Storm流计算从入门到精通之技术篇(高并发策略、批处理事务、Trid
对这个课程有兴趣的可以加我qq2059055336和我联系 Storm是什么? 为什么学习Storm? Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架,被业界称为实时版Hadoop。 随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce高延迟无法容忍,比如网站统计、推荐系统、预警系统、金
对这个课程有兴趣的可以加我qq2059055336和我联系
Storm是什么? 为什么学习Storm? Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架,被业界称为实时版Hadoop。 随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce高延迟无法容忍,比如网站统计、推荐系统、预警系统、金融系统(高频交易、股票)等等, 大数据实时处理解决方案(流计算)的应用日趋广泛,目前已是分布式技术领域最新爆发点,而Storm更是流计算技术中的佼佼者和主流。 按照storm作者的说法,Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理的意义。Hadoop提供了map、reduce原语,使我们的批处理程序变得简单和高效。 同样,Storm也为实时计算提供了一些简单高效的原语,而且Storm的Trident是基于Storm原语更高级的抽象框架,类似于基于Hadoop的Pig框架, 让开发更加便利和高效。本课程会深入、全面的讲解Storm,并穿插企业场景实战讲述Storm的运用。 淘宝双11的大屏幕实时监控效果冲击了整个IT界,业界为之惊叹的同时更是引起对该技术的探索。 学完本课程你可以自己开发升级版的“淘宝双11”,还等什么?
课程大纲
1、Storm简介和课程介绍
2、Storm原理和概念详解
3、Zookeeper集群搭建及基本使用
4、Storm集群搭建及测试
5、API简介和入门案例开发
6、Spout的Tail特性、storm-starter及maven使用、Grouping策略
7、实例讲解Grouping策略及并发度
8、并发度详解、案例开发(高并发运用)
9、案例开发——计算网站PV
10、案例优化引入Zookeeper锁控制线程操作
11、计算网站UV(去重计算模式)
后续经典内容:
批处理事务详解
事务案例分析
事务案例实战开发
DRPC详解
DRPC实战开发
第二章 Storm Trident
Storm Trident 详解
Trident API深入
案例分析
实战案例开发
【运维篇】
配置参数、Storm命令等详解
集群统一启动和停止shell脚本开发
Storm集群和作业监控告警开发(可接告警平台)
课程中会穿插经验和技巧分享,常见场景解决方案分析等,可帮助学员迅速积累经验值。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Kimi: Hanya dalam satu ayat, dalam sepuluh saat sahaja, PPT akan siap. PPT sangat menjengkelkan! Untuk mengadakan mesyuarat, anda perlu mempunyai PPT; untuk menulis laporan mingguan, anda perlu mempunyai PPT untuk membuat pelaburan, anda perlu menunjukkan PPT walaupun anda menuduh seseorang menipu, anda perlu menghantar PPT. Kolej lebih seperti belajar jurusan PPT Anda menonton PPT di dalam kelas dan melakukan PPT selepas kelas. Mungkin, apabila Dennis Austin mencipta PPT 37 tahun lalu, dia tidak menyangka satu hari nanti PPT akan berleluasa. Bercakap tentang pengalaman sukar kami membuat PPT membuatkan kami menitiskan air mata. "Ia mengambil masa tiga bulan untuk membuat PPT lebih daripada 20 muka surat, dan saya menyemaknya berpuluh-puluh kali. Saya rasa ingin muntah apabila saya melihat PPT itu." ialah PPT." Jika anda mengadakan mesyuarat dadakan, anda harus melakukannya

Pada awal pagi 20 Jun, waktu Beijing, CVPR2024, persidangan penglihatan komputer antarabangsa teratas yang diadakan di Seattle, secara rasmi mengumumkan kertas kerja terbaik dan anugerah lain. Pada tahun ini, sebanyak 10 kertas memenangi anugerah, termasuk 2 kertas terbaik dan 2 kertas pelajar terbaik Selain itu, terdapat 2 pencalonan kertas terbaik dan 4 pencalonan kertas pelajar terbaik. Persidangan teratas dalam bidang visi komputer (CV) ialah CVPR, yang menarik sejumlah besar institusi penyelidikan dan universiti setiap tahun. Mengikut statistik, sebanyak 11,532 kertas telah diserahkan tahun ini, 2,719 daripadanya diterima, dengan kadar penerimaan 23.6%. Menurut analisis statistik data CVPR2024 Institut Teknologi Georgia, dari perspektif topik penyelidikan, bilangan kertas terbesar ialah sintesis dan penjanaan imej dan video (Imageandvideosyn

Kami tahu bahawa LLM dilatih pada kelompok komputer berskala besar menggunakan data besar-besaran Tapak ini telah memperkenalkan banyak kaedah dan teknologi yang digunakan untuk membantu dan menambah baik proses latihan LLM. Hari ini, perkara yang ingin kami kongsikan ialah artikel yang mendalami teknologi asas dan memperkenalkan cara menukar sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian pun menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM. Artikel ini datang daripada Imbue, sebuah permulaan AI yang berusaha untuk mencapai kecerdasan am dengan memahami cara mesin berfikir. Sudah tentu, mengubah sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM bukanlah proses yang mudah, penuh dengan penerokaan dan percubaan dan kesilapan, tetapi Imbue akhirnya berjaya melatih LLM dengan 70 bilion parameter proses terkumpul

Retrieval-augmented generation (RAG) ialah teknik yang menggunakan perolehan semula untuk meningkatkan model bahasa. Secara khusus, sebelum model bahasa menjana jawapan, ia mendapatkan semula maklumat yang berkaitan daripada pangkalan data dokumen yang luas dan kemudian menggunakan maklumat ini untuk membimbing proses penjanaan. Teknologi ini boleh meningkatkan ketepatan dan perkaitan kandungan dengan banyak, mengurangkan masalah halusinasi dengan berkesan, meningkatkan kelajuan kemas kini pengetahuan, dan meningkatkan kebolehkesanan penjanaan kandungan. RAG sudah pasti salah satu bidang penyelidikan kecerdasan buatan yang paling menarik. Untuk butiran lanjut tentang RAG, sila rujuk artikel lajur di tapak ini "Apakah perkembangan baharu dalam RAG, yang pakar dalam menebus kekurangan model besar?" Ulasan ini menerangkannya dengan jelas." Tetapi RAG tidak sempurna, dan pengguna sering menghadapi beberapa "titik kesakitan" apabila menggunakannya. Baru-baru ini, penyelesaian AI generatif termaju NVIDIA

Editor Laporan Kuasa Mesin: Yang Wen Gelombang kecerdasan buatan yang diwakili oleh model besar dan AIGC telah mengubah cara kita hidup dan bekerja secara senyap-senyap, tetapi kebanyakan orang masih tidak tahu cara menggunakannya. Oleh itu, kami telah melancarkan lajur "AI dalam Penggunaan" untuk memperkenalkan secara terperinci cara menggunakan AI melalui kes penggunaan kecerdasan buatan yang intuitif, menarik dan padat serta merangsang pemikiran semua orang. Kami juga mengalu-alukan pembaca untuk menyerahkan kes penggunaan yang inovatif dan praktikal. Pautan video: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Baru-baru ini, vlog kehidupan seorang gadis yang tinggal bersendirian menjadi popular di Xiaohongshu. Animasi gaya ilustrasi, ditambah dengan beberapa perkataan penyembuhan, boleh diambil dengan mudah dalam beberapa hari sahaja.

Teknik concurrency dan multithreading menggunakan fungsi Java boleh meningkatkan prestasi aplikasi, termasuk langkah berikut: Memahami konsep concurrency dan multithreading. Manfaatkan pustaka konkurensi dan berbilang benang Java seperti ExecutorService dan Callable. Amalkan kes seperti pendaraban matriks berbilang benang untuk memendekkan masa pelaksanaan. Nikmati kelebihan peningkatan kelajuan tindak balas aplikasi dan kecekapan pemprosesan yang dioptimumkan yang dibawa oleh concurrency dan multi-threading.

Concurrency dan coroutine digunakan dalam reka bentuk GoAPI untuk: Pemprosesan berprestasi tinggi: Memproses berbilang permintaan serentak untuk meningkatkan prestasi. Pemprosesan tak segerak: Gunakan coroutine untuk memproses tugas (seperti menghantar e-mel) secara tidak segerak, melepaskan utas utama. Pemprosesan strim: Gunakan coroutine untuk memproses strim data dengan cekap (seperti bacaan pangkalan data).

Pada 24 Julai, model besar generasi video Kuaishou Keling AI mengumumkan bahawa model asas telah dinaik taraf semula dan dibuka sepenuhnya untuk ujian dalaman. Kuaishou berkata bahawa untuk membolehkan lebih ramai pengguna menggunakan Keling AI dan lebih baik memenuhi tahap keperluan penggunaan pencipta yang berbeza, mulai sekarang, berdasarkan ujian dalaman terbuka sepenuhnya, ia juga akan melancarkan sistem keahlian secara rasmi untuk kategori berbeza Memberi perkhidmatan fungsian eksklusif yang sepadan. Pada masa yang sama, model asas Keling AI juga telah dinaik taraf semula untuk meningkatkan lagi pengalaman pengguna. Kesan model asas telah dinaik taraf untuk meningkatkan lagi pengalaman pengguna Sejak dikeluarkan lebih sebulan yang lalu, Keling AI telah dinaik taraf dan diulang berkali-kali Dengan pelancaran sistem keahlian ini, kesan model asas Keling AI telah sekali sekali lagi mengalami transformasi. Yang pertama ialah kualiti gambar telah dipertingkatkan dengan ketara Kualiti visual yang dihasilkan melalui model asas yang dinaik taraf
