前言在过去一年，行业和用户对Docker(既是一项技术又是一家公司)的认识大有提升。可以这么说，它是我在职业生涯中见过的发展最迅猛的技术，采用速度之快前所未有。这项技术在一些重要企业已得到了采用，并得到了包括微软和谷歌在内的各大软件厂商的认可。这家公司获得了大笔资金，不惜投入巨额，通过研发来提高该技术的易用性，包括改进网络功能。2014年，Docker甚至投入了相当大的精力，打造正规的合作伙伴体系
转载
2023-07-25 20:37:15
87阅读
一 docker的8个使用场景
1.简化配置
虚拟机的最大好处是能在你的硬件设施上运行各种配置不一样的平台(软件, 系统), Docker在降低额外开销的情况下提供了同样的功能. 它能让你将运行环境和配置放在代码汇总然后部署, 同一个Docker的配置可以在不同的环境环境中使用, 这样就降低了硬件要求和应用环境之间耦合度.2.代码流水线管理
代码从开发者的机器到最终在生产环境上的部署, 需要经过很
转载
2023-07-11 20:33:20
290阅读
一、 Spark的应用现状1.1 Spark需求背景随着数据规模的持续增长，数据需求越来越多，原有的以MapReduce为代表的Hadoop平台越来越显示出其局限性。主要体现在2点：1) 任务执行时间比较长。特别是某些复杂的SQL任务，或者一些复杂的机器学习迭代。2) 不能很好的支持像机器学习、实时处理这种新的
转载
2023-08-26 09:16:29
145阅读
[喵咪KafKa(1)]KafKa的介绍以及使用场景#前言##哈喽!大家好呀,真是一坑未平一坑又起,otter还在继续更新的同时,笔者也为大家带来了关于kafka相关的一系列博客,要说到kafka就离不开现在特别火热的大数据技术,了解的童鞋可能只要一些大数据的带名词比如Hadoop,spark,storm,包括最近很火的微服务,kafka也是其中一员,但是不同的是kafka并不负责处理数据,要给
原创
2024-07-25 16:12:02
0阅读
1.需求层面：业务需求变化缓慢不适用于微服务架构2.性能层面对请求响应延迟极其苛刻的业务场景不适用微服务架构3.数据一致性层面数据强一致性要求的业务场景不适用微服务架构...
原创
2021-05-25 21:08:25
1623阅读
转眼已经50多天没写文章了，真不知道最近在忙的事情是对还是错，以后在和大家分享吧。八个Docker的真实应用场景
【编者的话】Flux 7介绍了常用的8个Docker的真实使用场景，分别是简化配置、代码流水线管理、提高开发效率、隔离应用、整合服务器、调试能力、多租户环境、快速部署。我们一直在谈Docker，Docker怎么使用，在怎么样的场合下使用？也许本文可以帮到你。有需要交流的地方，可以
转载
2024-04-15 18:40:17
16阅读
概念spark是基于内存的大数据计算引擎；一般数据处理的流程是从存储设备（如HDFS）拿到数据，进行逻辑处理（scala语言），将处理的结果存储到介质中（mysql等）；产生的背景：mapreduce适合一次性的简单处理，当出现并行以及循环处理的场景则更加适合使用spark,因为spark会将处理结果放到memory中，作为下次计算过程中的输入，在内存机制和调度机制下这样速度会快。但是会有问题就是
转载
2023-09-20 14:46:00
73阅读
1.volatile最适用一个线程写，多个线程读的场合。
如果有多个线程并发写操作，仍然需要使用锁或者线程安全的容器或者原子变量来代替。(摘自Netty权威指南)
疑问：如果只是赋值的原子操作，是否可以多个线程写？(答案：可以，但是一般没有这样的必要，即没有这样的应用场景)
最经典的使用案例：
volatile boolean shutdownRequested;
...
p
转载
2015-01-01 21:28:00
311阅读
2评论
OSPF是一种用于在IP网络中自适应地学习和交换路由信息的协议。它是一种开放式的链路状态路由协议，被广泛应用于各种网络环境中。OSPF适用于何种场景呢？下面我们会详细介绍一些OSPF适用的场景。
首先，OSPF适用于大型企业网络。在大型企业网络中，往往存在着复杂的网络拓扑结构和大量的路由器。OSPF支持多种路由器类型和网络类型，可以很好地应对企业网络中的复杂路由需求。通过OSPF协议，企业网络管
原创
2024-03-07 12:09:51
151阅读
在关系型数据库中 Join 是非常常见的操作，各种优化手段已经到了极致。在海量数据的环境下，不可避免的也会碰到这种类型的需求， 例如在数据分析时需要连接从不同的数据源中获取到数据。不同于传统的单机模式，在分布式存储下采用 MapReduce 编程模型，也有相应的处理措施和优化方法。我们先简要地描述待解决的问题。假设有两个数据集：气象站数据库和天气记录数据库，并考虑如何合二为一。一个典型的查询是：输
转载
2024-09-09 21:47:28
22阅读
在最近的开发和之前的的使用中，我们一般面对需要适应多端的项目或者需要移动端多设备的适应，都可能会引入rem，em这样的单位。如果你要着手一个以上类似的项目，我们也同样建议使用rem或者干脆引入框架，等到你分析框架时，你会发现，有些成熟的框架也是借助rem来解决不同的屏幕大小带来的适应问题。接下来我们就简单的阐述一下我最近在项目中如何使用rem：首先我们要明确，为什么要使用rem，那我们要先从rem
转载
2024-10-12 11:40:24
20阅读
Clickhouse是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（columnar DBMS）。
转载
2021-08-10 10:18:45
2039阅读
Ajax适用场景 1.表单驱动的交互 传统的表单提交，在文本框输入内容后，点击按钮，后台处理完毕后，页面刷新，再回头检查是否刷新结果正确。使用Ajax，在点击sunmit按钮后，立刻进行异步处理，并在页面上快速显示了更新后的结果，这里没有整个页面刷新的问题。 2.深层次的树的导航 深层次的级联菜单（树）的遍历是一项非常复杂的任务，使用JavaScript来控制显示逻辑，使用Ajax延迟
转载
2023-05-25 15:50:14
130阅读
最近在看 memcached 的公共课，发现memcache的确是个好东西，可以显著地减小数据库负载，当然我们要搞清楚，任何一样技术都有它的优缺点，在使用它的时候，搞清楚它的适用场景，才能扬长避短，发挥最大的作用。适用memcached的业务场景：1）如果网站包含了访问量很大的动态网页，因而数据库的负载将会很高。由于大部分数据库请求都是读操作，那么mem...
原创
2021-05-29 09:11:42
524阅读
# NoSQL适用场景详解
NoSQL（Not Only SQL）数据库在近年来受到了越来越多的关注。与传统的关系型数据库相比，NoSQL数据库在处理大规模数据、非结构化数据以及高并发请求等方面表现优异。本文将探讨NoSQL的几个主要适用场景，并提供相关代码示例。
## 1. 大数据存储
面对海量的数据存储需求，NoSQL数据库提供了分布式架构，支持横向扩展。例如，MongoDB是一款文档存
原创
2024-10-11 07:58:28
59阅读
本文主要谈及了服务互通开放典型问题，也介绍了企业业务能力API化，着重说明了云服务总线CSB的服务处理过程，最后概括了综合场景。以下为精彩内容整理：云服务总线CSB与ESB有什么关系呢？CSB就是互联网以及云计算场景下的企业服务总线，但重点不同，CSB真正要做的是能力开放平台，无论是ESB还是CSB，它们都是要实现系统之间的服务互通。 服务互通开放典型问题服务协议和接口差异：举个例子，如
# SparkMllib适用场景及示例
## 什么是Spark MLlib?
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，可以用于大规模数据处理和机器学习任务。Spark MLlib是Spark的一个机器学习库，提供了一系列常见的机器学习算法，可以用来构建和训练机器学习模型。
## SparkMllib适用场景
Spark MLlib适用于大规模数据集上的机器学习任务，特别是
原创
2024-07-07 03:35:02
100阅读
MongoDB是一款开源的分布式架构的NoSQL数据库管理系统。对于需要复杂 SQL 查询的问题。MongoDB是不太适合的，在技术选项上需要根据业务场景和公司实际情况选择合适的数据库，关系型数据库和NoSQL数据库各有优缺点，应该根据实际场景合理选择数据库...
原创
2022-07-04 09:23:39
633阅读
1.Spark的核心思路是什么？2.Spark的适用场景是什么？
首先，MapReduce-like是说架构上和多数分布式计算框架类似，Spark有分配任务的主节点（Driver）和执行计算的工作节点（Worker）
其次，Low-latency基本上应该是源于Worker进程较长的生命周期，可以在一个Job过程中长驻内存执行Task，减少额外的开销
然后对inter
转载
2023-11-07 22:51:15
114阅读
