文章浏览阅读1.8k次。整合kafka 报错 java.net.UnknownHostException: 不知道这样的主机_kafka 不知道这样的主机

文章浏览阅读1.1k次，点赞17次，收藏24次。经过进一步的探究，原因是我打包有问题，一开始不清楚该如何打包，我使用的都是传统的打包方式，那种方式只是将java文件编译了一遍放入jar包中，相关的依赖包都没有导入，后来又使用了idea自带的打包方式，也有这种问题。else if (detail.getTrade_platform().equals("国泰君安证券")) {// String[] values = value.split(",");

文章浏览阅读4k次，点赞54次，收藏74次。对于Java开发者而言，关于 Spring ，我们一般当做黑盒来进行使用，不需要去打开这个黑盒。但随着目前程序员行业的发展，我们有必要打开这个黑盒，去探索其中的奥妙。本期 Spring 源码解析系列文章，将带你领略 Spring 源码的奥秘。本期源码文章吸收了之前 Kafka 源码文章的错误，将不再一行一行的带大家分析源码，我们将一些不重要的部分当做黑盒处理，以便我们更快、更有效的阅读源码。废话不多说，发车！

文章浏览阅读848次。由于 kafka 依赖 zookeeper，因此需要使用 docker 同时安装 zookeeper 和 kafka。_mac docker kafka

文章浏览阅读1k次，点赞23次，收藏19次。版本（Canal1.1.7）Kafka（kafka_2.12-3.5.1） mysql(8.0)_springboot canal kafka

文章浏览阅读1.4k次，点赞15次，收藏16次。在Java api中，使用flink本地模式，消费kafka主题，并直接将数据存入hdfs中。_flink 消费kafka java

文章浏览阅读1.4k次，点赞15次，收藏29次。Kafka中的max-poll-records和listener.concurrency配置_max-poll-records

文章浏览阅读522次，点赞8次，收藏10次。本文详述机器学习的核心及其面临的挑战，以及提供相关的解决方案

文章浏览阅读1.1k次。区块链+物联网应用案例_最新区块链案例

文章浏览阅读1.3k次，点赞24次，收藏20次。树的组合，定义节点（页）边界为从包含的条目中检测到模式，以避免结构上的差异。具体来说，为了构造一个节点，我们扫描目标条目直到出现预定义的模式，然后创建一个新的节点来保存被扫描的条目。增量编码存在的问题是，无论何时修改版本，都会创建新的副本，即使新内容与某些较旧版本的版本或不同版本的版本相同安奇。速度快，空间效率高，因为它有一个新的索引类，支持高效的查询以及跨数据对象、分支和版本的重复内容的有效检测。的核心理念：一个分布式数据库，其基本单元为区块，取款用来存储数据，区块之间前后关联，通过时间排序，基于。_如何测试区块链存储性能?

文章浏览阅读690次。基于Hadoop的区块链海量数据存储方案的设计和实现，不仅有助于推进区块链技术的应用和发展，也对云计算和大数据领域有着重要的实践意义。因此，本文将重点研究基于Hadoop的区块链海量数据存储方案，旨在为区块链网络提供高效、可靠的数据存储服务，促进区块链技术的进一步应用和发展。随着区块链技术的发展和应用推广，越来越多的数据在区块链网络中被生成和存储。该方案通过将海量数据划分为多个分片，并利用Hadoop的分布式存储和计算能力，解决了传统数据库在处理海量数据时的瓶颈问题，并保证了数据的安全性和可访问性。_hadoop区块链海量数据

文章浏览阅读946次，点赞24次，收藏25次。1.背景介绍1. 背景介绍电商交易系统中的区块链与数字货币是一个热门的技术话题。随着数字货币的普及和区块链技术的发展，电商交易系统中的区块链与数字货币已经成为了一种新的交易方式。在这篇文章中，我们将讨论区块链与数字货币在电商交易系统中的应用和优势，以及它们的核心概念和算法原理。2. 核心概念与联系2.1 区块链区块链是一种分布式、去中心化的数据存储结构，它由一系列连接在一起的块...

文章浏览阅读1.2k次，点赞5次，收藏10次。输出下述信息表明启动成功 否则请检查conf/config.toml中节点端口配置是否正确。输出结果如下，正常情况会不停地输出连接信息，从输出可以看出node0与另外3个节点有连接。输出结果如下，如果进程数不为4，则进程没有启动（一般是端口被占用导致的）HelloWorld合约提供两个接口，分别是。输出结果如下,正常情况会不停输出。，用于获取/设置合约变量。_做区块链平台监控模块的fisco bcos 监控作业 将相关结果截图: 启动控制台 查看节

文章浏览阅读1k次，点赞26次，收藏20次。以太坊（Ethereum）是一种基于区块链技术的开源平台和加密货币。它于2015年由Vitalik Buterin和Gavin Wood等开发者创建，并成为比特币之后最受欢迎的加密货币之一。以太坊不仅支持加密货币交易，还为开发者和企业提供了构建去中心化应用程序的强大工具。在本节的内容中，将实型一个完整的机器学习模型项目，智能检测出以太坊区块链中的非法账户。从问题定义到模型建立和评估，再到最终的总结和建议。本实例突出了处理类别不平衡问题的重要性，并展示了如何使用多种机器学习算法来解决实际问题。此外，通过数据可

文章浏览阅读7k次，点赞45次，收藏35次。『赠书活动 ｜ 第二期』《元宇宙Ⅱ：图解元技术区块链、元资产与Web3.0、元人与理想国（全三册）》

文章浏览阅读2.6k次。区块链技术能否成为工业物联网的基石？最近在巴厘岛举办的物联网和智能系统（IoTAIS）活动上，nChain首席科学家Craig S. Wright博士解答了这个问题。_工业物联网区块链

文章浏览阅读1.4k次。大家好！大四的同学们，毕业设计的时间即将到来，你们准备好了吗？为了帮助大家更好地开始毕设，我作为学长给大家整理了最新的计算机大数据专业的毕设选题。如果在开题选题的过程中有任何疑问，都可以随时向我提问，我会根据你们的情况提供帮助。对于大数据专业的毕设选题，重要的是选择与该领域紧密相关且具有实际意义的课题。大数据技术在各个行业中的应用日益广泛，所以选择一个与实际应用场景相关的课题可以帮助同学们更好地理解和应用所学的知识。在选择选题时要考虑自己的兴趣和专长。_大数据管理与应用专业毕设

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文章浏览阅读1.6k次，点赞8次，收藏4次。在大数据领域，现在普遍认为是后Hadoop时代，CDH 的停更和闭源导致传统的 Hadoop 体系组件栈没有一个称手好用的管理工具，越来越多新一代的大数据项目也在层出不穷, 同样也需要管理，并且需要适配云原生的能力。不管技术如何演进都面临组件栈管理和运维的难题，鉴于此 DataSophon作为 Datavane开源组织的推荐项目重磅开源, 近日 DataSophon社区正式发布了 1.2.0 版本，带来了诸多改进和新功能的更新，具备更高的可用性和稳定性，欢迎大家下载使用。_datasophon

文章浏览阅读1.7k次，点赞38次，收藏34次。基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统通过构建医疗领域的知识图谱来实现计算机的深度学习，并且能够实现自动问答的功能。本次的内容研究主要是通过以Python技术来对医疗相关内容进行数据的爬取，通过爬取足量的数据来进行知识图谱的的搭建，基于Python语言通过echarts、Neo4j来实现知识图谱的可视化。通过智慧问答的方式构建出以BERT+LSTM+CRF的深度学习识别模型，从而完成对医疗问句主体的识别，构建出数据集以及实现文本的训练。通过Django来进行web网页的开发

文章浏览阅读2.7k次，点赞2次，收藏13次。手把手教你快速在生产环境搭建Doris集群_please set vm.max_map_count to be 2000000 under root using 'sysctl -w vm.max

文章浏览阅读1.1w次，点赞23次，收藏72次。数据分析题目_使用调查数据,可视化不同群体对某一话题的观点分布。

文章浏览阅读1.7k次，点赞32次，收藏26次。随着大数据需求的增多，许多中小公司和团队也新增或扩展了大数据工作岗位；但是却对大数据要做什么和能做什么，没有深入的认识；往往是招了大数据岗位，搭建起基础能力后，就一直处于重复开发和任务运维的状态；后续大数据人员也做了其他很多工作，仿佛什么都在做，就是不知道集中精力该往哪个方向努力。本文从基础大数据开发岗开始分析，思考大数据工作细分有哪些岗位，分别需要什么能力，以此来提供大数据能力发展方向参考。

文章浏览阅读6.1k次，点赞159次，收藏126次。本文主要讲解了大数据的定义和分类，大数据的特点，大数据的应用以及大数据带来的一些负面影响。

文章浏览阅读4.9k次，点赞59次，收藏48次。Hive增量查询Hudi表。最近可能会有Spark SQL增量查询Hudi表的需求，并且我发现目前用纯Spark SQL的形式还不能直接增量查询Hudi表，于是进行学习总结一下。本文总结了Spark SQL增量查询Hudi表的一些参数设置，并给出了示例，介绍了使用纯Spark SQL实现增量查询Hudi表的几种方式，不确定未来社区会采用哪种方式，大家目前如果有这种需求的话，可以先选择一种自己喜欢的方式，等未来社区版本支持后，再升级版本。_spark如何实现增量查询外部表

文章浏览阅读1.5k次，点赞36次，收藏30次。期望最大化算法（Expectation-Maximization Algorithm，简称EM算法）是一种迭代优化算法，主要用于估计含有隐变量（latent variables）的概率模型参数。它在机器学习和统计学中有着广泛的应用，包括但不限于高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）、隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）以及各种聚类和分类问题。

文章浏览阅读944次，点赞22次，收藏15次。http://archive.apache.org/dist/hbase/ 下载地址。8. 通过web来访问：http://192.168.64.160:16010/（在一台机器上进行配置；注意：在启动之前需要进行时间的统一；（我们使用的是和主节点的时间同步；3.解压软件：解压到/usr/local/ 文件夹 （在一台机器上）2.启动hbase(在hadoop06上执行) 在主机上启动即可；需要修改的内容：（分别开启他的注释修改内容即可；6.进行hbase的配置文件的修改操作：修改文件。

文章浏览阅读953次，点赞17次，收藏17次。# 0 简介今天学长向大家介绍一个适合作为毕设的项目毕设分享 python大数据房价预测与可视化系统项目获取：https://gitee.com/assistant-a/project-sharing对于数据挖掘工程师来说，有时候需要抓取地理位置信息，比如统计房子周边基础设施信息，比如医院、公交车站、写字楼、地铁站、商场等，一般的爬虫可以采用python脚本爬取,有很多成型的框架如scrapy，但是想要爬百度地图就必须遵循它的JavaScriptApi，那么肯定需要自己写JavaScript脚本与百度API

文章浏览阅读1.4k次，点赞29次，收藏18次。1、Broker 启动后向 ZK 进行注册，ZK 记录好存活的 Broker。2、每个 Broker 中都有 Controller，谁的 Controller 先注册谁就是 Controller Leader。3、Controller Leader 上线后监听已经注册的 Broker 节点的变化。4、Controller 开始选举 Leader（1）选举规则：在 ISR 中存活着的节点，按照 AR 中排在前面的优先，Leader 也会按照 AR 中的排列顺序进行轮询。（2）AR：Kafk

文章浏览阅读1k次，点赞23次，收藏26次。本文将从 Bocker 端参数、Topic 级别参数、JVM 端参数、操作系统级别参数分别介绍 Kafka 集群参数应该怎么配置。文中提到的这些参数都很重要，请读者仔细阅读理解，因为有些配置并未体现在官方文档中，并且从实际表现看，很多参数对系统的影响要比从文档上看更加明显。