Hadoop 技术详解:架构、应用与未来发展
随着互联网的快速发展,数据量呈现爆炸式增长,传统的集中式计算和存储方式无法有效应对这些大规模数据的处理需求。为了解决这一问题,Google 在 2003 年发布了三篇具有革命性的论文:《Google File System》(GFS)、《MapReduce: Simplified Data Proc
【YOLOv5模型部署】——TensorRT推理引擎安装与使用&基于Flask的项目部署
算法要落地到实际应用,这就叫模型部署!模型部署是将训练好的机器学习或深度学习模型集成到实际应用中,使其能够对外提供服务的过程。主要包括在线部署和离线部署两种。
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eclipse下载与安装,汉化教程超详细
eclipse下载与安装,汉化教程超详细,以下所有步骤,jjycheng作者亲测,所以截图自己截取,
IDEA2023及以上版本(高版本)设置SpringBoot热部署
介绍了如何在SpringBoot项目中添加devtools依赖,以及如何在不同版本的IDEA中启用自动编译和运行时热部署,包括低版本和高版本的配置步骤
ZooKeeper 监控工具使用教程
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ClickHouse Kafka Connect 指南
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Spring-Boot学习笔记
这个笔记是在自己学习的过程中根据实际用到的和学到的整理出来的,可能会有缺失,错误等,主要是给激励自己学习,遇到写不下去的情况给自己一个参考,请各位大佬发现问题提出问题时能嘴下留情,也希望多提建议,谢谢。本笔记长期更新(更新日期2024年9月21日)
Django框架安全
Django框架安全中包括了保护Django驱动的网站的建议,具体内容如下:1. 跨站点脚本(XSS)保护XSS攻击使用户可以将客户端脚本注入其他用户的浏览器中。只要在包含数据到页面中之前未对数据进行充分的清理,XSS攻击就可以源自任何不受信任的数据源,例如Cookie或Web服务。使用Django
【网络】TCP/IP五层网络模型:应用层
应用层是什么,自定义应用层协议,XML方案、JSON方案、YML方案、protobuffer方案
Postman接口测试工具
Postman是一款功能强大的API开发和测试工具,它可以帮助开发者高效地构建、测试和修改RESTful API。
Kafka Connect REST 插件指南
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一文搞懂大数据流式计算引擎Flink【万字详解,史上最全】
Flink知识图谱、Flink发展、四代计算引擎、Flink特点、简介、批处理流处理、有界流无界流、Flink三层核心架构、三种Time概念、Windows窗口、时间窗口、计数窗口、、状态管理、状态分类、状态后端、算子、CheckPoint机制、CEP、CDC、FlinkSQL
前端-javaScript:jquery补充
事件类型以参数的类型传递 --->可以同时绑定多个事件 ,用空格隔开(只支持JavaScript原生的方法,hover不行(jQuery自己封装的))事件类型以参数的类型传递 --->可以同时绑定多个事件 ,用空格隔开(只支持JavaScript原生的方法,hover不行(jQuery自己封装的))
网络安全协议及分析 第七章 网管安全SNMPv3
SNMPv3提供数据完整性保护和数据源发认证功能,并把该类安全服务作为其首要目标。此外,它还提供机密性和有限的传输流机密性保护,并且能够防止重放攻击。不认证不加密(NoAuthNOPriv,用1表示);认证不加密(authNoPriv,用2表示);认证且加密(authPriv,用3表示)。读类:读管
【Linux】Linux基础入门
操作系统(Operating System,简称OS)是管理和控制计算机硬件与软件资源的计 算机程序,是配置在计算机硬件上的第一层软件,任何其它软件都必须在操作系统的支持下才能运行。
cursor 和 GitHub copilot 最强竞品:开源 Void 编辑器会取代他们吗?
你是否在使用 GitHub Copilot 或 Cursor 的时候,觉得它们的智能补全虽然强大,但总有些地方不尽如人意?比如,价格高昂,或者一些功能限制让人抓狂?如果你有类似的痛点,那么今天我要给你介绍一款新工具——Void,这款编辑器号称是开源的 Cursor 和 GitHub Copilot
hadoop架构-----MapReduce机制(终于又明白了!)
定义:分布式运算程序的编程框架,是基于hadoop的数据分析和应用的核心框架。包括自己处理业务的相关代码+自身的默认代码易于编程 :用户只关心业务逻辑,实现框架的接口;良好的扩展性:可以动态增加服务器;高容错性:将任务转给其他节点;适合海量数据计算。不擅长实时计算;不擅长流式计算;不擅长DAG有向无
kafka-消费者组偏移量重置
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数据仓库: 6- 数据仓库分层
清晰的数据结构: 分层结构使得数据仓库的数据组织更加清晰, 易于理解和维护;提高数据质量: 不同层次的数据经过不同的处理和校验, 可以有效提高数据质量;简化数据处理: 分层结构可以将复杂的业务逻辑分解到不同的层次, 简化数据处理流程;提高开发效率: 分层结构可以提高代码复用率, 降低开发成本, 提高