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浅谈 RocketMQ、Kafka、Pulsar 的事务消息

事务是一个程序执行单元,里面的所有操作要么全部执行成功,要么全部执行失败。一个事务有四个基本特性,也就是我们常说的(ACIDAtomicity(原子性):事务是一个不可分割的整体,事务内所有操作要么全做成功,要么全失败。(一致性):事务执行前后,数据从一个状态到另一个状态必须是一致的(A 向 B 转账,不能出现 A 扣了钱,B 却没收到)。Isolation(隔离性):多个并发事务之间相互隔离,不

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#rocketmq#kafka#分布式
Java深入SpringMVC聊跨域问题的最佳实践

将问题表现和原实现方案结合看,流程中,最后一步的setHeader和问题直接相关。

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#java#开发语言
hive常用的一些高级函数汇总

Date functions:支持对日期和时间类型的数据进行操作,如日期格式化、日期比较等。这些是Hive中常用的JSON处理函数和示例,还有其他一些类似的函数可以用于处理JSON数据。函数,可以将日期格式化为指定的格式,例如将日期格式化为 'yyyy-MM-dd' 的形式。函数,可以将每个学生的成绩展开成多个行,每行包含学生的 ID、姓名和一个单独的成绩。函数,可以根据员工的薪水等级计算每个部门

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#hive#hadoop#数据仓库
.net elasticsearch 使用

在.NET应用程序中使用Elasticsearch主要涉及到通过Elasticsearch的客户端库来与Elasticsearch集群进行交互。目前,最流行的.NET客户端是Elasticsearch.Net和Nest。Nest是Elasticsearch.Net的一个高级抽象,它提供了更易于使用的API来执行查询、索引文档等操作。

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#elasticsearch#大数据#搜索引擎
数据仓库-离线数据仓库架构-002

切分多个Task之后,DataX Job会调用Scheduler模块,根据配置的并发数据量,将拆分成的Task重新组合,组装成TaskGroup(任务组)。对于sqoop和datax,如果只是单纯的数据同步,其实两者都是ok的,但是如果需要集成在大数据平台,还是比较推荐使用datax,原因就是支持流量控制,支持运行信息收集,及时跟踪数据同步情况。ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到

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#大数据#数据仓库#数据库 +2
百度网盘1000GB空间每月免费领!操作说明在这里

新用户:活动期间下载安装百度网盘APP,注册登录后即可获得百度网盘VIP(3天)老用户:已在使用百度网盘的用户,点击免费领前往百度网盘APP,即可获得500G空间(30天)(复制下方口令,然后关闭百度网盘APP,再重新打开百度网盘APP即可弹出领取窗口)(复制后可打开微信,再切回百度网盘APP)两个活动链接的领取方式相同,分别可以领取500GB,可以叠加如何查看是否领取成功打开百度网盘APP,点击

#后端
了解大模型——智能体(Agent)

从软件工程的角度看来,智能体是一种基于大语言模型的,具备规划思考能力、记忆能力、使用工具函数的能力,能自主完成给定任务的计算机程序。大语言模型很强大,就像人类的大脑一样拥有思考的能力。如果人类只有大脑,没有四肢,没有工具,是没办法与世界互动的。LLM 是否就可以像人类一样,能够自主思考并规划完成任务的过程,能检索记忆,能使用各种工具提高效率,最终完成某个任务。相信看到这里,我们已经对智能体有了基本

Error response from daemon: Get “https://registry-1.docker.io/v2/“: net/http 报错处理

sudo vim /etc/docker/daemon.json将该配置填入这个 JSON 配置是用于 Docker 镜像加速。1、添加docker的配置文件,要用超管权限执行。2、重新加载配置文件及docker服务。3、 重启docker。

#http#网络协议#网络 +1
linux 系统(ubuntu)中mysql连接不上排查

检查防火墙设置: 如果你的防火墙阻止了MySQL的默认端口(3306),你需要打开该端口。检查用户权限: 确保你使用的MySQL用户具有正确的权限,并且可以从你尝试连接的IP地址进行连接。检查网络连接: 确保你的计算机可以访问MySQL服务器所在的IP地址和端口。检查MySQL配置文件: 确保MySQL配置文件(通常位于。如果你想允许来自任何IP的连接,可以将其设置为。如果连接失败,请检查网络设置

#linux#ubuntu#mysql
数据分析与处理第三方库-Pandas

Pandas 的 Index 对象可以看作是一个不可变数组,Index 对象中可以包含重复值。可直接通过Pandas中的Index类创建Index对象,也可以通过Series或DataFrame中的 index 属性 获取对应的Index对象。Index对象可以在多个数据间共享。例如:Index 对象的很多操作都与 numpy 中的数组类似,例如支持索引和切片操作,支持 Numpy 中的一些常见函

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#数据分析#pandas#数据挖掘 +1
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