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十月南城
专业程序员,业余厨师。公众号:基础进阶
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WebSocket集群解决方案,不用MQ
摘要:
WebSocket集群解决方案,不用MQ,还有什么实现方式?
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posted @ 2023-03-28 11:26 十月南城
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《软件安装》centos 安装 mysql
摘要: 上期问题回顾 上期问题回顾 上期问题回顾 上期问题回顾 上期问题回顾 全球 IPv4 地址正式耗尽,IPv4地址大约42.9亿,按照理论来说,每一个联网的设备都需要IP地址,而现在全球联网设备远远不止42.9亿,那么,这么多设备是怎么处理联网的问题呢? 先说说IPv4的格式 0~255.0~255.
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posted @ 2019-12-04 22:26 十月南城
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2026年2月27日
OLAP引擎选型——ClickHouse、Druid、Trino的查询模型与适配场景
摘要: 写在前面,本人目前处于求职中,如有合适内推岗位,请加:lpshiyue 感谢。 现代数据分析不是单一技术的竞技场,而是多种OLAP引擎在特定场景下的精准协同艺术 在深入探讨数据湖表格式技术后,我们面临一个更加关键的问题:如何为不同的分析场景选择合适的计算引擎?本文将从三大主流OLAP引擎的架构设计入
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posted @ 2026-02-27 21:23 十月南城
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2026年2月25日
数据湖技术对比——Iceberg、Hudi、Delta的表格格式与维护策略
摘要: 写在前面,本人目前处于求职中,如有合适内推岗位,请加:lpshiyue 感谢。 数据湖表格式不是简单的存储规范,而是元数据管理、事务控制与性能优化的综合体现,决定了数据平台的开放性与成熟度 在深入探讨了精确一次语义的实现成本后,我们面临一个更基础的问题:如何构建可靠、高效的数据存储基础?数据湖表格式
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posted @ 2026-02-25 20:45 十月南城
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2026年2月23日
Exactly-once的真实成本——端到端一致性、两阶段提交与延迟权衡
摘要: 写在前面,本人目前处于求职中,如有合适内推岗位,请加:lpshiyue 感谢。 精确一次语义不是简单的配置开关,而是一致性、性能与复杂度之间的精密权衡艺术 在掌握了Flink实时计算的心智模型后,我们面临一个更根本的挑战:如何保证数据处理结果的绝对准确性?Exactly-once(精确一次)语义作为
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posted @ 2026-02-23 22:01 十月南城
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2026年2月22日
Flink实时计算心智模型——流、窗口、水位线、状态与Checkpoint的协作
摘要: 写在前面,本人目前处于求职中,如有合适内推岗位,请加:lpshiyue 感谢。 掌握Flink流处理的核心不在于API调用,而在于构建"事件时间优于处理时间"的心智模型,理解分布式有状态计算的一致性保证机制 在深入探讨Kafka生态的数据入湖链路后,我们面临一个关键挑战:如何实时处理这些持续不断的数
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posted @ 2026-02-22 20:09 十月南城
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2026年2月21日
Kafka生态深化——Schema与Connect、CDC入湖的链路与一致性挑战
摘要: 写在前面,本人目前处于求职中,如有合适内推岗位,请加:lpshiyue 感谢。 从消息中间件到数据中枢平台,Kafka生态正通过Schema管理、Connect框架和CDC技术重构企业数据架构 在掌握了Spark批处理的核心原理后,我们很自然地面临数据处理的源头问题:如何实时、可靠地获取数据?Kaf
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posted @ 2026-02-21 17:51 十月南城
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2026年2月10日
Spark批处理认知——RDD与DataFrame的差异、Shuffle与资源利用
摘要: 写在前面,本人目前处于求职中,如有合适内推岗位,请加:lpshiyue 感谢。 从函数式编程到声明式编程,Spark批处理的演进是分布式计算范式的一次革命性转变 在掌握了Hive离线数据仓库的分层建模与方法论后,我们很自然地面临一个性能瓶颈问题:如何大幅提升大规模数据处理的效率?Spark作为Had
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posted @ 2026-02-10 19:08 十月南城
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2026年2月7日
Hive与离线数仓方法论——分层建模、分区与桶的取舍与查询代价
摘要: 写在前面,本人目前处于求职中,如有合适内推岗位,请加:lpshiyue 感谢。 优秀的离线数据仓库不是数据的简单堆积,而是分层架构、分区策略与分桶技术精密平衡的艺术品 在掌握了Hadoop三大核心组件的基础原理后,我们面临一个更加实际的问题:如何在这个分布式基础架构上构建高效、易用的数据仓库体系?H
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posted @ 2026-02-07 19:03 十月南城
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2026年2月6日
Hadoop基础认知——HDFS、YARN、MapReduce在现代体系中的位置与价值
摘要: 写在前面,本人目前处于求职中,如有合适内推岗位,请加:lpshiyue 感谢。 HDFS 是海量数据的基座,MapReduce 是批量计算的引擎,而 YARN 是集群资源的调度者——它们共同构成了大数据处理的“古典三位一体”。 在深入探讨了数据平台的全景与角色分工之后,我们触及了现代数据体系的基石。
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posted @ 2026-02-06 17:22 十月南城
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2026年2月4日
数据平台全景与角色分工——OLTP、OLAP、批/流与数据湖的版图与边界
摘要: 写在前面,本人目前处于求职中,如有合适内推岗位,请加:lpshiyue 感谢。 现代数据平台不是工具的简单堆砌,而是数据处理范式、技术架构与团队协作的精密协同体系 在完成技术架构治理与债务评估后,我们面临一个更基础的挑战:如何构建能支撑数据驱动决策的数据平台体系。数据平台作为企业数字化的核心基础设施
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posted @ 2026-02-04 20:38 十月南城
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2026年2月3日
架构评审与技术债治理——质量属性、演进式重构与风险评估框架
摘要: **写在前面,本人目前处于求职中,如有合适内推岗位,请加:lpshiyue 感谢。 优秀的架构不是一次性的设计杰作,而是通过持续评审、债务治理和渐进式重构形成的有机体系 在构建了高可用的容灾体系后,我们面临一个更根本的挑战:如何确保系统架构本身具备持续演进的能力?架构评审与技术债治理正是连接短期交付
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posted @ 2026-02-03 22:43 十月南城
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