模式概述在线程的世界里，生产者就是生产数据的线程，消费者就是消费数据的数据。生产者和消费者彼此之间不直接通信，而是通过阻塞队列进行通信，所以生产者生产完数据后不用等待消费者处理，而是直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列取，阻塞队列相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力 模式实战假设现有需求：把各部门的邮件收集起来，统一处理归纳。可以使用生产者 - 消费者模式，启动
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2024-09-17 13:45:01
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首期，主题系列研究聚焦城市购物中心，CBNData发布《骑行大数据寻找城市热点之购物中心篇》（以下简称为《研究》），基于共享单车骑行数据，综合展现商圈骑行轨迹和骑行特点。从单纯的线上狂欢到线上线下共同“剁手”，2017的“双十一”，也带上了新零售元年的独特基因。消费升级大趋势的推动下，实体商业形态正在悄然进行着迭代更新，各大购物中心从以购物为主，走向多样化商业形态并存，注重体验、消费场景化和优化空
社会科技水平的不快速发展，计算机信息技术已经广泛应用到各个领域之中，互联网大数据、云消费时代悄然到来，计算机信息技术逐渐融入到人们的日常生产和生活之中，同时，技术在商业之中的应用和成熟，更加凸显出了这些技术的优越性。云消费时代之下，大数据的使用不仅使得企业产品、服务更加容易满足消费者的需求，也使得消费者向着更高的层次追求，企业要想在激烈的市场竞争之中脱颖而出，就需要使用大数据技术，运用各种信息模块
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2024-07-03 02:41:00
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大数据SpringBoot|基于SpringBoot+MyBatis框架健身房管理系统摘 要:本文基于Spring Boot和MyBatis框架，设计并实现了一款综合功能强大的健身房管理系统。该系统涵盖了会员卡查询、会员管理、员工管理、器材管理以及课程管理等核心功能，并且提供了可视化图表展示功能。在会员卡查询模块，系统提供了便捷的会员卡信息查询服务，使会员可以快速查询其会员卡状态、有效期等相关信息
目录一、数据采集/消费(存储)二、数据采集三、数据消费四、编写代码 在project-ct.pom在ct.consume下在ct.consumer.bean在ct.consumer.dao 在ct-consumer的resources 在ct-common.pom在ct.common.api在ct.common.bean在ct.common.constant在ct-c
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2024-07-31 20:08:13
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Kafka 介绍官方网址采用生产者消费者模型,具有高性能（单节点支持上千个客户端，百兆/s吞吐量）、持久性（消息直接持久化在普通磁盘上且性能好)、分布式（数据副本冗余、流量负载均衡、可扩展）、灵活性（消息长时间持久化+Client维护消费状态）的特点Kafka优势解耦与缓冲: 例如使用SparkStream时,于flume采集后的数据传输,解决了大量数据导致SparkStream崩溃的问题,flu
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2024-06-05 14:09:50
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**Java DataHub 订阅代码**
在现代软件开发中，数据订阅是一种非常重要的模式。通过数据订阅，应用程序可以实时获取和处理数据，从而实现更加灵活和高效的数据传输和处理。在Java开发中，我们可以利用DataHub来实现数据订阅的功能。
**什么是DataHub？**
DataHub是LinkedIn开源的一个实时数据集成系统，用于收集、处理和传输实时数据。它提供了一种简单而强大的方
原创
2024-04-14 04:43:20
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概述队列是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作，和栈一样，队列是一种操作受限制的线性表。队列具有先进先出FIFO(FirstIn First Out)的特性。队尾：进行插入操作的端称为队尾队头：进行删除操作的端称为队头Queue从上面类的继承关系图可以看到Queue是一个接口，它的内部主要定义了以下几个方法：方法名返回值类
流处理入门Spring Cloud Data Flow 提供了 70 多个预构建的流应用程序，您可以立即使用它们来实现常见的流用例。在本指南中，我们使用其中两个应用程序来构建一个简单的数据管道，该管道生成从外部 HTTP 请求发送的数据，并通过将有效负载记录到终端来使用该数据。安装指南包括使用 Data Flow 注册这些预构建应用程序的说明。流 DSL 概述您可以通过外壳或仪表板使用领域特定语言
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2023-12-12 18:03:28
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文章目录踩坑:python data_strulisttupledictset特殊语句try.except forwith:practical manupulationstring's operationslatex outputconventional operationsfile_operationsmatplotlibdata_clearmatplotlibdata_clear 学过一遍的
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2023-08-30 22:42:20
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# 阿里 DataHub Java SDK 介绍
## 引言
阿里 DataHub Java SDK 是阿里云 DataHub 服务的官方 Java 开发工具包，用于与 DataHub 服务交互，实现对数据的写入、读取和管理操作。DataHub 是一种云原生的数据集成服务，能够实现可靠、高效、实时的数据传输和同步。
在本文中，我们将介绍 DataHub Java SDK 的基本用法，包括如何
原创
2024-05-16 07:35:31
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先说结论，整体上 kimi 的输出内容最全面，速度最快，不行你可以试试问题你是Java技术专家，根据如下 Open API 接口文档生成 Spring 的 Controller 和 Service 代码openapi: 3.0.1
info:
title: ""
description: ""
version: v1
servers:
- url: https://localhost
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2024-10-25 22:21:35
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DataHub为数据分析提供了类似github的托管功能,并且让大家在线运行Ipython notebook,共享数据分析代码,从零开始学习数据分析的方法。DataHub集数据收集管理,数据版本http://datahub.top/数据分析基础：http://datahub.top/course/?...
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2015-07-15 12:02:00
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作者 | 张振华.Jack 本文和大家一起来重温《Java数据结构》经典之作。
Java数据结构 要理解Java数据结构，必须能清楚何为数据结构？
Data_Structure，它是储存数据的一种结构体，在此结构中储存一些数据，而这些数据之间有一定的关系。而各数据元素之间的相互关系，又包括三个组成成分，数据的逻辑结构，数据的存储结构和数据运算结构。而一个数据结构的
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2024-09-09 07:48:34
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生产者消费者问题（就是存放拿取问题） （1）什么是消费者生产者问题？很多情况下，我们需要这样的模型。大家可以想象一下吃自助餐。在自助餐的公共区域有很多食物，我们(消费者)可以去挑选食物。然而，这时候食物被我们选没了，于是大家伙都等待。在等待什么呢？等待厨师做出新的一批食物放置上来，我们就可以继续选择我们喜爱的食物。 &
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2024-07-01 16:19:54
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1、什么是MQMQ(message queue)，从字面意思上看消息排队，本质是个队列，FIFO 先入先出，只不过队列中存放的内容是message ，MQ还是一种跨进程的通信机制，用于上下游传递消息。在互联网架构中，MQ 是一种非常常见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务。使用了 MQ 之后，消息发送上游只需要依赖 MQ，不用依赖其他服务2、为什么要使用MQ1、流量消峰如果订单系统最多能处
文章目录干货来了基本数据类型包装数据类型引用类型数据类型转换缓存池作者info 基本数据类型基本数据类型有 byte、short、int、long、float、double、boolean、char，关于它们的分类，我画了个图。接下来我主要从字节数、数据范围、默认值、以及用途等方面给大家总结成一个表格，一目了然。数据类型字节数位数最小值最大值默认值用途byte18-1281270byte 类型用在
往datahub发送数据时，建议使用Producer。好处是不用设置shardId，这样datahub在增加或减少shard时，业务代码都不需要变更。另外datahub的shardId只会往前增，老的数据不用，只能停用。 <dependency> <groupId>com.aliyun.datahu
原创
2022-08-19 20:38:35
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消息消费方式 Consumer分为两种，PullConsumer和PushConsumer。从名字就可以看出一种是拉取的方式，一种是主动Push的方式。具体实现如下：PullConsumer，由用户主动调用pull方法来获取消息，没有则返回 PushConsumer，在启动后，Consumer客户端会主动循环发送Pull请求到broker，如果没有消息，broker会把请求放入等待队列，新消息到达
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2024-06-25 13:32:01
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TiUP 镜像是 TiUP 的组件仓库，存放了一系列的组件和这些组件的元信息。镜像有两种存在形式：本地磁盘上的目录：用于服务本地的 TiUP 客户端，文档中将称之为本地镜像基于远程的磁盘目录启动的 HTTP 镜像：服务远程的 TiUP 客户端，文档中将称之为远程镜像镜像的创建与更新镜像可以通过以下两种方式创建：通过命令 tiup mirror init 从零生成通过命令&nbs
