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大数据行业发展的九大痛点(个人观点)

前言 尽管在Hadoop与NoSQL部署方面做足了准备,同样的问题仍然一次又一次反复出现。现在业界是时候尽快搞定这些麻烦事了。 有时候一艘巨轮的侧方出现了破洞,但业界却决定坐等船体下沉、并把希望寄托在销售救生艇身上。 也有些时候,这些问题似乎并没到要闹出人命的地步——类似我家里浴室的状况,只有往一边拧龙头才会出水。过一阵子我可能会找机会修理一下,但事实上这个问题已经存在了12年之久了。 而在面对大数据业务时,我可以列出九个长久以来一直令人头痛的问题,时至今日它们依然存在着并困扰着无数用户。 分享之前我还是要推荐下我自己创建的大数据学习交流Qun531629188 无论是大牛还是想转行想学习的大学生 小编我都挺欢迎,今天的已经资讯上传到群文件,不定期分享干货, 包括我自己整理的一份最新的适合2018年学习的大数据教程,欢迎初学和进阶中的小伙伴。 大数据痛点一号:GPU编程仍未得到普及 CPU的使用成本仍然较为昂贵,至少与GPU相比要贵得多。如果我们能够面向GPU开发出更理想的执行标准以及更多表现出色的驱动程序,那么相信一个新的市场将由此诞生。就目前来讲,GPU的使用成本优势并没能得到很好...

ELK入门使用-与springboot集成

前言 ELK官方的中文文档写的已经挺好了,为啥还要记录本文?因为我发现,我如果不写下来,过几天就忘记了,而再次捡起来必然还要经历资料查找筛选测试的过程。虽然这个过程很有意义,但并不总是有那么多时间去做。因此,接下来的内容仅仅是我根据查询到的资料,筛选,组装,测试后达到我的目标的一个过程。 什么是ELK K我最初还以为是Kafka,事实上,ELK平台是一个完整的日志分析解决方案,由这三个开源工具构建而成:Elasticsearch、Logstash、Kibana。 Elasticsearch用于深度搜索和数据分析,它是基于Apache Lucene的分布式开源搜索引擎,无须预先定义数据结构就能动态地对数据进行索引; Logstash用于日志集中管理,包括从多台服务器上传输和转发日志,并对日志进行丰富和解析,是一个数据管道,提供了大量插件来支持数据的输入和输出处理; 最后是Kibana,提供了强大而美观的数据可视化,Kibana完全使用HTML和Javascript编写,它利用Elasticsearch 的RESTful API来实现其强大的搜索能力,将结果显示位各种震撼的图形提供给最终的...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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