“新冷战”蔓延到生产力工具 著名 UI 设计软件 Figma 宣布制裁大疆! 近日,网上流传一份 Figma 发送给大疆的内部邮件。其中写道: “我们了解到,大疆在美国制裁名单中被点名。因此根据美国法律,Figma 无法再为您提供对我们软件的访问权限,我们已经开始冻结您的 Figma 账户。我们将在未来两周内通过电子邮件或其他方式将您的文件提供给您。此外,我们不会删除您的文件。如果大疆最终从受制裁方列表中删除,您的访问权限可能会恢复。” 好在,在 Figma 封号的消息传出后,国内包括蓝湖 MasterG
摘要: 今天多数的大数据方案都是依托Hadoop环境来做结构化和非结构化数据处理,如何把自己的Hadoop算法快速部署到实际的生产环境当中去,对很多企业的大数据部署也提出了挑战。 近年来,随着大数据在Google、Facebook等企业的成功应用,很多传统企业和初创公司都转向应用大数据技术挖掘数据金矿。现有企业累计了大量的工业数据,但是大数据的开发的复杂流程阻碍了企业快速从工业数据和商业数据中挖掘价值。行业专家(算法研究者)精通行业数据分析,却受限于编程复杂度和缺乏快速部署算法的方法,使很多创造性想法无法得
维护不同工具之间数据一致性非常困难、低效。并且这里不仅仅是工作量的问题,更大的问题是多个系统之间数据不一致,导致协作低效、频繁出问题,开发测试人员痛苦不堪。
Document Store 文档存储,又称为面向文档的数据库。在这篇文章里将简要介绍一下什么是文档存储?它与传统的关系型数据库有什么区别?以及MySQL是如何实现文档存储的。
大家过年好呀!公众号从今天开始恢复更新,感谢大家不离不弃的关注。 今天的文末有投票,以助于我在新的一年里将公众号做得更好,踊跃参加一下吧! 本篇文章分两章发送,今天推送“面向对象代码的特性和形式”,明天推送“面向对象代码的结构和建模”。 正文如下: 曾几何时,“面向对象”这个词一度风靡软件软件开发界。现如今长期霸占最热门编程语言榜前三的,里面就有一门叫Java的语言。这门语言就号称是贯彻面向对象思想设计的——“一切皆对象”是Java语言的口号。但现在,越来越多的新语言、新思想在软件开发界兴起,而C语言这类传
随着微服务化在携程的全面落地,业务被拆解得越来越细,接口数量和内外部调用方不断增多;另一方面,随着产品迭代的不断增速,对接口的修改也变得愈加频繁。
#1)Python可以用于Web客户端和Web服务器端编程吗?哪一个最适合Python?
祁劢,携程国际业务部内容研发团队Leader,目前主要负责信息类项目产品设计、技术架构与团队管理。CG爱好者,喜欢细致描绘世间百态的通俗小说,喜欢探索,乐于体验各地风土人情。
程序员最讨厌的两件事:1. 写文档,2. 别人不写文档。大多数开发人员不愿意写 API 文档的原因是写文档短期收益远低于付出的成本,然而并不是所有人都能够坚持做有长期收益的事情的。
不知不觉间,Java 迎来了其正式的 JDK 22 版本,这是一个短期版本,可以从 Oracle.com(https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/)下载,将获得 Oracle 为期六个月的高级支持。
URL采集器-关键词采集 Msray-plus,是一款采用GO语言开发的企业级综合性爬虫/采集软件。 关键词:搜索引擎结果采集、域名采集、URL采集、网址采集、全网域名采集、CMS采集、联系信息采集 支持亿级数据存储、导入、重复判断等。无需使用复杂的命令,提供本地WEB管理后台对软件进行相关操作,功能强大且简单易上手! 1:可从国内外多个搜索引擎批量采集用户导入的关键词对应的搜索结果(SERP数据),并进行结构化数据存储与自定义过滤处理; 2:可从用户提供的url种子地址,源源不断的自动爬取全网网站数据,并
JDK21 计划23年9月19日正式发布,尽管一直以来都是“版随意出,换 8 算我输”,但这么多年这么多版本的折腾,若是之前的 LTS 版本JDK17你还觉得不错,那 JDK21还是有必要关注一下,因为会有一批重要更新发布到生产环境中,特别是被众人期待已久的虚拟线程,纵然说这东西我感觉没有必要的用不到,需要的早已转go了,但作为近几年JDK一个“重要”的更新,在实际开发应用中还是有相当的价值。如果说之前的 JDK17你还觉得没必要折腾,那 JDK21确实有必要关注一下了。因为 JDK21 引入了一种新型的并发编程模式。当前 Java 中的多线程并发编程绝对是另我们都非常头疼的一部分,感觉就是学起来难啃,用起来难用。但是转头看看使用其他语言的朋友们,根本就没有这个烦恼嘛,比如 GoLang,感觉人家用起来就很丝滑因此这篇文章主要摘录了这次更新中个人觉得相对有价值的几点做个基本的介绍,想要体验新功能的同学可以阅读一下。
维护不同工具之间数据一致性非常困难、非常低效。并且这里不仅仅是工作量的问题,更大的问题是多个系统之间数据不一致,导致协作低效,频繁出问题,开发人员痛苦不堪。
好,经过前面文章的一个介绍就了解了一下微信小程序的一个原生开发,那么了解完了微信小程序的一个原生开发之后,从这篇开始再来了解一下微信小程序的一个 云开发。
作为一个前后端分离模式开发的团队,我们经常会看到这样的场景:前端开发和后端开发在一起热烈的讨论“你这接口参数怎么又变了?”,“接口怎么又不通了?”,“稍等,我调试下”,“你再试试..."。
记得上一篇文章 再见Postman!一款更适合国人的接口管理工具 ,引起很多小伙伴的共鸣,比如界面太花里胡哨,并且有些功能需要付费才能使用。
Solr 版本:solr-4.10.3.tgz.tgz SolrLinux下的软件安装包以及中文分词器见末尾百度云1
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreamSets ]
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去年,给大家推荐了一款新面市不久的接口测试神器:Apifox,如果还未了解的读者,感兴趣的话可查阅原文:推荐一款技术人必备的接口测试神器:Apifox
前段时间Gitee图床突然"暴雷",导致许多写作者笔记、博客、网站等图片全部无法访问,一时间哀怨四起,大家也纷纷意识到图片备份的重要性,博主也在上面许多作者的行列中,花费了一天时间恢复博客、以及个人网站的图片,同时迁移到腾讯OSS上,也开始着手搭建个人的文件系统平台。
小伙伴们想玩一玩图计算,数据的导入工作总是绕不开的一个环节。为了降低大家数据导入操作的成本,提升图计算的整体使用体验,TuGraph Analytics推出了“图数据集成”能力,帮助大家通过简单配置完成数据导入工作。
就在昨晚,Java 22正式发布!该版本提供了 12 项功能增强,其中包括 7 项预览功能和 1 项孵化器功能。它们涵盖了对 Java 语言、API、性能以及 JDK 中包含的工具的改进。
在《快速上手 ClickHouse》一文中,我们介绍了 ClickHouse 的基础使用。本篇文章里,将介绍如何使用 Clickhouse 快速处理诸如 Nginx 运行日志等半结构化的离线数据,让这些静态数据能够被快速的查询分析。
JDK 21 的生产版本是在 6 月份的缩减和候选版本阶段之后发布的。作为长期支持版本,JDK 21 将获得五年的首要支持和扩展支持,直至 2031 年 9 月。之前的 LTS 版本是JDK 17,于 2021 年 9 月发布。非 LTS 版本,例如JDK 20和JDK 19,仅获得六个月的首要支持,并且没有扩展支持。LTS 版本每两年发布一次。
Netty 提供的编码器 StringEncoder,对字符串数据进行编码 ObjectEncoder,对 Java 对象进行编码 … Netty 提供的解码器 StringDecoder, 对字符串数据进行解码 ObjectDecoder,对 Java 对象进行解码 … Netty 本身自带的 ObjectDecoder 和 ObjectEncoder 可以用来实现 POJO 对象或各种业务对象的编码和解码,底层使用的仍是 Java 序列化技术 , 而Java 序列化技术本身效率就不高,存在如下问题
最近事情比较多,好久没更新文章,现在失踪人口回归,开始日常更新文章,一周不低于两篇,同时内容不限于Python,会有好多有趣的技术等着去学习和发现~~~
Kotlin的设计初衷是开发效率更高的Java,可以适用于任何Java涉及的应用场景,除了常见的信息管理系统,还能用于WebServer、Android项目、游戏开发,通用性比较好。Scala的设计初衷是整合现代编程范式的通用开发语言,实践中主要用于后端大数据处理,其他类型的项目中很少出现,通用性不如Kotlin。SPL的设计初衷是专业的数据处理语言,实践与初衷一致,前后端的数据处理、大小数据处理都很适合,应用场景相对聚焦,通用性不如Kotlin。
对于数据仓库,大数据集成类应用,通常会采用ETL工具辅助完成。ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、交互转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多,以下对开源的Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSetst进行简单梳理比较。
RealWorld 是一个令人印象深刻的全栈 Medium.com 克隆应用,由 React、Angular、Node 和 Django 等技术驱动。它展示了如何使用不同的前端和后端来构建相同功能的应用,并且所有实现都遵循相同的 API 规范。
ProtocolBuffer是用于序列化结构数据的灵活、高效、自动的方法,有如XML,不过它更小、更快、也更简单。一旦定义了你自己的数据结构,然后就可以使用特殊生成的源代码轻松的在各种数据流和使用的各种高级语言之间读写你的结构化数据。你甚至可以在不破坏根据“旧”格式编译的已部署程序的情况下更新你的数据结构。
问题导读: Hadoop数据采集框架都有哪些? Hadoop数据采集框架异同及适用场景?
随着网络性能提升,云端计算架构逐步向存算分离转变,AWS Aurora 率先在数据库领域实现了这个转变,大数据计算领域也迅速朝此方向演化。
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现代Java应用架构越来越强调数据存储和处理分离,以获得更好的可维护性、可扩展性以及可移植性,比如火热的微服务就是一种典型。这种架构通常要求业务逻辑要在Java程序中实现,而不是像传统应用架构中放在数据库中。
Hive是Hadoop的一个模块。它是一个用于开发SQL类型脚本执行MapReduce操作的平台。
半结构化数据是一种灵活多变的数据形式,不受固定结构限制,无需事先定义固定的表结构,为数据存储和分析提供了强大的灵活性及便捷性。常见的半结构化数据包括 XML、JSON、日志文件等。半结构化数据被广泛应用于以下场景:
彼时正处公司切换中台系统的技术栈,以半个sprint周期为单位进行着业务模块的迁移。每一个业务模块验证上线后就会下架 老爷车 中相对应的部分并通知员工基于新的中台系统进行办公。彼时又恰逢数据库扩容和分库分表,接口流转偶有故障为日常开发增添了麻烦。在这个背景下,我当时负责 反馈建议 模块的迁移,也就是非常多的 type,status 以 Tag,Progress 和统计数据可视化PieChart的展现。
一般情况下,大数据平台指的是使用了Hadoop、Spark、Storm、Flink、Blink等这些分布式、实时或者离线计算框架,并在上面运行各种计算任务的平台。
近期,Java世界迎来了一位新成员——JDK 22版本,携带着众多引人注目的新特性和改进。从G1垃圾收集器的优化到外部函数和内存API的最终确定,JDK 22为Java开发者带来了更高的性能、更广的平台支持以及更简洁的代码编写体验。Oracle官方提供了六个月的高级支持,让开发者可以充分利用这些新功能。通过本文,我们将深入探讨JDK 22的核心特性,解析它们如何使Java更加强大和灵活。无论你是Java的初学者还是资深大佬,这篇技术博客都会为你揭示JDK 22的潜力和魅力。关键词:JDK 22, Java, G1垃圾收集器, 外部函数与内存API, Oracle高级支持。
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