息和caffeineCache保存本地
- 导入mq依赖-->-- 本地缓存依赖-->
基于python+django的Spark的国漫推荐系统的设计与实现
随着国漫的崛起和受众群体的不断扩大，为用户提供个性化的国漫推荐服务变得愈发重要。基于 Python + Django 的 Spark 的国漫推荐系统应运而生，旨在为动漫爱好者打造一个专属的国漫发现平台。该系统充分发挥 Python 的灵活性和强大的库支持。利用 Python 编写爬虫程序，从多个动漫
RabbitMQ的各类工作模式介绍
P:, 也就是要发送消息的程序C:,消息的接收者Queue:, 图中⻩⾊背景部分. 类似⼀个邮箱, 可以缓存消息;⽣产者向其中投递消息, 消费者从其中取出消息.: ⼀个⽣产者P，⼀个消费者C, 消息只能被消费⼀次. 也称为点对点(Point-to-Point)模式.: 消息只能被单个消费者处理。
DataGrip远程连接Hive
#学会用datagrip连接hive
Kafka中，如何配置和使用消费者群组？
在 Apache Kafka 中，消费者群组（Consumer Group）是一组订阅相同主题的消费者实例。消费者群组的主要目的是实现消息的共享消费，即一个主题的消息会被分发给群组内的不同消费者，而不是所有消费者都接收所有消息。
Flink CEP原理与代码实例讲解
随着大数据时代的到来，实时数据处理成为了企业级应用的关键需求。在金融、物联网、电信等行业，实时处理和分析数据对于决策制定和业务优化至关重要。Apache Flink作为一款高性能的流处理框架，提供了强大的实时事件处理能力，其中Flink CEP（Complex Event Processing）是其
Hadoop
Hadoop 是处理大规模数据的强大工具，它通过 HDFS 提供分布式存储，通过 MapReduce 实现分布式计算，通过 YARN 管理资源，构成了一个高度可扩展的分布式系统。尽管 Hadoop 由于其批处理特点不适用于所有场景，但它在大数据领域依然具有不可替代的重要地位，尤其是在数据湖和批处理任
Kafka Tool 2.0.8：Kafka管理的利器
Kafka Tool 2.0.8：Kafka管理的利器 KafkaTool2.0.8资源 项目地址: https://gitcode.com/R
大模型实战一、Ollama+RagFlow 部署本地知识库
通过以上步骤，你已经成功在 Windows 系统上通过 Docker 部署了一个本地化的大模型知识库，结合 RagFlow 和 Ollama，安装了通义千问2 7B 模型和中文 Embedding 模型，构建了一个支持中文问答的系统。这种设置适用于企业内部知识管理、自动化客服、智能问答等场景。
springboot基于Hadoop的NBA球员大数据分析与可视化(源码+爬虫可视化+文档+调试)
开发语言：Java框架：springbootJDK版本：JDK1.8服务器：tomcat7数据库：mysql数据库工具：Navicat11开发软件：eclipse/myeclipse/ideaMaven包：Maven本系统是基于B/S架构的网站系统，分为系统管理员和用户两大部分。它的主要功能包括系统
Docker 部署 Kafka 集群详解教程
Kafka 是一个分布式流处理平台，广泛用于构建实时数据管道和流应用。它能够处理高吞吐量的数据，并支持实时数据的发布和订阅。在本文中，我们将详细介绍如何使用 Docker 来部署 Kafka 集群，包括 Kafka 的选举原理。
数据仓库建设方案
产生的影响，需要具体到，是新增一条数据，还是修改一条数据，并且需要明确新增的内容或者是修改的逻辑。DWS层为公共汇总层，会进行轻度汇总，粒度比明细数据稍粗，基于DWD层上的基础数据，整合汇总分析某一个主题域的服务数据，一般是宽表。 该层一般保持和ODS层一样的数据粒度，并提供一定的数据质量保证。D
大数据新视界 --大数据大厂之数据驱动决策：如何利用大数据提升企业竞争力
文章阐述通用电气和 IBM Watson Health 利用大数据提升效率和服务质量的案例，分析大数据时代企业面临的数据安全、质量及人才短缺挑战，并给出 Java 代码示例和应对策略。强调数据驱动决策及 MongoDB 的作用，呼吁企业拥抱大数据时代以提升竞争力。
Apache Flink简单示例以及连接kafka消费数据
在 IDE 中创建一个 Java 类，编写一个简单的 Flink 程序，计算从 socket 输入的词频。使用 Flink 连接 Kafka，从中消费数据并进行简单的处理。
RabbitMQ
极端情况就是消费者一直无法执行成功，那么消息requeue就会无限循环，导致mq的消息处理飙升，带来不必要的压力，当然，上述极端情况发生的概率还是非常低的，不过不怕一万就怕万一。不过需要注意的是，交易服务并不知道用户会在什么时候支付，如果查询的时机不正确（比如查询的时候用户正在支付中），可能查询到的
Eureka注册中心
随着微服务的流⾏与流量的激增, 机器规模逐渐变⼤, 并且机器会有频繁的上下线⾏为, 这种时候需要运维⼿动地去维护这个配置信息是⼀个很⿇烦的操作. 所以开发者们开始希望有这么⼀个东西,它能维护⼀个服务列表, 哪个机器上线了,哪个机器宕机了, 这些信息都会⾃动更新到服务列表上, 客⼾端拿到这个列表, 直
【大数据】降维算法
降维算法是机器学习和数据挖掘中常用的技术，旨在减少数据集中的特征数量，同时尽可能保留原始数据的重要信息。降维可以分为线性和非线性两种类型。线性降维方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等，而非线性降维方法包括核主成分分析（Kernel PCA）、t分布随机邻域嵌入（t-SNE）等。
kafka单条消息过大发送失败
生产者尝试发送到Kafka的消息在序列化后大小超过了Kafka配置中的参数的限制
