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天翼雲開發者社區 - flink on k8s的基本介紹

本文分享自天翼雲開發者社區《flink on k8s的基本介紹》，作者：l****n 一、背景介紹 Apache Flink 是一個流處理引擎，具有高效的流處理和批處理能力，以及良好的可伸縮性和容錯性。Kubernetes（簡稱 K8s）是一種容器編排系統，用於自動化容器部署、擴展和管理。將 Flink 部署在 K8s 上可以充分利用 Kubernetes 的優勢，實現流處理的高可用、高性能和高彈

大數據

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饕餮大數據 - 【Ambari開啓Kerberos】-Kafka啓動失敗處理

温馨提示 本文內容在使用 ttr-2.2.0版本之前，開啓Kerberos後才會遇到。 後續版本已經做了處理，無需關注！ 如果在部署、二開過程中，遇到任何問題可以讓作者幫你解決。 一、問題現象 在 Ambari 啓用 Kerberos 後啓動 Kafka 服務時，出現如下錯誤，Kafka 無法正常啓動。 [2025-10-29

hdp , 大數據 , cdh , 私藏項目實操分享 , 運維 , hadoop , 開源

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ApacheFlink - 實時計算 Flink 全新升級 - 全棧流處理平台助力實時智能

本文根據2025雲棲大會演講整理而成，演講信息如下 演講人：黃鵬程阿里雲智能集團計算平台事業部實時計算Flink版產品負責人 引言 在數據驅動的時代，實時數據處理已成為企業數字化轉型的核心能力。阿里雲實時計算Flink版用了十年時間來進行產品發展，從技術引進到自主創新，已成為實時數據處理的行業標杆。在這次雲棲大會上，阿里雲發佈了實時計算Flink的全新升級，不僅在計算和存儲層面實現重大突

大數據 , flink , 實時計算

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vivo互聯網技術 - 慢SQL優化實戰：從一例線上慢SQL探究執行引擎工作過程

作者： vivo 互聯網服務器團隊- Li Xin 本文通過一個線上慢SQL案例，介紹了Join的兩種算法和Order by的工作原理，並通過Explain和Optimizer_trace工具完整推演了慢SQL的執行過程。基於對原理和執行過程的分析，本文給出一種“引導執行引擎選擇效率更高的算法”的方案，從而使查詢性能得到大幅提升。 1、線上慢 SQL 背景 慢 SQL 會影響用户使用體驗，

索引 , 算法 , join , 數據庫 , mysql優化

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泊浮目 - 悶聲發大財，Spark&HiveSQL神器大更新

本文在綠泡泡“狗哥瑣話”首發於2025.9.23 -關注不走丟。 大家好這裏是狗哥。在23年11月，我向大家安利我自己寫的SparkHiveSQL VsCode插件，當時主要是這麼幾個功能： 語法檢測功能 format 重構 代碼補全 發現引用 時隔兩年，這個插件其實一直在迭代中。接下來我就向大家介紹一下後續迭代的新功能。 最值得一提的功能：SparkSQL語義檢測 眾所周知，在使用

spark , hive , SQL

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趙渝強老師 - 【趙渝強老師】Redis的AOF數據持久化

​Redis 是內存數據庫，如果不將內存中的數據庫狀態保存到磁盤，那麼一旦服務器進程退出會造成服務器中的數據庫狀態也會消失。所以 Redis 提供了數據持久化功能。Redis支持兩種方式的持久化，一種是RDB方式；另一種是AOF（append-only-file）方式。兩種持久化方式可以單獨使用，也可以將這兩種方式結合使用。 視頻講解如下： https://www.bilibili.com/

redis , nosql , 數據庫 , memcached

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StarRocks - StarRocks 4.0：Real-Time Intelligence on Lakehouse

回顧 StarRocks 的進化之路，每一次大版本迭代都緊扣時代對數據分析的核心訴求。 StarRocks 1.x，打造極速查詢性能，解決 BI 報表、數據探尋慢的痛點問題。 StarRocks 2.x，解決‘實時分析’的難題，幫助用户更快的洞察業務。 StarRocks 3.x，升級存算分離架構，打造極速統一的湖倉分析能力，讓數據分析更加的簡單高效。 在新的 AI 時代，模型訓練推理與

人工智能 , starrocks , 數據湖 , Json

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北京辰輝創聚生物 - 重組蛋白技術基礎概述

重組蛋白的基本概念 重組蛋白是通過基因重組技術在宿主系統中表達的外源蛋白。該技術將目標基因導入表達載體，轉化至宿主細胞，利用細胞自身的轉錄翻譯機制合成目標蛋白。與傳統組織提取相比，重組技術可獲得更高純度、更好一致性的蛋白樣品。 重組蛋白的技術特徵 重組蛋白的生物學功能由其空間構象決定。氨基酸序列通過分子內氫鍵、疏水作用、二硫鍵等化學力形成特定三維結構。研

蛋白表達 , 大數據 , 細胞因子 , 重組蛋白 , 數據倉庫 , 生長因子 , 科研試劑

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數據集成與治理 - 一文帶你全面解讀數據治理

先問大家一個問題：公司的數據現在處於一種什麼狀態？ 兩年前我幹數據工作時，團隊總是會出現：開會的時候不同部門因為“客户數量”根本對不上而爭吵； 新來的同事想查找信息，卻發現同一個產品叫法有好幾個； 公司想搞個精準營銷，卻發現客户手機號一堆是空的，結果根本就執行不了。 聽着是不是很熟？ 其實就是因為沒有進行數據治理。説白了，數據治理可是一項必須要做的基礎性工作。 但是要怎麼做？怎樣做好？有

數據管理 , 教程 , 知識 , 數據庫

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阿森CTO - 初始化列表與explicit

@TOC 📝再談構造函數 🌠 構造函數體賦值 在創建對象時，編譯器通過調用構造函數，給對象中各個變量一個合適的初始值 class Date { public: Date(int year, int month, int day) { _year = year; _month = month; _day = day;

初始化列表 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 初始化 , 數據倉庫 , 構造函數

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代碼匠心 - 從零開始學Flink：事件驅動

在實時計算領域，很多業務邏輯天然適合“事件驅動”模式：當事件到達時觸發處理、在某個時間點觸發補償或彙總、根據狀態變化發出告警等。Apache Flink 為此提供了強大的 ProcessFunction 家族（KeyedProcessFunction、CoProcessFunction、BroadcastProcessFunction 等），它們在算子層面同時具備“事件處理 + 定時器 + 狀態”

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我就是不長肉而已 - B5819WS-ASEMI可直接替代安世PMEG4010CEJ

編輯：ll B5819WS-ASEMI可直接替代安世PMEG4010CEJ 型號：B5819WS 品牌：ASEMI 封裝：SOD-123 正向電流：1A 反向電壓：40V 正向壓降：0.44V~0.47V 引線數量：2 芯片個數：1 芯片尺寸：MIL 漏電流：10ua 恢復時間：35ns 浪涌電流：20

ASEMI , B5819WS , 大數據 , hadoop , 在51CTO的第一篇博文 , 肖特基二極管

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青雲交技術圈 - Java 大視界 -- Java 大數據機器學習模型在遙感圖像土地利用分類中的優化與應用

(centerJava 大視界 -- Java 大數據機器學習模型在遙感圖像土地利用分類中的優化與應用/center) 引言 嘿，親愛的 Java 和 大數據愛好者們，大家好！我是CSDN（全區域）四榜榜首青雲交！隨着衞星遙感技術的飛速發展，我們得以從 “上帝視角” 俯瞰地球，海量遙感圖像數據如同寶庫，藴藏着土地利用的關鍵信息。但面對這 “數據洪流”，傳統分類方法如同在茫茫大海撈

機器學習 , spark , hdfs , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據 , Java大數據 , 遙感圖像

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合合技術團隊 - 啓信寶獲得法博會“行業洞見獎”，相關服務即將登陸“深律通”

為構建多元聯動、創新開放的法律服務體系，近日，以“以法律創新護航科技與產業創新”為主題的2025深圳法律服務博覽會（下稱“法博會”）順利舉辦，吸引國內外權威機構和行業專家參與。合合信息旗下啓信寶憑藉其在法律科技領域的創新應用，於法律科技產品大賽中斬獲“行業洞見獎”。該獎項由深圳市律師協會組織評選，體現了法律行業對啓信寶產品創新性、實用性與可推廣性的權威認可。後續啓信寶相關功能將正式接入深圳市律師協

大數據 , 算法 , 人工智能