个人技术分享

Hadoop、MapReduce、YARN和Spark都是大数据处理领域中的关键技术和工具，它们共同构建了一个完整的大数据生态系统。Hadoop提供了分布式存储和计算的能力，MapReduce是Hadoop中的核心计算框架，YARN为Hadoop提供了更强大的资源调度和管理能力，而Spark则是一个基于内存计算的快速大数据处理框架。Hadoop、MapReduce、YARN和Spark在大数据处理领域中各自扮演着不同的角色，但它们之间也存在紧密的联系。

项目根目录右键 -----> Git ----> Commit to master -----> 填写提交信息 -----> Commit /Commit and Push。------> 点击帮助人帮助修改的内容请求 ------->如果觉得不靠谱可以给他发消息 ----->如果觉得满意点击。当然不可能这样一个一个文件的添加，直接在项目根目录上右键 ------> Git ------> Add.# ==============也可以直接将修改了的文件提交到工作区==================

使用MQ的优势是代码解耦，但是需要处理消息可靠性的问题有一定的技术成本，做到消息可靠性需要做到生产者投递成功、消息持久化以及消费者消费成功三个方面，另外还要做好消息幂等性问题。通过向索引中添加文章信息最终实现了课 程的搜索，我们发现文章信息是先保存在关系数据库中，而后再写入索引，这个过程是将关系数据中的数据同步到elasticsearch索引中的过程，可以简单成为索引同步。为了避免重复索引已经存在且未更新的数据，可以使用增量同步策略，仅同步新增和更新的数据，同时删除已经被标记删除的数据。

接下来这段操作中，我们使用如图上部显示的项目结构为例。这段实例工作流是基于Java 目录结构的，整个项目有3个模块，每个模块中的文件分别置于源代码 (src) 和测试代码 (test) 两个子目录中。换句话说，也就是每个模块包括两个部分。接下来将模块3分化到独立的版本库中。第一步，删除所有无用的文件，使用命令在原版本库的一个克隆分支上提交即可。接下来，更新新模块版本库的目录结构用以管理模块3。

【大数据】MapReduce

/获取鼠标相对窗口的位置。//鼠标放在窗口就移动。

为满足不断增长的市场需求，SB2B2C商城模式应运而生，以此将供应商、企业客户、消费者紧紧连接在一个平台上，从而为各方提供便利和增加商业价值。上述开发语言拥有各自的特性，考虑到商城软件的特殊性，所以现在90%企业都是采用java语言来搭建商城平台，因为java语言的安全、稳定性方面非常突出，在一定程度上更适合企业应用到电商项目上来。一种动态脚本语言，具有丰富的语法特性和灵活的语言结构，因为php语言简单易学，许多人在网上通过下载教程进行学习，这也造成函数命名不规范等问题。

WinForm中可直接创建Wpf的自定义控件，创建完自定义控件编译后通过WinForm的ElementHost控件驻留自定义的Wpf控件。

WinForm中可直接创建Wpf的自定义控件，创建完自定义控件编译后通过WinForm的ElementHost控件驻留自定义的Wpf控件。

出海短剧应用，如何在保障用户体验的同时，高效布局应用内广告、提升变现收益？作为技术驱动的程序化移动广告平台，Mintegral凭借优质的广告资源及强大的算法能力，目前已帮助ShortTV、FlexTV、花生热剧等头部出海短剧开发者，在全球范围内高效提升变现收益。除了常见的激励视频广告，建议开发者尝试增加更多的广告样式，在空白处植入插屏视频、信息流、Banner横屏等广告样式，提升变现收益。为了避免影响用户体验，在布局应用内广告前，开发者可以先与合作广告平台进行沟通，结合用户画像及应用旅程，制定好布局方案。

在搭建过程中，如果遇到任何问题，你可以参考Flink的官方文档或者寻求社区的帮助。你可以通过访问Flink的Web UI（默认端口是8081）来查看集群的状态。在Web UI上，你可以看到正在运行的作业、TaskManager的状态等信息。如果你有多个节点（即除了主节点外还有从节点），你需要将Flink的安装目录和配置文件复制到这些从节点上。在提交作业时，你需要指定作业的JAR包路径、入口类名以及其他的运行参数。一旦集群搭建完成并启动，你就可以提交Flink作业到集群上运行了。例如，如果你下载的是。

Hadoop、MapReduce、YARN和Spark都是大数据处理领域中的关键技术和工具，它们共同构建了一个完整的大数据生态系统。Hadoop提供了分布式存储和计算的能力，MapReduce是Hadoop中的核心计算框架，YARN为Hadoop提供了更强大的资源调度和管理能力，而Spark则是一个基于内存计算的快速大数据处理框架。Hadoop、MapReduce、YARN和Spark在大数据处理领域中各自扮演着不同的角色，但它们之间也存在紧密的联系。

Hadoop、MapReduce、YARN和Spark都是大数据处理领域中的关键技术和工具，它们共同构建了一个完整的大数据生态系统。Hadoop提供了分布式存储和计算的能力，MapReduce是Hadoop中的核心计算框架，YARN为Hadoop提供了更强大的资源调度和管理能力，而Spark则是一个基于内存计算的快速大数据处理框架。Hadoop、MapReduce、YARN和Spark在大数据处理领域中各自扮演着不同的角色，但它们之间也存在紧密的联系。

以DBeaver为例，连接含有Kerberos认证的集群的Hive表。

总结来说，Hadoop、Spark、HBase和Redis各自具有不同的适用性和优势。Hadoop适合处理大规模数据集的离线批处理任务；Spark适用于实时数据分析、机器学习等多种场景；HBase适合存储稀疏表结构的数据；而Redis则适用于需要高速读写性能、低延迟和实时性的场景。在选择使用哪个技术时，需要根据具体的业务需求和场景来综合考虑。Hadoop、Spark、HBase和Redis各自在大数据技术领域具有不同的适用性和优势。

【大数据】MapReduce

直接运行脚本即可，一键输出相关依赖包。

**Forking工作流**：开发者通过复制仓库（Fork），在独立的副本中进行开发，完成后通过Pull Request将更改合并到原始仓库。- **分支和合并**：分支（Branch）允许开发者在独立的环境中进行工作，合并（Merge）将分支的更改合并到主分支中。- **分布式**：与集中式版本控制系统不同，Git的每个副本都包含整个仓库的完整历史记录，不依赖于中央服务器。- **版本控制系统（VCS）**：一种工具，用于记录文件变化的历史，便于回溯和管理多个版本。

在ik文件config目录里边的xml文件。

AgentKit是一个创新的框架，它允许用户通过直观的方式设计智能代理的思考过程。这一框架的核心在于节点的概念，节点是构成代理思维的基本单元，每个节点都对应一个特定的子任务，并包含一个用于指导语言模型（LLM）的自然语言提示。用户可以像搭积木一样，将这些节点串联起来，构建出代理解决问题的逻辑链条。在AgentKit中，节点的设计和组合方式非常灵活，用户可以根据自己的需求，设计出能够执行复杂任务的代理。这种模块化的设计让AgentKit不仅能够模拟人类的思考过程，而且极大地降低了设计智能代理的门槛。