kafka为什么速度快总结
kafka被广泛运用在各个系统中，被用来充当消息的中间件与数据总线的功能。而且我们都知道，kafka是基于磁盘存储的，但是描述kafka的形容词，最常见的经常有诸如速度快，延时小，吞吐量大这些，吞吐量能达到几十w甚至上百万每秒。而这些形容词，却与磁盘来说是格格不入的。所以kafka为什么快就成了一个
大数据技术之Hadoop集群配置
作者简介：大家好我是小唐同学(๑>
大数据面试常见问题（七）——面试部分
如果千万的表格有分区，那么直接读取数据全量写入到对应的例如今天的分区中；如果是个普通的表格，那么可以使用insert into table进行数据的追加 select * from 库名.表名1.1 定义源数据抽取到ods层中，同一个业务日期数据中包含前一天或者后一天凌晨附近的数据或者丢失当天的变更
智慧工厂数字孪生建设方案
数字化转型是我国经济社会未来发展的必由之路，数字孪生技术作为推动实现企业数字化转型、促进数字经济发展的重要抓手，并在产品设计制造、生产监管、工艺优化、仿真验证起到重要作用。
elasticsearch 7.9.3知识归纳整理（一）之 es，kibana，ik的下载安装
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flink-sql所有数据类型-1.15
本文是对 flink 1.15 官网中 flink sql 数据类型部分的翻译整理。
Hbase的安装与配置
安装配置Hbase
Prometheus之集成Flink
Flink提供的Metrics可以在Flink内部收集一些指标，通过这些指标让开发人员更好地查看作业或集群的状态。
【ChatGPT】GPT-4
我们仍在提高长期上下文的模型质量，并希望得到有关它在您的用例中表现如何的反馈。为了防止模型拒绝有效请求，我们从各种来源（例如，标记的生产数据、人类红队、模型生成的提示）收集了多样化的数据集，并对两者应用安全奖励信号（具有正值或负值）允许和不允许的类别。获得访问权限后，您可以向 gpt-4 模型发出纯
实际业务读取Hive数据库（2023年2月）
python中hive引擎读数的封装
大数据面试核心101问【大厂超级喜欢这些题】
1. HDFS的架构 72. HDFS的读写流程 73. 小文件过多有什么危害，你知道的解决办法有哪些 84. Secondary NameNode 了解吗，它的工作机制是怎样的 85. 简述MapReduce整个流程 96. join原理 97. yarn 的任务提交流程是怎样的 108. 简述H
【微服务】Eureka注册中心
本篇详细介绍了Eureka的作用以及从0开始讲述如何eureka的搭建，服务注册，服务发现，最后补充介绍了一下eureka中使用ribbon负载均衡的原理，以及策略，并讲述了如何开启饥饿加载
关联规则挖掘（Apriori算法和FP-Growth算法）
Apriori算法的频繁项集的方式是：先产生低阶频繁项集（从1开始的）的，再由低阶频繁项集产生高阶候选项集，高阶候选项集经过支持度的度量筛选产生，最后生成同阶频繁项集。这是不断重复的“产生-测试”的过程。而FP-growth算法采用是完全不同的方式，算法的第一个核心是压缩数据集，采用的是FP_tre
Doris总结-数据导入导出
Doris导入导出功能总结
如何在一台电脑安装多个版本的JDK
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Windows 下 MongoDB 6 详细安装指北
今天学习MongoDB的安装，最新版本为6.0.3，但网上存在许多5的安装，差异还是蛮大的，进入shell的方式也不同（后文会提到），此博客记录MongoDB 6.0.3的安装过程，并附加简单的MongoDB指令，以及基于Python编程操作MongoDB数据库。
shell是什么？shell与linux的区别是什么？
shell是什么？与linux区别
Eureka服务注册与发现
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Flink学习笔记（一）概述
1.Flink是一个分布式流处理框架，它能够在大规模的数据流上进行实时计算和批处理。Flink支持丰富的API，包括DataStream API和DataSet API，可以在多种计算场景中使用，例如实时数据处理、批处理、图形计算和机器学习等。Flink还具有高可用性、低延迟、高吞吐量和高扩展性等特
谈谈如何提升rabbitmq的消费速度
谈谈如何提升rabbitmq的消费速度;多线程消费;一个对列对应多个消费者
