1.搭建Hadoop實驗平臺

# 節點功能規劃 作業系統:CentOS7.2(1511) Java JDK版本:jdk-8u65-linux-x64.tar.gz Hadoop版本:hadoop-2.8.3.tar.gz 下載地址: ~~~html 連結:https://pan.baidu.com/s/1iQfjO-d2ojA6

Dubbo的設計理念原來就藏在這三張圖中

Dubbo在眾多的微服務框架中脫穎而出,佔據RPC服務框架的半壁江山,非常具有普適性,熟練掌握 Dubbo的應用技巧後深刻理解其內部實現原理,讓大家能更好的掌控工作,助力職場,特別能讓大家在面試中脫穎而出。 那Dubbo內部的設計理念,實現原理是什麼呢? 本文將結合官方提供的3張圖,從如下三個方面介紹其內

MyBatis初級實戰之六:一對多關聯查詢

### 歡迎訪問我的GitHub [https://github.com/zq2599/blog_demos](https://github.com/zq2599/blog_demos) 內容:所有原創文章分類彙總及配套原始碼,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等; ###

Dubbo中的統一契約是如何實現的?

## 寫在前面 之前,很多小夥伴私信我:如何才能快速的掌握Dubbo的核心原理和原始碼。所以,我寫了一篇《[我是如何在短期內快速掌握Dubbo的原理和原始碼的(純乾貨)?](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4MjU0OTM1OA==&mid=224749019

playwright自動化專案搭建

這是關於playwright系列介紹的最後一篇。搭建基於 playwright 的自動化專案。 GitHub地址: https://github.com/defnngj/playwright-pro ## 具備功能 關鍵技術: * pylaywright測試庫 * pytest單元測試框架 * pyt

利用容器逃逸實現遠端登入k8s叢集節點

某天, 某魚說要吃瞄, 於是...... 李國寶:邊緣計算k8s叢集SuperEdge初體驗 ​ zhuanlan.zhihu.com 圖示 照著上一篇文章來說,我這邊邊緣計算叢集有一堆節點。 每個節點都在不同的網路環境下。 他們的共同點都是可以訪問內網, 部分是某雲學生主機, 部分是跑在家

全網最詳細的負載均衡原理圖解

負載均衡由來 在業務初期,我們一般會先使用單臺伺服器對外提供服務。隨著業務流量越來越大,單臺伺服器無論如何優化,無論採用多好的硬體,總會有效能天花板,當單伺服器的效能無法滿足業務需求時,就需要把多臺伺服器組成集群系統提高整體的處理效能。 基於上述需求,我們要使用統一的流量入口來對外提供服務,本質上就是需

Java中的基本資料型別與引用資料型別

**一、基本資料型別** * byte、short、int、long(整數型別) * float、double(浮點數型別) * char(字元型) * boolean(布林型別 ) ![](https://img2020.cnblogs.com/blog/2282070/202101/2282070-

機器學習6-迴歸改進

欠擬合與過擬合 什麼是過擬合與欠擬合 欠擬合    過擬合     第一種情況:因為機器學習到的天鵝特徵太少了,導致區分標準太粗糙,不能準確識別出天鵝。 第二種情況:機器已經基本能區別天鵝和其他動物了。然後,很不巧已有的天鵝圖片全是白天鵝的,於是機器經過學習後,會

Redis 實戰 —— 02. Redis 簡單實踐 - 文章投票

#### 需求 ##### 功能: `P15` - 釋出文章 - 獲取文章 - 文章分組 - 投支援票 ##### 數值及限制條件 `P15` 1. 如果一篇文章獲得了至少 200 張支援票,那麼這篇文章就是一篇有趣的文章 2. 如果這個網站每天有 50 篇有趣的文章,那麼網站要把這 50 篇文章放

依賴——軟體工程師的痛

# 為什麼各個語言都會有這麼多的依賴問題? ## 軟體包的分發規模產生了巨大的變化 大部分主流程式語言都誕生於上個世紀,程式碼包的分發範圍在當時僅限於小規模的團體,例如公司內部或者單個軟體專案內部,這種分發規模 只要內部有良好的程式碼約定就不會導致模組依賴衝突,但今天我們已經廣泛運用github社群來

Gulp4.0入門和實戰

## gulp4.0入門和實戰 我最近遇到需要優化web的效能的任務,然後就搗鼓了一些對資原始檔優化壓縮的方案。由於之前的專案中有使用到gulp,所以在需要處理的web專案中也優先使用這個技術。 先聊聊gulp是什麼? gulp被稱為基於流的自動化構建工具,也是用NodeJS編寫的額。使用NodeJs對檔

hive視窗函式/分析函式詳細剖析

# hive視窗函式/分析函式 在sql中有一類函式叫做聚合函式,例如sum()、avg()、max()等等,這類函式可以將多行資料按照規則聚集為一行,一般來講聚集後的行數是要少於聚集前的行數的。但是有時我們想要既顯示聚集前的資料,又要顯示聚集後的資料,這時我們便引入了視窗函式。視窗函式又叫OLAP函式/分析

day128:MySQL進階:

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