飞天使-k8s基础组件分析-安全
为了充分理解RBAC的思想，我们必须理解它包含的三个要素：SubjectResourcesVerbs人，资源，对资源有啥控制权限方向理解verbs 有普通的角色和集群的角色。
uniapp启动微信小程序开发者工具报错Enable IDE Service (y/N) [27D[27C
下载安装好微信小程序开发者路径配置好启动路径后。
10. 网络模型使用及修改
【代码】10. 网络模型使用及修改。
vue3全局事务总线mitt
vue3中$on，$off 和 $once 实例方法已被移除，组件实例不再实现事件触发接口。可以使用Mitt库（其实就是发布订阅模式的设计）使用方法通过emit派发， on 方法添加事件，off 方法移除，clear 清空所有。如果在setup中派送参数，需要写在onMounted。新建mitt文件
高可用性网络资源的调度与管理：Zookeeper的实践与优化
作者：禅与计算机程序设计艺术 标题：高可用性网络资源的调度与管理：Zookeeper 的实践与优化一、引言1.1. 背景介绍随着互联网业务的快速发展，分布式系统在大型企业中的应用越来越广泛。在这些分布式系统中，网络资源调度管理是保证系统稳定运行的关键环节。传统网
【AI大数据】数据中台的数据分析与挖掘：从数据到业务的决策
作者：禅与计算机程序设计艺术 数据中台的提出背景是在互联网行业快速发展的背景下，公司需要更加专注于数据分析、挖掘、以及数据服务等环节。而数据中台也是企业解决数据的有效整合和共享问题的重要工具。相对于传统的单个系统的各项数据流动，数据中台可以提供一个统一的平台和环
Spring Cloud Nacos 和 Eureka区别，包含实战代码
Spring Cloud Nacos 和 Spring Cloud Eureka 都是 Spring Cloud 微服务框架中的服务注册和发现组件，用于帮助开发者轻松地构建和管理微服务应用。它们之间的主要区别在于底层架构、服务发现方式、配置管理和支持的编程语言等方面。
hive get_json_object解析json结果为null咋办？
最近一位开发的同学在使用get_json_object函数对json数据解析的时候，出现了结果为null的问题，问题原因是sql语法导致的，那么今天就来详细介绍一下解析json函数的用法！最后还是提醒小伙伴们，在开发过程中，一定要注意sql语法格式的书写，避免一些意想不到的结果！
遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域典型案例及GPT模型
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RabbitMQ - 死信队列，延时队列
而在第二种方法中，即使消息过期，也不会马上从队列中抹去，因为每条消息是否过期是在即将投递到消费者之前判定的。参数，那么它会被发送到x-dead-letter-exchange对应值的交换器上，这个交换器就称之为死信交换器，与这个死信交换器绑定的队列就是死信队列。DLX 全称（Dead-Letter-
Java基于RabbitMQ实现MQTT
我直接贴代码吧，一切说明都在代码里面，方便直接。
flink消费kafka数据，按照指定时间开始消费
kafka中根据时间戳开始消费数据。
ZooKeeper的应用场景(命名服务、分布式协调通知)
基于ZooKeeper实现分布式协调与通知功能，通常的做法是不同的客户端都对ZooKeeper上同一个数据节点进行Watcher注册，监听数据节点的变化(包括数据节点本身及其子节点)，如果数据节点发生变化，那么所有订阅的客户端都能够接收到相应的Watcher通知，并做出相应的处理。在传统的开发中，我
Elasticsearch集成之（Spring Data Elasticsearch）
Spring Data 是一个用于简化数据库、非关系型数据库、索引库访问，并支持云服务的开源框架。其主要目标是使得对数据的访问变得方便快捷，并支持 map-reduce 框架和云计算数据服务。Spring Data 可以极大的简化 JPA（Elasticsearch…）的写法，可以在几乎不用写实现的
Kafka 源码编译部署包
Java 版本: 1.7.0_80。Gradle 版本: 4.8.1。Kafka 版本: 0.11。
Hbase-热点问题（数据存储倾斜问题）
某一台regionserver消耗过多，承受过多的并发量，时间长机器性能下降，甚至宕机。
Flink 数据集成服务在小红书的降本增效实践
实时引擎研发工程师袁奎，在 Flink Forward Asia 2022 数据集成专场的分享。
flink cdc环境搭建
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HIve中count（1），count（*），count（字段名）三种统计的区别
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Kafka消息丢失：原因、解决方案和零丢失的配置
Kafka消息丢失是一个常见的问题，但通过合理的配置和实施解决方案，可以降低消息丢失的风险。本文介绍了Kafka消息丢失的原因、解决方案以及实现零丢失的配置方法。通过正确配置生产者和消费者、增加副本因子、监控和警报系统，以及合理的容量规划，我们可以实现高可靠性的消息传递系统。
