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Consul
...玩意儿可是个大杀器,服务发现和配置管理的神器!你想象一下,有这么一个工具,能让你轻轻松松搞定服务间的那些复杂依赖关系,是不是超爽?而且,它还有一套超级棒的权限管理机制,就像给你的系统穿上了一层坚不可摧的安全盔甲,保护你的数据安全无忧,是不是感觉整个人都精神了呢?这就是Consul,实用又给力,用起来那叫一个顺手!本文将聚焦于如何利用 Consul 的 Token 授权功能,为特定资源访问设置门槛,确保只有经过认证的用户才能访问这些资源。 二、理解 Consul Token 在开始之前,让我们先简要了解一下 Consul Token 的概念。Consul Token 是一种用于身份验证和权限控制的机制。通过生成不同的 Token,我们可以为用户赋予不同的访问权限。例如,你可以创建一个只允许读取服务列表的 Token,或者一个可以完全控制 Consul 系统的管理员 Token。 三、设置 Token 在实际应用中,我们首先需要在 Consul 中创建 Token。以下是如何在命令行界面创建 Token 的示例: bash 使用 consul 命令创建一个临时 Token consul acl create-token --policy-file=./my_policy.json -format=json > my_token.json 查看创建的 Token cat my_token.json 这里假设你已经有一个名为 my_policy.json 的策略文件,该文件定义了 Token 的权限范围。策略文件可能包含如下内容: json { "policies": [ { "name": "read-only-access", "rules": [ { "service": "", "operation": "read" } ] } ] } 这个策略允许拥有此 Token 的用户读取任何服务的信息,但不允许执行其他操作。 四、使用 Token 访问资源 有了 Token,我们就可以在 Consul 的客户端库中使用它来进行资源的访问。以下是使用 Go 语言的客户端库进行访问的例子: go package main import ( "fmt" "log" "github.com/hashicorp/consul/api" ) func main() { // 创建一个客户端实例 client, err := api.NewClient(&api.Config{ Address: "localhost:8500", }) if err != nil { log.Fatal(err) } // 使用 Token 进行认证 token := "your-token-here" client.Token = token // 获取服务列表 services, _, err := client.KV().List("", nil) if err != nil { log.Fatal(err) } // 打印服务列表 for _, service := range services { fmt.Println(service.Key) } } 在这个例子中,我们首先创建了一个 Consul 客户端实例,并指定了要连接的 Consul 服务器地址。然后,我们将刚刚生成的 Token 设置为客户端的认证令牌。最后,我们调用 KV().List() 方法获取服务列表,并打印出来。 五、管理 Token 为了保证系统的安全性,我们需要定期管理和更新 Token。这包括但不限于创建、更新、撤销 Token。以下是如何撤销一个 Token 的示例: bash 撤销 Token consul acl revoke-token my_token_name 六、总结 通过使用 Consul 的 Token 授权功能,我们能够为不同的用户或角色提供细粒度的访问控制,从而增强了系统的安全性。哎呀,你知道吗?从生成那玩意儿(就是Token)开始,到用它在真实场景里拿取资源,再到搞定Token的整个使用周期,Consul 给咱们准备了一整套既周全又灵活的方案。就像是给你的钥匙找到了一个超级棒的保管箱,不仅安全,还能随时取出用上,方便得很!哎呀,兄弟,咱们得好好规划一下Token策略,就像给家里的宝贝设置密码一样。这样就能确保只有那些有钥匙的人能进屋,避免了不请自来的家伙乱翻东西。这样一来,咱们的敏感资料就安全多了,不用担心被不怀好意的人瞄上啦! 七、展望未来 随着业务的不断扩展和复杂性的增加,对系统安全性的需求也会随之提高。利用 Consul 的 Token 授权机制,结合其他安全策略和技术(如多因素认证、访问控制列表等),可以帮助构建更加健壮、安全的分布式系统架构。嘿,你听过这样一句话没?就是咱们得一直努力尝试新的东西,不断实践,这样才能让咱们的系统在面对那些越来越棘手的安全问题时,还能稳稳地跑起来,不卡顿,不掉链子。就像是个超级英雄,无论遇到什么险境,都能挺身而出,保护好大家的安全。所以啊,咱们得加油干,让系统变得更强大,更聪明,这样才能在未来的挑战中,立于不败之地!
2024-08-26 15:32:27
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落叶归根
Kubernetes
Kubernetes的多集群资源优化与性能提升 1. 为什么我们需要多集群? 兄弟们,先别急着写代码,咱们得搞清楚为啥要用多集群啊!在 Kubernetes 的世界里,单集群已经能解决很多问题了,但随着业务规模的不断扩大,你会发现单集群开始显得力不从心。 比如说,当你有多个团队需要部署不同的服务,或者你的应用需要覆盖全球范围内的用户时,单集群可能就有点捉襟见肘了。这个时候,多集群就派上用场了。它不仅能提高系统的容错能力,还能让资源分配更加灵活。 不过,多集群也不是万能药,它也有自己的挑战,比如跨集群通信、数据一致性等问题。嘿,今天咱们就来聊聊怎么把多集群环境管得漂漂亮亮的,重点就是优化和提速! --- 2. 多集群资源优化的基本思路 2.1 资源隔离与共享 首先,我们得明确一个问题:在多集群环境下,资源是完全隔离还是可以共享?答案当然是两者兼备! 假设你有两个团队,一个负责前端服务,另一个负责后端服务。你可以为每个团队分配独立的集群,这样可以避免相互干扰。不过呢,要是咱们几个一起用同一个东西,比如说数据库或者缓存啥的,那肯定得有个办法让大家都能分到这些资源呀。 这里有个小技巧:使用 Kubernetes 的命名空间(Namespace)来实现资源的逻辑隔离。比如: yaml apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: frontend-team --- apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: backend-team 每个团队可以在自己的命名空间内部署服务,同时通过 ServiceAccount 和 RoleBinding 来控制权限。 --- 2.2 负载均衡与调度策略 接下来,我们得考虑负载均衡的问题。你可以这么想啊,假设你有两个集群,一个在北方,一个在南方,结果所有的用户请求都一股脑地涌向北方的那个集群,把那边忙得团团转,而南方的这个呢?就只能干坐着,啥事没有。这画面是不是有点搞笑?明显不合理嘛! Kubernetes 提供了一种叫做 Federation 的机制,可以帮助你在多个集群之间实现负载均衡。嘿,你知道吗?从 Kubernetes 1.19 开始,Federation 这个功能就被官方“打入冷宫”了,说白了就是不推荐再用它了。不过别担心,现在有很多更时髦、更好用的东西可以替代它,比如 KubeFed,或者干脆直接上手 Istio 这种服务网格工具,它们的功能可比 Federation 强大多了! 举个栗子,假设你有两个集群 cluster-a 和 cluster-b,你可以通过 Istio 来配置全局路由规则: yaml apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3 kind: DestinationRule metadata: name: global-route spec: host: myapp.example.com trafficPolicy: loadBalancer: simple: ROUND_ROBIN 这样,Istio 就会根据负载情况自动将流量分发到两个集群。 --- 3. 性能提升的关键点 3.1 数据中心间的网络优化 兄弟们,网络延迟是多集群环境中的大敌!如果你的两个集群分别位于亚洲和欧洲,那么每次跨数据中心通信都会带来额外的延迟。所以,我们必须想办法减少这种延迟。 一个常见的做法是使用边缘计算节点。简单来说,就是在靠近用户的地理位置部署一些轻量级的 Kubernetes 集群。这样一来,用户的请求就能直接在当地搞定,不用大老远跑到远程的数据中心去处理啦! 举个例子,假设你在美国东海岸和西海岸各有一个集群,你可以通过 Kubernetes 的 Ingress 控制器来实现就近访问: yaml apiVersion: networking.k8s.io/v1 kind: Ingress metadata: name: edge-ingress spec: rules: - host: us-east.example.com http: paths: - path: / pathType: Prefix backend: service: name: east-cluster-service port: number: 80 - host: us-west.example.com http: paths: - path: / pathType: Prefix backend: service: name: west-cluster-service port: number: 80 这样,用户访问 us-east.example.com 时,请求会被转发到东海岸的集群,而访问 us-west.example.com 时,则会转发到西海岸的集群。 --- 3.2 自动化运维工具的选择 最后,我们得谈谈运维自动化的问题。在多集群环境中,手动管理各个集群是非常痛苦的。所以,选择合适的自动化工具至关重要。 我个人比较推荐 KubeFed,这是一个由 Google 开发的多集群管理工具。它允许你在多个集群之间同步资源,比如 Deployment、Service 等。 举个例子,如果你想在所有集群中同步一个 Deployment,可以这样做: bash kubectl kubefedctl federate deployment my-deployment --clusters=cluster-a,cluster-b 是不是很酷?通过这种方式,你只需要维护一份配置文件,就能确保所有集群的状态一致。 --- 4. 我的思考与总结 兄弟们,写到这里,我觉得有必要停下来聊一聊我的感受。说实话,搞多集群的管理和优化这事吧,真挺费脑子的,特别是当你摊上一堆复杂得让人头大的业务场景时,那感觉就像是在迷宫里找出口,越走越晕。但只要你掌握了核心原理,并且善于利用现有的工具,其实也没那么可怕。 我觉得,Kubernetes 的多集群方案就像是一把双刃剑。它既给了我们无限的可能性,也带来了不少挑战。所以啊,在用它的过程中,咱们得脑袋清醒点,别迷迷糊糊的。别害怕去试试新鲜玩意儿,说不定就有惊喜呢!而且呀,心里得有根弦,感觉不对就赶紧调整策略,灵活一点总没错。 最后,我想说的是,技术的世界永远没有终点。就算咱们今天聊了个痛快,后面还有好多好玩的东西在等着咱们呢!所以,让我们一起继续学习吧!
2025-04-04 15:56:26
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风轻云淡
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 1. 编写Scala工程代码,根据dwd层表统计每个地区、每个国家、每个月下单的数量和下单的总金额,存入MySQL数据库shtd_store的nationeverymonth表(表结构如下)中,然后在Linux的MySQL命令行中根据订单总数、消费总额、国家表主键三列均逆序排序的方式,查询出前5条,将SQL语句与执行结果截图粘贴至对应报告中; spark.sql("select nationkey,regexp_replace(nationname,'\'','') as nationname,regionkey,regexp_replace(regionname,'\'','') as regionname,sum(totalnum) as totalorder,sum(totalprice) as totalconsumption,year,month from nationeverymonth group by nationkey,regionkey,month,nationname,year,regionname;") 我为了方便查询和之后的操作,将上面的查询结果导入到新表nationeverymonths 查表 接下来将hive中的数据导入mysql中 package com.atguigu.spark.sqlimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.sql.SparkSessionimport java.util.Propertiesobject DataHiveToMySQL {def main(args: Array[String]): Unit = {val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[]").setAppName("sparkSQL")val spark = SparkSession.builder().enableHiveSupport().config(sparkConf).getOrCreate()val result=spark.sql("select from ods.nationeverymonths")val props=new Properties()props.setProperty("user","root")props.setProperty("password","123456")props.setProperty("driver","com.mysql.jdbc.Driver")result.write.mode("overwrite").jdbc("jdbc:mysql://192.168.230.132:3306/user?serverTimezone=UTC&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false", "nationeverymonth", props)println("导入成功")spark.stop()} } 运行可见导入成功 进入MySQL中查看结果 可见数据成功导入 接下来按照要求查询: 2.请根据dwd层表计算出某年每个国家的平均消费额和所有国家平均消费额相比较结果(“高/低/相同”),存入MySQL数据库shtd_store的nationavgcmp表(表结构如下)中,然后在Linux的MySQL命令行中根据订单总数、消费总额、国家表主键三列均逆序排序的方式,查询出前5条,将SQL语句与执行结果截图粘贴至对应报告中; 在解这道题的时候遇见一个问题,在求所有国家平均消费额的时候一直报错,由于没有数据这道题的题意还是有点没看明白,于是我就用了最简单的办法先新增一列,再单独将所有国家平均消费额求出来然后再插入,如果各位大佬有解决这个问题的办法希望能指导一下 先将每个国家的平均消费额求出来 spark.sql("select nationkey,nationname,avg(totalconsumption) as nationavgconsumption from nationeverymonths group by nationkey,nationname") 再新增一列所有国家平均消费额 spark.sql("alter table nationeverymonths add columns(avg_allstring)") 再将查询到的所有国家平均消费额导入进去 spark.sql("insert overwrite table nationeverymonths1 select nationkey,nationname,avg_totalconsumpt,1500 from nationeverymonths1") 再次查表 按照题意添加比较结果字段 spark.sql("select ,case when avg_totalconsumpt>avg_all then '高' when avg_totalconsumpt<avg_all then '低' when avg_totalconsumpt=avg_all then '相同' else 'null' end as comparison from nationeverymonths1").show 最后的排序语句和题一一样 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/guo_0423/article/details/126352162。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-09-01 10:55:33
320
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2023-09-08 13:23:58
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Flink
...错机制稳稳当当地发挥作用的。咱们会手把手通过实例代码,扒开它的“内脏”,瞅瞅这背后的运作原理究竟是啥。再结合几个实实在在的应用场景,来场接地气儿的讨论。现在,大伙儿准备好,咱们这就踏入Flink的世界,亲自体验一下它是如何帮助企业在汹涌澎湃的数据海洋中,稳稳地把舵,赢得胜利的! 二、Flink容错机制概述 1. Checkpointing与Savepoints Flink的核心容错机制基于checkpointing和savepoints。Checkpointing,这个过程就像是Flink系统的“备忘录机制”。它会时不时地把运行状态给记下来,存到一个超级稳定、不会丢数据的地方。设想一下,如果系统突然闹个小脾气,出个故障啥的,别担心,Flink能够迅速翻开最近一次顺利完成的那个“备忘录”,接着从那里继续干活儿,这样一来,处理数据的时候就能保证绝对精确无误,实现我们常说的“精确一次”语义啦。而Savepoints则是在用户自定义的时间点创建的检查点,常用于计划内的维护或作业升级等操作。 java env.enableCheckpointing(5000); // 每5秒生成一个checkpoint env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE); 2. 状态后端与异步快照 Flink支持多种状态后端,如MemoryStateBackend、FileSystemStateBackend和 RocksDBStateBackend等,它们负责在checkpoint过程中持久化和恢复状态。同时,Flink采用了异步快照技术来最小化checkpoint对正常数据处理的影响,确保性能和稳定性。 三、Flink容错机制实战分析 3.1 故障恢复示例 假设我们正在使用Flink处理实时交易流,如下所示: java DataStream transactions = env.addSource(new TransactionSource()); transactions .keyBy(Transaction::getAccountId) .process(new AccountProcessor()) .addSink(new TransactionSink()); 在此场景下,若某个TaskManager节点突然宕机,由于Flink已经开启了checkpoint功能,系统会自动检测到故障并从最新的checkpoint重新启动任务,使得整个应用状态恢复到故障前的状态,从而避免数据丢失和重复处理的问题。 3.2 保存及恢复Savepoints java // 创建并触发Savepoint String savepointPath = "hdfs://path/to/savepoint"; env.executeSavepoint(savepointPath, true); // 从Savepoint恢复作业 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.restore(savepointPath); 四、Flink容错机制在生产环境中的价值体现 在真实的生产环境中,硬件故障、网络抖动等问题难以避免,Flink的容错机制就显得尤为重要。它就像是企业的“守护神”,每当遇到突发状况,都能以迅雷不及掩耳之势,把系统瞬间恢复到正常状态。这样一来,业务中断的时间就能被压缩到最小,保证数据的完整性和一致性,让整体服务更加坚韧、更值得信赖,就像一位永不疲倦的超级英雄,时刻为企业保驾护航。 五、总结与思考 当我们深度剖析并实践Flink的容错机制后,不难发现它的设计之精妙与实用。Flink这个家伙可厉害了,它不仅能确保数据处理的精准无误,就像个严谨的会计师,连一分钱都不会算错。而且在实际工作中,面对各类突发状况,它都能稳如泰山,妥妥地hold住全场,为咱们打造那个既靠谱又高效的大型数据处理系统提供了强大的后盾支持。今后,越来越多的企业会把Flink当作自家数据处理的主力工具,我敢肯定,它的容错机制将在更多实际生产场景中大显身手,效果绝对会越来越赞! 然而,每个技术都有其适用范围和优化空间,我们在享受Flink带来的便利的同时,也应持续关注其发展动态,根据业务特点灵活调整和优化容错策略,以期在瞬息万变的数据世界中立于不败之地。
2023-10-06 21:05:47
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月下独酌
Hibernate
...如何在实际项目中发挥作用。 二、属性级缓存概述 属性级缓存是Hibernate提供的一种缓存策略,它允许我们为实体类中的特定属性配置缓存行为。嘿,兄弟!这种灵活度超级棒,能让我们针对各种数据访问方式来调整优化。比如,你有没有那种属性,就是大家经常去查看,却很少动手改的?对这些,咱们可以直接开个缓存,这样每次查数据就不需要老是跑去数据库翻找了,省时又省力!这招儿,是不是挺接地气的? 代码示例: java @Entity public class User { @Id private Long id; // 属性级缓存配置 @Cacheable private String name; // 其他属性... } 在这里,@Cacheable注解用于指定属性name应该被缓存。这就好比你去超市买东西,之前买过的东西放在了购物车里,下次再买的时候,你不用再去货架上找,直接从购物车拿就好了。这样省去了走来走去的时间,是不是感觉挺方便的?同理,在访问User对象的name属性时,如果已经有缓存了,就直接从缓存里取,不需要再跑一趟数据库,效率高多了! 三、局部缓存详解 局部缓存(Local Cache)是一种更高级的缓存机制,它允许我们在应用程序的特定部分(如一个服务层、一个模块等)内部共享缓存实例。哎呀,这个技术啊,它能帮咱们干啥呢?就是说,当你一次又一次地请求相同的信息,比如浏览网页的时候,每次都要重新加载一堆重复的数据,挺浪费时间的对不对?有了这个方法,就像给咱们的电脑装了个超级省电模式,能避免这些重复的工作,大大提升咱们上网的速度和效率。特别是面对海量的相似查询,效果简直不要太明显!就像是在超市里买东西,你不用每次结账都重新排队,直接走绿色通道,是不是感觉轻松多了?这就是这个技术带来的好处,让我们的操作更流畅,体验更棒! 代码示例: java @Service public class UserService { @Autowired private SessionFactory sessionFactory; private final LocalCache userCache = new LocalCache<>(sessionFactory, User.class, String.class); public String getNameById(Long userId) { return userCache.get(userId, User.class.getName()); } public void setNameById(Long userId, String name) { userCache.put(userId, name); } } 在这段代码中,UserService类使用了LocalCache来缓存User对象的name属性。哎呀,你知道不?咱们这里有个小妙招,每次想查查某个用户ID对应的用户名时,就直接去个啥叫“缓存”的地方翻翻,速度快得跟闪电似的!这样就不需要再跑回那个大老远的数据库里去找了。多省事儿啊,对吧? 四、属性级缓存与局部缓存的综合应用 在实际项目中,通常需要结合使用属性级缓存和局部缓存来达到最佳性能效果。例如,在一个高并发的电商应用中,商品信息的查询频率非常高,而商品的详细描述可能很少改变。在这种情况下,我们可以为商品的ID和描述属性启用属性级缓存,并在商品详情页面的服务层中使用局部缓存来存储最近访问的商品信息,从而实现双重缓存优化。 综合应用示例: java @Entity public class Product { @Id private Long productId; @Cacheable private String productName; @Cacheable private String productDescription; // 其他属性... } @Service public class ProductDetailService { @Autowired private SessionFactory sessionFactory; private final LocalCache productCache = new LocalCache<>(sessionFactory, Product.class); public Product getProductDetails(Long productId) { Product product = productCache.get(productId); if (product == null) { product = loadProductFromDB(productId); productCache.put(productId, product); } return product; } private Product loadProductFromDB(Long productId) { // 查询数据库逻辑 } } 这里,我们为商品的名称和描述属性启用了属性级缓存,而在ProductDetailService中使用了局部缓存来存储最近查询的商品信息,实现了对数据库的高效访问控制。 五、总结与思考 通过上述的讨论与代码示例,我们可以看到属性级缓存与局部缓存在Hibernate中的应用不仅可以显著提升应用性能,还能根据具体业务场景灵活调整缓存策略,实现数据访问的优化。在实际开发中,理解和正确使用这些缓存机制对于构建高性能、低延迟的系统至关重要。哎呀,你知道不?随着数据库这玩意儿越来越牛逼,用它的人也越来越多,那咱们用来提速的缓存方法啊,肯定也会跟着变花样!就像咱们吃东西,以前就那么几种口味,现在五花八门的,啥都有。开发大神们呢,就得跟上这节奏,多看看新技术,别落伍了。这样啊,咱们用的东西才能越来越快,体验感也越来越好!所以,关注新技术,拥抱变化,是咱们的必修课!
2024-10-11 16:14:14
105
桃李春风一杯酒
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 本文内容为海贼王全集的分章节目录介绍,还有本人在观看时候记录的精彩打斗剧集,可以方便大家直接定位想看的章节和精彩内容, 源文件已经上传到我的资源中,有需要的可以去看看, 我主页中的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来,相应技巧可在笔记中查找原题, 有兴趣的可以去 我的主页 了解更多计算机学科和考研的精品思维导图整理 本文可以转载,但请注明来处,觉得整理的不错的小伙伴可以点赞关注支持一下哦! 博客中思维导图的高清PDF版本,可关注公众号 一起学计算机 点击 资源获取 获得 目录 0.精彩打斗剧集 0.剧场版 1.东海冒险篇1-60 2.阿拉巴斯坦篇61-130 3.TV原创篇131-143 4.空岛篇144-195 5.海军要塞G8196-206 6.长链岛篇207-226 7.司法岛篇227-325 8.旗帜猎人篇326-336 9.恐怖三桅帆船篇337-383 10.香波地群岛篇384-407 11.女儿岛篇408-421 12.海底监狱篇422-456 13.大事件篇457-504 14.新世界前篇505-516 15.鱼人岛篇517-574 16.Z的野心篇575-578 17.庞克哈萨德篇579-628 18.德雷斯罗萨篇629-746 19.银之要塞篇747-750 20.佐乌篇751-782 21.托特兰篇783-877 22.世界会议篇878-889 23.和之国篇890-至今 我的更多精彩文章链接, 欢迎查看 经典动漫全集目录 精彩剧集 海贼王 动漫 全集目录 分章节 精彩打斗剧集 思维导图整理 火影忍者 动漫 全集目录 分章节 精彩打斗剧集 思维导图整理 死神 动漫 全集目录 分章节 精彩打斗剧集 思维导图整理 计算机专业知识 思维导图整理 Python 北理工慕课课程 知识点 常用代码/方法/库/数据结构/常见错误/经典思想 思维导图整理 C++ 知识点 清华大学郑莉版 东南大学软件工程初试906 思维导图整理 计算机网络 王道考研 经典5层结构 中英对照 框架 思维导图整理 算法分析与设计 北大慕课课程 知识点 思维导图整理 数据结构 王道考研 知识点 经典题型 思维导图整理 人工智能导论 王万良慕课课程 知识点 思维导图整理 红黑树 一张导图解决红黑树全部插入和删除问题 包含详细操作原理 情况对比 各种常见排序算法的时间/空间复杂度 是否稳定 算法选取的情况 改进 思维导图整理 人工智能课件 算法分析课件 Python课件 数值分析课件 机器学习课件 图像处理课件 考研相关科目 知识点 思维导图整理 考研经验--东南大学软件学院软件工程 东南大学 软件工程 906 数据结构 C++ 历年真题 思维导图整理 东南大学 软件工程 复试3门科目历年真题 思维导图整理 高等数学 做题技巧 易错点 知识点(张宇,汤家凤)思维导图整理 考研 线性代数 惯用思维 做题技巧 易错点 (张宇,汤家凤)思维导图整理 高等数学 中值定理 一张思维导图解决中值定理所有题型 考研思修 知识点 做题技巧 同类比较 重要会议 1800易错题 思维导图整理 考研近代史 知识点 做题技巧 同类比较 重要会议 1800易错题 思维导图整理 考研马原 知识点 做题技巧 同类比较 重要会议 1800易错题 思维导图整理 考研数学课程笔记 考研英语课程笔记 考研英语单词词根词缀记忆 考研政治课程笔记 Python相关技术 知识点 思维导图整理 Numpy常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 Pandas常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 Matplotlib常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 PyTorch常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 Scikit-Learn常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 Java相关技术/ssm框架全部笔记 Spring springmvc Mybatis jsp 科技相关 小米手机 小米 红米 历代手机型号大全 发布时间 发布价格 常见手机品牌的各种系列划分及其特点 历代CPU和GPU的性能情况和常见后缀的含义 思维导图整理 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43959833/article/details/115670535。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-01-12 18:13:21
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Superset
...ng命令检查与数据源服务器的连通性。 - 考虑使用CDN(内容分发网络)或其他加速服务来缩短数据传输时间。 5. 实施定期数据验证 - 定期验证数据源的有效性和数据更新情况,确保数据实时性。 - 使用自动化脚本或工具定期检查数据更新状态,一旦发现问题立即采取措施。 结论 数据更新延迟是数据分析过程中常见的挑战,但通过细致的配置、优化数据加载流程、合理利用缓存机制、监控网络状况以及定期验证数据源的有效性,我们可以有效地解决这一问题。Superset这个家伙,可真是个厉害的数据大厨,能做出各种各样的图表和分析,简直是五花八门,应有尽有。它就像个宝藏一样,里面藏着无数种玩法,关键就看你能不能灵活变通,找到最适合你手头活儿的那把钥匙。别看它外表冷冰冰的,其实超级接地气,等着你去挖掘它的无限可能呢!哎呀,用上这些小窍门啊,你就能像变魔法一样,让数据处理的速度嗖嗖地快起来,而且准确得跟贴纸一样!这样一来,做决定的时候,你就不用再担心数据老掉牙或者有误差了,全都是新鲜出炉的,准得很!
2024-08-21 16:16:57
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青春印记
Scala
...有学问的概念时,就会发现类型alias(别名)这东西。就像是在厨房里,你以为只是一把勺子那么简单,结果它能用来拌沙拉、舀汤、甚至还能挖冰淇淋,关键时候还超级好使呢!Scala的类型alias也是这样,它可能看起来只是个名字,但用起来可灵活得很,能帮咱们更好地组织代码,让写出来的程序既清晰又优雅。所以啊,别小看了这些小玩意儿,它们可是Scala世界里的实用小能手呢!这篇文章将带你一起探索Scala中的类型alias,从定义到创建和使用,一步步解开它的神秘面纱。 二、类型alias 定义与作用 类型alias是Scala中一种简化语法的方式,允许我们为现有的类型定义一个更具描述性的别名。嘿!你知道吗?在编程时,我们有时候会遇到一些看起来复杂或者重复的类型信息。别担心,这时候聪明的程序员就会想到用 "类型alias" 这个工具来帮忙了。就像给一个复杂的称呼取个昵称一样,这样不仅让我们的代码看起来清爽多了,也更容易理解,就像是和老朋友聊天一样轻松。这样一来,每次提到这个类型,我们就不用老是敲那些长长的、容易出错的代码了。所以,类型alias不仅能让代码更简洁,还能帮助我们更好地管理代码,保持代码的整洁和一致性。是不是感觉编程也变得有趣多了呢?比如,如果我们经常使用一个复杂的类或者集合作为参数类型,我们可以为它定义一个类型alias,这样在后续的代码中就可以使用这个更简洁的名字来表示,使得代码更加清晰易懂。 三、创建类型alias的步骤 创建类型alias非常简单,只需要使用type关键字,后跟别名的名称和冒号,然后是原始类型的引用即可。让我们通过一个具体的例子来展示如何创建类型alias: scala // 定义一个类型alias,表示一个整数列表 type IntegerList = List[Int] // 使用类型alias val myList: IntegerList = List(1, 2, 3) 在这个例子中,我们定义了一个名为IntegerList的类型alias,它表示的是List[Int]。之后,我们就可以使用IntegerList这个更易于理解的名字来表示一个整数列表了。 四、使用类型alias提升代码质量 类型alias不仅能够简化代码,还能帮助我们更好地管理代码结构,提高代码的可读性和可维护性。例如,在处理数据结构时,我们可能会遇到以下场景: scala // 原始方式 def processData(data: List[(String, Int)]) { // 处理逻辑... } // 使用类型alias后的代码 type DataPoint = (String, Int) def processData(data: List[DataPoint]) { // 处理逻辑... } 通过使用类型alias,我们为List[(String, Int)]定义了一个更具描述性的名字DataPoint,使得代码更加易于理解。嘿,你知道吗?这种命名方式超级棒,因为它能让我们在别的地方轻松复用这个类型别名。这样一来,我们的代码不仅看起来整齐划一,还特别好懂,就像是给编程世界里的小伙伴留了个小提示,告诉他们这里有个好东西可以拿来用!这样子,我们写的代码就像是一本大家都能看懂的书,多好啊! 五、总结 类型alias的魔力 通过本文的探索,我们了解到Scala中的类型alias是一种强大且实用的功能。哎呀,这家伙可真是个编程界的魔术师啊!它就像是一位聪明的整理专家,能把乱糟糟的代码变得井井有条,看起来就像是从故事书里走出来的一样,清晰又易懂。而且,它还能帮咱们把那些老掉牙的代码给升级换代,让程序焕然一新,就像是给旧衣服缝上了时髦的新领口,既实用又好看。这玩意儿,简直就是程序员的得力助手,让写代码的日子不再枯燥无味,反而充满了乐趣和成就感呢!嘿,兄弟!在咱们实际码代码的时候,巧妙运用类型别名这招儿,能大大提升咱的编码速度,让代码看起来也清爽不少。就像是给一堆杂乱无章的工具找到了专属的收纳盒,既方便又高效。这样一来,不仅咱自己看着舒服,别人看了也觉得赏心悦目,不是嘛?记住,选择合适的别名名称至关重要,它应该能够准确反映原始类型的用途和特性,从而帮助团队成员快速理解代码意图。 在Scala的世界里,类型alias是众多工具之一,它们共同构成了Scala丰富而强大的语言特性。嘿,兄弟!只要你持续动手操练和琢磨,你会发现解锁编程特性的新招式简直多得数不清。这不,你的编程技术就嗖嗖地往上窜,那可是实打实的进步!别停下脚步,继续加油,编程世界的大门正等着你去探索呢!所以,不要害怕尝试和实验,让Scala的魔力引领你在编程之路上不断前行吧!
2024-09-03 15:49:39
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山涧溪流
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 1月19日,人人网发布一款语音产品,名字与啪啪非常类似,叫啵啵,并号称是中国首款带语音滤镜的语音社交产品。目前其首页已经放出安卓版本,iOS版暂时还未上线。雷锋网进行了试用,跟大家介绍。 从官方的介绍来看,啵啵这个应用主要有三个特色,最大的特点是声音滤镜。另外,还可以在应用内使用声音、图片和文字等元素进行信息表达。最后当然就是社交分享功能。 打开应用,首先是类似Path或者啪啪那样一片红色的开始界面。界面中从下部飘起三个气泡,分别是人人登录、新浪微博登录以及直接进入使用。啵啵可以无需注册直接进入应用进行发布消息。 进入主界面后,主界面以时间线的形式把用户所关注的人发的声音图片信息。每条信息中,表示声音的大图标覆盖在图片显眼位置,意味着啵啵想让用户知道声音才是这个应用的主要元素,图片是作为背景图的辅助元素出现的。另外,在背景图右边有表示喜欢和评论的按钮。 主界面下方中心有十分突出显眼的声音按钮,点击后首先进入录音界面。 录音完成后,应用立刻列出表示声音滤镜的各种可爱图标。选择了某种滤镜效果后,声音生成完毕。进入发布界面,此时可以选择是否添加图片。可选择把信息分享到人人网或者新浪微博。 添加图片完成后,同时下方还可以添加文字描述,果然是声音、图片和文字三位一体全方位出击之应用。虽然这里主打声音,但声音、图片和文字分离的形式才更为符合人们对信息介质的认知习惯,小编一直认为啪啪中的所谓声音图片的概念只是一个伪概念。 对于新用户来说,可以选择添加人人网好友或者新浪微博好友,当然,应用本身会推荐优质应用建议新用户进行关注。另外,用户的关注、喜欢等信息会出现在用户的消息中心中。 这是一个同样基于信息分享的移动社交产品,其本质其实与Instagram等图片分享社区、啪啪等语音分享社区一样。啪啪本来是最先进行声音信息分享的社区,但啪啪把声音与图片混合在一起生硬造出了一个声音图片的概念,反而留下了主打声音信息分享的切入点,现在人人就抓住了这个切入点推出啵啵这个产品。 事实上,从目前已经存在啵啵社区中的用户发的消息来看,其性质与啪啪并无很大区别。啵啵主打的声音滤镜功能,有一个非常非常严重的缺陷。图片分享社区的滤镜功能对图片的改造是美化,图片滤镜可以把一张普通的图片改的看上去非常的优美和文艺,因而大大增强了用户的分享欲望,让人人都有当一回摄影师的感觉。 但声音滤镜做不到这样的效果,至少从啵啵中看来达不到美化的效果,目前从社区中声音信息可知,声音经过滤镜处理之后变得非常怪异。本身声音美的用户尤其女孩子必然受不了这样的声音变化,声音不好听的用户,经过处理后,结果是更加的不堪回首。所以,从实际情况来看,大多数人都会直接发布不加滤镜的原音。 另外,应用中有个设置奇特的地方在于,如果发布信息时只发布声音不附加图片,这条信息的背景会有一大片的空白,效果比较差。别说应用制作者,用户们都会觉得很有违和感,因而绝大多数用户都会添加图片。 这时候,啵啵变得非常类似啪啪,虽然本身,其与啪啪就相差不大。 是的,这是啪啪披着声音滤镜的外衣,事实上笔者怀疑啪啪不做声音滤镜就是有声音滤镜反而丑化声音的考虑。据了解,这是本周重组后的人人公司新的无线事业部推出的两款移动应用之一。但如果说这就是一个上市大公司在移动端发力所能做到的全部,这无疑是稍让人失望的。而且,人人网能不能不要这么马虎对待自己的产品?所谓的@啵啵官博就只在1月18日发布了一条消息,之后这个微博账号再无动静。 如果按照许朝军解释啪啪名字的来源:啪=口+拍,声音加图片。那啵啵又作何解? 好吧,其实人人网解释是这样的:“语音产品,所以取拟声名字,明确定位”。 参考:http://www.hooxiao.com/index.php?m=content&c=index&a=show&catid=19&id=14864(2013-01-21 10:04:03) 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/prairie79/article/details/8546911。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-08-17 12:49:28
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Kafka
...用Kafka的时候,发现不管是新手还是有些经验的老手,都对副本同步和数据复制这些事一头雾水,挺让人头疼的。这不仅仅是因为里面藏着一堆复杂的技巧行头,更是因为它直接关系到系统能不能稳稳当当跑得快。所以呢,我打算通过这篇文章跟大家分享一下我的心得和经验,希望能帮到大家,让大家更容易搞懂这部分内容。 1. 什么是副本同步? 在深入讨论之前,我们先要明白副本同步是什么意思。简单说,副本同步就像是Kafka为了确保消息不会丢,像快递一样在集群里的各个节点间多送几份,这样即使一个地方出了问题,别的地方还能顶上。这样做可以确保即使某个节点发生故障,其他节点仍然可以提供服务。这是Kafka架构设计中非常重要的一部分。 1.1 副本的概念 在Kafka中,一个主题(Topic)可以被划分为多个分区(Partition),而每个分区可以拥有多个副本。副本分为领导者副本(Leader Replica)和追随者副本(Follower Replica)。想象一下,领导者副本就像是个大忙人,既要处理所有的读写请求,还得不停地给其他小伙伴分配任务。而那些追随者副本呢,就像是一群勤勤恳恳的小弟,只能等着老大分活儿给他们,然后照着做,保持和老大的一致。 2. 数据复制策略 接下来,让我们来看看Kafka是如何实现这些副本之间的数据同步的。Kafka的数据复制策略主要依赖于一种叫做“拉取”(Pull-based)的机制。这就意味着那些小弟们得主动去找老大,打听最新的消息。 2.1 拉取机制的优势 采用拉取机制有几个好处: - 灵活性:追随者可以根据自身情况灵活调整同步频率。 - 容错性:如果追随者副本暂时不可用,不会影响到领导者副本和其他追随者副本的工作。 - 负载均衡:领导者副本不需要承担过多的压力,因为所有的读取操作都是由追随者完成的。 2.2 实现示例 让我们来看一下如何在Kafka中配置和实现这种数据复制策略。首先,我们需要定义一个主题,并指定其副本的数量: python from kafka.admin import KafkaAdminClient, NewTopic admin_client = KafkaAdminClient(bootstrap_servers='localhost:9092') topic_list = [NewTopic(name="example_topic", num_partitions=3, replication_factor=3)] admin_client.create_topics(new_topics=topic_list) 这段代码创建了一个名为example_topic的主题,它有三个分区,并且每个分区都有三个副本。 3. 副本同步的实际应用 现在我们已经了解了副本同步的基本原理,那么它在实际应用中是如何工作的呢? 3.1 故障恢复 当一个领导者副本出现故障时,Kafka会自动选举出一个新的领导者。这时候,新上任的大佬会继续搞定读写请求,而之前的小弟们就得重新变回小弟,开始跟新大佬取经,同步最新的消息。 3.2 负载均衡 在集群中,不同的分区可能会有不同的领导者副本。这就相当于把消息的收发任务分给了不同的小伙伴,这样大家就不会挤在一个地方排队了,活儿就干得更顺溜了。 3.3 实际案例分析 假设有一个电商网站使用Kafka来处理订单数据。要是其中一个分区的大佬挂了,系统就会自动转而听命于另一个健健康康的大佬。虽然在这个过程中可能会出现一会儿数据卡顿的情况,但总的来说,这并不会拖慢整个系统的进度。 4. 总结与展望 通过上面的讨论,我们可以看到副本同步和数据复制策略对于提高Kafka系统的稳定性和可靠性有多么重要。当然,这只是Kafka众多功能中的一个小部分,但它确实是一个非常关键的部分。以后啊,随着技术不断进步,咱们可能会见到更多新颖的数据复制方法,这样就能让Kafka跑得更快更稳了。 最后,我想说的是,学习技术就像是探险一样,充满了挑战但也同样充满乐趣。希望大家能够享受这个过程,不断探索和进步! --- 以上就是我对Kafka副本同步数据复制策略的一些理解和分享。希望对你有所帮助!如果有任何问题或想法,欢迎随时交流讨论。
2024-10-19 16:26:57
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诗和远方
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 D(x)=E{[x−E(x)]2} :相对于平均数差距的平方的期望; 数理统计一词的理解:mathematical stats,也即用数学的观点审视统计,为什么没有数理概率,因为概率本身即为数学,而对于统计,random variable 的性质并不全然了解,所以数理统计在一些书里又被称作:stats in inference(统计推论,已知 ⇒ 未知) 概率与统计的中心问题,都是random variable, PMF与PDF PMF:probability mass function,概率质量函数,是离散型随机变量在各特定取值上的概率。与概率密度函数(PDF:probability density function)的不同之处在于:概率质量函数是对离散型随机变量定义的,本身代表该值的概率;概率密度函数是针对连续型随机变量定义的,本身不是概率(连续型随机变量单点测度为0),只有在对连续随机变量的pdf在某一给定的区间内进行积分才是概率。 notation 假设X 是一个定义在可数样本空间S 上的离散型随机变量S⊆R ,则其概率质量函数PMF为: fX(x)={Pr(X=x),0,x∈Sx∈R∖S 注意这在所有实数上,包括那些X 不可能等于的实数值上,都定义了pmf,只不过在这些X 不可能取的实数值上,fX(x) 取值为0(x∈R∖S,Pr(X=x)=0 )。 离散型随机变量概率质量函数(pmf)的不连续性决定了其累积分布函数(cdf)也不连续。 共轭先验(conjugate prior) 所谓共轭(conjugate),描述刻画的是两者之间的关系,单独的事物不构成共轭,举个通俗的例子,兄弟这一概念,只能是两者才能构成兄弟。所以,我们讲这两个人是兄弟关系,A是B的兄弟,这两个分布成共轭分布关系,A是B的共轭分布。 p(θ|X)=p(θ)p(X|θ)p(x) p(X|θ) :似然(likelihood) p(θ) :先验(prior) p(X) :归一化常数(normalizing constant) 我们定义:如果先验分布(p(θ) )和似然函数(p(X|θ) )可以使得先验分布(p(θ) )和后验分布(p(θ|X) )有相同的形式(如,Beta(a+k, b+n-k)=Beta(a, b)binom(n, k)),那么就称先验分布与似然函数是共轭的(成Beta分布与二项分布是共轭的)。 几个常见的先验分布与其共轭分布 先验分布 共轭分布 伯努利分布 beta distribution Multinomial Dirichlet Distribution Gaussian, Given variance, mean unknown Gaussian Distribution Gaussian, Given mean, variance unknown Gamma Distribution Gaussian, both mean and variance unknown Gaussian-Gamma Distribution 最大似然估计(MLE) 首先来看,大名鼎鼎的贝叶斯公式: p(θ|X)=p(θ)p(X|θ)p(X) 可将θ 看成欲估计的分布的参数,X 表示样本,p(X|θ) 则表示似然。 现给定样本集\mathcal{D}=\{x_1,x_2,\ldots,x_N\}D={x1,x2,…,xN} ,似然函数为: p(\mathcal{D}|\theta)=\prod_{n=1}^Np(x_n|\theta) p(D|θ)=∏n=1Np(xn|θ) 为便于计算,再将其转换为对数似然函数形式: \ln p(\mathcal{D}|\theta)=\sum_{n=1}^N\ln p(x_n|\theta) lnp(D|θ)=∑n=1Nlnp(xn|θ) 我们不妨以伯努利分布为例,利用最大似然估计的方式计算其分布的参数(pp ),伯努利分布其概率密度函数(pdf)为: f_X(x)=p^x(1-p)^{1-x}=\left \{ \begin{array}{ll} p,&\mathrm{x=1},\\ q\equiv1-p ,&\mathrm{x=0},\\ 0,&\mathrm{otherwise} \end{array} \right. fX(x)=px(1−p)1−x=⎧⎩⎨⎪⎪p,q≡1−p,0,x=1,x=0,otherwise 整个样本集的对数似然函数为: \ln p(\mathcal{D}|\theta)=\sum_{n=1}^N\ln p(x_n|\theta)=\sum_{n=1}^N\ln (\theta^{x_n}(1-\theta)^{1-x_n})=\sum_{n=1}^Nx_n\ln\theta+(1-x_n)\ln(1-\theta) lnp(D|θ)=∑n=1Nlnp(xn|θ)=∑n=1Nln(θxn(1−θ)1−xn)=∑n=1Nxnlnθ+(1−xn)ln(1−θ) 等式两边对\thetaθ 求导: \frac{\partial \ln(\mathcal{D}|\theta)}{\partial \theta}=\frac{\sum_{n=1}^Nx_n}{\theta}-\frac{N}{1-\theta}+\frac{\sum_{n=1}^Nx_n}{1-\theta} ∂ln(D|θ)∂θ=∑Nn=1xnθ−N1−θ+∑Nn=1xn1−θ 令其为0,得: θml=∑Nn=1xnN Beta分布 f(μ|a,b)=Γ(a+b)Γ(a)Γ(b)μa−1(1−μ)b−1=1B(a,b)μa−1(1−μ)b−1 Beta 分布的峰值在a−1b+a−2 处取得。其中Γ(x)≡∫∞0ux−1e−udu 有如下性质: Γ(x+1)=xΓ(x)Γ(1)=1andΓ(n+1)=n! 我们来看当先验分布为 Beta 分布时的后验分布: p(θ)=1B(a,b)θa−1(1−θ)b−1p(X|θ)=(nk)θk(1−θ)n−kp(θ|X)=1B(a+k,b+n−k)θa+k−1(1−θ)b+n−k−1 对应于python中的math.gamma()及matlab中的gamma()函数(matlab中beta(a, b)=gamma(a)gamma(b)/gamma(a+b))。 条件概率(conditional probability) P(X|Y) 读作: P of X given Y ,下划线读作given X :所关心事件 Y :条件(观察到的,已发生的事件),conditional 条件概率的计算 仍然从样本空间(sample space)的角度出发。此时我们需要定义新的样本空间(给定条件之下的样本空间)。所以,所谓条件(conditional),本质是对样本空间的进一步收缩,或者叫求其子空间。 比如一个人答题,有A,B,C,D 四个选项,在答题者对题目一无所知的情况下,他答对的概率自然就是 14 ,而是如果具备一定的知识,排除了 A,C 两个错误选项,此时他答对的概率简单计算就增加到了 12 。 本质是样本空间从S={A,B,C,D} ,变为了S′={B,D} 。 新样本空间下P(A|排除A/C)=0,P(C|排除A/C)=0 ,归纳出来,也即某实验结果(outcome,oi )与某条件Y 不相交,则: P(oi|Y)=0 最后我们得到条件概率的计算公式: P(oi|Y)=P(oi)P(o1)+P(o2)+⋯+P(on)=P(oi)P(Y)Y={o1,o2,…,on} 考虑某事件X={o1,o2,q1,q2} ,已知条件Y={o1,o2,o3} 发生了,则: P(X|Y)=P(o1|Y)+P(o2|Y)+0+0=P(o1)P(Y)+P(o2)P(Y)=P(X∩Y)P(Y) 条件概率与贝叶斯公式 条件概率: P(X|Y)=P(X∩Y)P(Y) 贝叶斯公式: P(X|Y)=P(X)P(Y|X)P(Y) 其实是可从条件概率推导贝叶斯公式的: P(A|B)=P(B|A)=P(A|B)P(B)===P(B|A)=P(A∩B)P(B)P(A∩B)P(A)P(A∩B)P(B)P(B)P(A∩B)P(A)P(B|A)P(A|B)P(B)P(A) 证明:P(B,p|D)=P(B|p,D)P(p|D) P(B,p|D)====P(B,p,D)P(D)P(B|p,D)P(p,D)P(D)P(B|p,D)P(p,D)P(D)P(B|p,D)P(p|D) References [1] 概率质量函数 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/49799405。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-02-26 12:45:04
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MySQL
...和整合方面发挥着重要作用。近期,随着云原生技术的快速发展,Sqoop也正在适应新的环境变化。例如,Cloudera公司推出了在容器化环境下优化的Sqoop 2.0版本,支持Kubernetes等云平台部署,增强了其在混合云和多云场景下的数据迁移能力。 与此同时,对于大规模数据导入导出性能优化的研究也在不断深入。有研究人员探讨了如何结合Spark或Flink等现代大数据处理框架与Sqoop进行协同工作,以提升数据迁移效率并确保数据一致性。此外,业界也在探索通过引入并发控制策略、改进分区算法等方式来进一步优化Sqoop的工作负载管理。 值得注意的是,虽然Sqoop在关系型数据库与Hadoop之间架起了一座桥梁,但在数据迁移过程中,安全性与合规性问题同样不容忽视。因此,关于Sqoop的数据加密传输、权限管理和审计日志等相关功能的使用与配置教程,成为了许多企业和组织关注的焦点。 总之,在大数据时代背景下,Apache Sqoop的重要性不言而喻,而随着技术进步和行业需求的变化,Sqoop将继续发展和完善,为企业在复杂IT架构下实现高效、安全的数据流动提供有力支持。
2023-04-12 16:50:07
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素颜如水_t
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 一、最新活动 1.安卓巴士诚招版主 http://www.apkbus.com/android-48399-1-1.html 2.积分商城好礼兑换 http://www.apkbus.com/plugin.php?id=auction 3.新浪官博之【创业者大会送票】活动 http://e.weibo.com/2975543812/zqr1yeSCe 4.安卓巴士项目小组 http://www.apkbus.com/group.php?gid=3 二、视频教程汇总 1.老罗Android开发视频教程 http://www.apkbus.com/Android-246-1.html 2. mars安卓开发视频教程 http://www.apkbus.com/Android-248-1.html 3.ios开发视频教程 http://iphone.apkbus.com/ 三、论坛经典内容汇总 1.美女象棋源码 http://www.apkbus.com/android-106605-1-1.html 2.Adnroid 安全卫士源码 http://www.apkbus.com/android-83653-1-1.html 3.百度地图SDK for Android 2.1版下载 http://www.apkbus.com/android-105237-1-1.html 4.eclipse不自定弹出提示(alt+/快捷键失效) http://www.apkbus.com/android-104663-1-1.html 5.Android即时通信系统的实现 http://www.apkbus.com/android-104564-1-1.html 6.Android编程14个很有用的代码片段 http://www.apkbus.com/android-104070-1-1.html 7.音乐播放器频谱绘制 http://www.apkbus.com/android-98147-1-1.html 8.Android开发手册(离线版)与(在线版)谭东编写 http://www.apkbus.com/android-97714-1-1.html 9.Sqlite+listview 的实例 http://www.apkbus.com/android-96910-1-1.html 10.iReader,QQ阅读书架效果的实现(附源码) http://www.apkbus.com/android-99130-1-1.html 11.Android 对话框(Dialog)大全 http://www.apkbus.com/android-98097-1-1.html 12.九宫格密码解锁(修正版) http://www.apkbus.com/android-97699-1-1.html 13.Android Chart图开源库AChartEngine教程 http://www.apkbus.com/android-94575-1-1.html 14.基于Socket的Android手机视频实时传输 http://www.apkbus.com/android-91517-1-1.html 15. 喷泉粒子系统源码 http://www.apkbus.com/android-106463-1-1.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m_3251388/article/details/8888970。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-15 17:53:42
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2023-12-18 16:55:58
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Java
...和加速领域,研究人员发现通过位运算可以显著减少计算资源的消耗。以量化算法为例,传统浮点数运算通常需要较高的计算成本,而将权重参数从32位浮点数压缩为8位整数甚至更低精度后,不仅能够大幅降低内存占用,还能加快推理速度。这种技术已经在多个开源项目中得到验证,比如TensorFlow Lite和PyTorch Mobile,它们均支持基于位运算的轻量级推理框架。此外,在边缘设备上部署AI模型时,由于硬件限制,采用低精度计算显得尤为重要。例如,智能手机和平板电脑上的神经网络处理器(NPU)往往优先支持8位整数运算,这使得通过位运算优化模型成为一种趋势。值得一提的是,中国科学院自动化研究所最近发布了一款名为“轻舟”的新型AI编译器,该工具集成了先进的位宽调整策略,可以根据不同硬件特性自动生成高效的位运算代码。这一进展无疑为推动AI技术向更广泛领域普及奠定了坚实基础。与此同时,国际标准化组织也在积极制定相关标准,旨在统一跨平台的位运算规范,以便开发者能够在不同操作系统间无缝迁移高性能AI应用。未来,随着更多创新技术涌现,位运算将在大数据分析、物联网设备协同等领域发挥更大作用。
2025-05-15 15:52:47
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星河万里
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...b项目与Tomcat服务器配置相关问题后,进一步了解现代开发环境中的服务器配置与项目部署策略显得尤为重要。近期,随着Spring Boot和Docker等技术的普及,开发者在处理项目部署时有了更为便捷高效的解决方案。 例如,Spring Boot通过内嵌的Tomcat服务器简化了Java Web应用的部署流程,只需构建一个可执行的JAR或WAR文件,便能在任何支持Java环境的地方启动项目,无需繁琐的服务器配置。对于版本适配问题,Spring Boot会自动管理依赖库的版本,确保项目的稳定运行。 同时,容器化技术如Docker为软件部署提供了标准化、轻量级的方式。通过编写Dockerfile定义应用环境,开发者可以快速创建包含应用程序及其所有依赖项的镜像,并在任何安装有Docker的环境中一键部署,极大提升了部署的一致性和可移植性。 另外,云原生技术的发展也改变了传统的服务器管理模式,Kubernetes作为容器编排工具,能够实现自动化部署、扩展和管理容器化应用,有效解决了多实例、动态扩容等问题,使得项目管理和运维更加灵活高效。 总之,在Eclipse等IDE之外,掌握现代化的项目部署与服务器管理技术将有助于开发者应对更多实际场景中的挑战,提升开发效率及系统的稳定性。因此,深入学习Spring Boot、Docker以及Kubernetes等相关知识,是每一位Web开发者持续进阶的必修课。
2024-02-23 12:52:12
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 一、配置文件 几乎所有的前端工程师都知道可以用babel将es6+的语法转换为es5,转换工具要么使用babel-cli,要么使用webpack的babel-loader,不管使用哪种转换工具,通常都需要一个配置文件来建立转换规则(也可以在webpack的babel-loader的配置项,原理都一样)。 babel执行时默认从当前目录查找配置文件,支持的配置文件格式有:.babelrc,.babelrc.js,babel.config.js和package.json。它们的配置项都是相同,作用也是一样的,只需要选择其中一种,推荐使用.js结尾的文件,这样可以在配置文件中进行编程控制,如下: module.exports = function (api) {api.cache(true);const presets = [ ... ];const plugins = [ ... ];return {presets,plugins};} 也可以直接使用module.exports = {},没有必要一定是一个function。 在编写配置文件中,最主要的就是设置plugins(插件)和presets(预设),每个插件或预设都是一个npm包,插件和预设会在编译过程中把我们的ES6+代码转换成ES5。 二、插件和预设的关系 babel中的插件太多,以es2015为例: @babel/plugin-transform-arrow-functions @babel/plugin-transform-block-scoped-functions @babel/plugin-transform-block-scoping .... 如果只采用插件的话,我们需要配置非常多的插件数组,如果项目使用了es2016又得增加一堆,而且我们压根也记不住哪个es版本里该使用哪些插件。 preset就是解决这个问题的,它是一系列插件的集合,以@babel/preset-env为例,假设项目中安装的npm包版本是2020年1月发布的,那么这个预设里包含了2020年1月以前所有进入到stage4阶段的语法转换插件。 可能有小伙伴会问,假如我设置了一个语法插件,指定某个预设里又包含了插件,此时会发生什么?这就涉及到插件和预设的执行顺序了,具体的规则如下: 插件比预设先执行 插件执行顺序是插件数组从前向后执行 预设执行顺序是预设数组从后向前执行 三、插件和预设的参数 不配置参数的情况下,每个插件或预设都是数组中的一个字符串成员,例:preset:["@babel/preset-env","@babel/preset-react"],如果某个插件或预设需要配置参数,成员项就需要由字符串换成一个数组,数组的第一项是插件或预设的名称字符串,第二项为对象,该对象用来设置插件或预设的参数,格式如下: {"presets": [["@babel/preset-env",{"useBuiltIns": "entry"}]]} 四、插件和预设的简写 插件或可以在配置文件里用简写名称,如果插件的npm包名称的前缀为 babel-plugin-,可以省略前缀。例如"plugins": ["babel-plugin-transform-decorators-legacy"]可以简写为"plugins": ["transform-decorators-legacy"]。 如果npm包名称的前缀带有作用域@,例如@scope/babel-plugin-xxx,短名称可以写成@scope/xxx。 到babel7版本时,官方的插件大多采用@babel/plugin-xxx格式的,没有明确说明是否可以省略@babel/plugin-,遇到这中npm包时,最好还是采用全称写法比较稳妥。 预设的短名称规则跟插件差不多,前缀为babel-preset-或带有作用域的包@scope/babel-preset-xxx的可以省略掉babel-preset-。 babel7里@babel/preset-前缀开头的包,例如@babel/preset-env的短名称是@babel/env,官方并没有给出明确说明以@babel/preset-xxx卡头的包是否都可以采用简写,因此最好还是采用全称。 五、混乱的babel6预设 如果直接接触babel7的前端同事都知道es预设直接用@babel/preset-env就行了,但是如果要维护和迭代基于babel6的项目呢?各个项目中使用的可能都不一样,babel-preset-es20xx、babel-preset-stage-x、babel-preset-latest这些预设是啥意思? babel-preset-es20xx: TC39每年发布的、进入标准的ES语法转换器预设,最后一个预设是babel-preset-es2017,不再更新。 babel-preset-stage-x: TC39每年草案阶段的ES语法转换器预设。x的值是0到3,babel7时已废弃,不再更新。 babel-preset-latest: TC39每年发布的、进入标准的ES语法转换器预设。在babel6时等于babel-preset-es2015、babel-preset-es2016、babel-preset-es2017。该包从 v2 开始,需要@babel/core@^7.0.0,也就是需要babel7才能使用,既然要升级到babel7,不如使用更加强大的@babel/preset-env。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/douyinbuwen/article/details/123729828。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-01-16 22:15:54
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Saiku
...师而言,系统可以自动集成行业相关的数据源、预设常用分析模型,并提供一键式分析报告生成功能。这种高度定制化的服务不仅提升了用户体验,也增强了分析结果的实用性和针对性。 开放性:协作与共享 开放性是Saiku配置文件编辑器吸引开发者与社区用户的重要特性。随着API接口的不断完善与开放SDK的支持,Saiku可以更容易地与其他数据源、分析工具和服务集成,形成一个更为灵活、丰富的数据生态系统。此外,通过建立开发者社区与知识共享平台,Saiku鼓励用户分享最佳实践、代码片段与分析案例,促进了知识的传播与技术创新。这种开放生态不仅加速了新功能的迭代与优化,也为Saiku的长期发展注入了活力。 综上所述,Saiku配置文件编辑器的未来展望聚焦于智能化、个性化与开放性三大核心方向,旨在通过技术创新与用户体验的不断提升,满足日益增长的数字化分析需求,推动数据驱动决策的普及与深化。这一过程不仅需要Saiku团队的持续努力,还需要广大用户、开发者与合作伙伴的共同参与与贡献,携手共创数据可视化与分析的新时代。
2024-10-12 16:22:48
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春暖花开
ActiveMQ
...够支持多种编程语言的集成,提供可靠、高性能的消息传递服务。 微服务架构 , 是一种软件架构风格,强调将大型应用分解为一组小的、独立可部署的服务,每个服务专注于完成一项特定的业务功能。在文章中,提到ActiveMQ在微服务架构中的角色,表明其在构建和管理复杂、分布式系统时的重要作用,尤其是在多语言环境下,能够促进不同服务间的高效通信。
2024-10-09 16:20:47
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素颜如水
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 最近在学习java的爬虫技术,学的是黑马的视频资源,由于是几年前的视频啦,京东页面有些许变化,在此记录我遇到的问题,使用的爬虫技术是httpClient和jsoup,项目搭建使用的springboot+ jpa。 首先给出主页的代码: @Componentpublic classItemTask { @AutowiredprivateHttpUtils httpUtils; @AutowiredprivateItemService itemService;public static final ObjectMapper MAPPER = newObjectMapper();//设置定时任务执行完成后,再间隔100秒执行一次 @Scheduled(fixedDelay = 1000 100)public void process() throwsException {//分析页面发现访问的地址,页码page从1开始,下一页page加2 String url = "https://search.jd.com/Search?keyword=%E6%89%8B%E6%9C%BA&suggest=1.his.0.0&wq=%E6%89%8B%E6%9C%BA&s=121&click=0&page=";//遍历执行,获取所有的数据 for (int i = 1; i < 10; i = i + 2) {//发起请求进行访问,获取页面数据,先访问第一页 String html = this.httpUtils.getHtml(url +i);//解析页面数据,保存数据到数据库中 this.parseHtml(html); } System.out.println("执行完成"); }//解析页面,并把数据保存到数据库中 private void parseHtml(String html) throwsException {//使用jsoup解析页面 Document document =Jsoup.parse(html);//获取商品数据 Elements spus = document.select("divJ_goodsList > ul > li");//遍历商品spu数据 for(Element spuEle : spus) {//获取商品spu String attr = spuEle.attr("data-spu");long spu = Long.parseLong(attr.equals("")?"0":attr);//Long spu = Long.parseLong(spuEle.attr("data-spu"));//获取商品sku数据 Elements skus = spuEle.select("li.ps-item img");for(Element skuEle : skus) {//获取商品sku Long sku = Long.parseLong(skuEle.attr("data-sku"));//判断商品是否被抓取过,可以根据sku判断 Item param = newItem(); param.setSku(sku); List list = this.itemService.findAll(param);//判断是否查询到结果 if (list.size() > 0) {//如果有结果,表示商品已下载,进行下一次遍历 continue; }//保存商品数据,声明商品对象 Item item = newItem();//商品spu item.setSpu(spu);//商品sku item.setSku(sku);//商品url地址 item.setUrl("https://item.jd.com/" + sku + ".html");//创建时间 item.setCreated(newDate());//修改时间 item.setUpdated(item.getCreated());//获取商品标题 String itemHtml = this.httpUtils.getHtml(item.getUrl()); String title= Jsoup.parse(itemHtml).select("div.sku-name").text(); item.setTitle(title);//获取商品价格 String priceUrl = "https://p.3.cn/prices/mgets?skuIds=J_"+sku; String priceJson= this.httpUtils.getHtml(priceUrl);//解析json数据获取商品价格 double price = MAPPER.readTree(priceJson).get(0).get("p").asDouble(); item.setPrice(price);//获取图片地址 String pic = "https:" + skuEle.attr("data-lazy-img").replace("/n9/","/n1/"); System.out.println(pic);//下载图片 String picName = this.httpUtils.getImage(pic); item.setPic(picName);//保存商品数据 this.itemService.save(item); } } } } 分享一下我学习中遇到的问题: 1.爬取数据为null,需要登录京东 看到这段代码应该就明白了吧,就是京东发现并非人为操作,需要登陆账号了。解决办法也很简单,只需要自己模拟浏览器登陆即可 在HttpUttils加上这段,两个方法中的HTTPGet对象都需要设置一下。 //设置请求头模拟浏览器 httpGet.setHeader("User-Agent","Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:72.0) Gecko/20100101 Firefox/72.0"); 2.java.lang.NumberFormatException: For input string: "",获取的spu为空串,加上一个前置空串判断即可 解决如下: //获取商品spu String attr = spuEle.attr("data-spu");//判断是否为空串 long spu = Long.parseLong(attr.equals("")?"0":attr); 以上两个bug是我学习遇到的,现已解决,爬取数据如下: 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_32161697/article/details/114506244。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-13 10:48:12
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ZooKeeper
...,作为开源分布式协调服务,自2006年发布以来凭借其高效可靠的特性在全球范围内得到了广泛应用,尤其是在大规模分布式系统如Hadoop、Spark等中的任务调度、数据存储与一致性保证等方面发挥着关键作用。其实,ZooKeeper的成功绝不是天上掉馅饼的事儿,它的设计理念里头藏着不少既巧妙又接地气的“小秘密”,正是这些实实在在的原则,像支柱一样撑起了一个无比强大的分布式协作系统。接下来,我们将深入剖析ZooKeeper的设计原则,并结合实际代码示例进行解读。 二、ZooKeeper 设计原则概览 1. 顺序一致性 (Linearizability) - 理解:ZooKeeper保证所有的更新操作遵循严格的顺序性,即看起来就像在单个进程上执行一样,这对于分布式环境下的事务处理至关重要。这意味着无论网络延迟如何变化,客户端收到的数据总是按照创建或者更新的顺序排列。 - 代码示例: java // 创建节点 Stat createdStat = zk.create("/my/znode", "initial data".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); // 更新节点 byte[] updatedData = "updated content".getBytes(); zk.setData("/my/znode", updatedData, -1); - 思考:如果两个客户端同时尝试创建同一个路径的节点,ZooKeeper会确保先创建的请求成功返回,后续的请求则等待并获得正确的顺序响应。 2. 最终一致性 (Eventual Consistency) - 理解:虽然ZooKeeper提供强一致性,但在高可用场景下,为了容忍临时网络分区和部分节点故障,它采用了一种最终一致性模型。客户端不会傻傻地卡在等待一个还没完成的更新上,而是能够继续干自己的活儿。等到网络恢复了,或者那个闹别扭的节点修好了,ZooKeeper这个小管家就会出马,保证所有客户端都能看到一模一样的最终结果,没得商量! - 代码示例: 当一个客户端尝试更新一个已有的zNode,ZooKeeper会为此次更新生成一个事务zxid(Transaction ID)。即使中途网络突然抽风一下断开了,别担心,一旦网络重新连上,客户端就会收到一条带着新zxid的更新消息,这就表示这个事务已经妥妥地完成提交啦! java try { zk.exists("/my/znode", false); // check if zNode exists zk.setData("/my/znode", updatedData, -1); // update data with new transaction id } catch ( KeeperException.NoNodeException e) { System.out.println("ZNode doesn't exist yet"); } 3. 可观察性 (Observability) - 理解:ZooKeeper设计的核心在于使客户端能够感知服务器状态的变化,它通过Watcher监听机制让客户端在节点发生创建、删除、数据变更等事件后得到通知,从而保持客户端与ZooKeeper集群的同步。 - 代码示例: java // 注册一个节点变更的监听器 Watcher watcher = new Watcher() { @Override public void process(WatchedEvent event) { switch (event.getType()) { case NodeDeleted: System.out.println("ZNode deleted: " + event.getPath()); break; case NodeCreated: System.out.println("New ZNode created: " + event.getPath()); break; // ... other cases for updated or child events } }; }; zk.getData("/my/znode", false, watcher); 三、ZooKeeper设计原则的实际应用与影响 综上所述,顺序一致性提供了数据操作的可靠性,最终一致性则兼顾了系统的容错性和可扩展性,而可观测性则是ZooKeeper支持分布式协调的关键特征。这三大原则,不仅在很大程度上决定了ZooKeeper自身的行为习惯和整体架构,还实实在在地重塑了我们开发分布式应用的方式。比如说,在搭建分布式锁、配置中心或者进行分布式服务注册与发现这些常见应用场景时,开发者能够直接借用ZooKeeper提供的API和设计思路,轻而易举地打造出高效又稳定的解决方案,就像是在玩乐高积木一样,把不同的模块拼接起来,构建出强大的系统。 结论 随着云计算时代的到来,大规模分布式系统对于一致性和可靠性的需求愈发凸显,ZooKeeper正是在这个背景下诞生并不断演进的一颗璀璨明星。真正摸透并灵活运用ZooKeeper的设计精髓,那咱们就仿佛掌握了在分布式世界里驰骋的秘诀,能够随心所欲地打造出既稳如磐石又性能超群的分布式应用。
2024-02-15 10:59:33
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时光飞逝
"流光容易把人抛,红了樱桃,绿了芭蕉。"