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Java大厂面试实录：谢飞机的电商场景技术问答（Spring Cloud、MyBatis、Redis、Kafka、AI等）
Java大厂面试实录：谢飞机的电商场景技术问答（SpringCloud、MyBatis、Redis、Kafka、AI等）本文模拟知名互联网大厂Java后端岗位面试流程，以电商业务为主线，由严肃面试官与“水货”程序员谢飞机展开有趣的对话，涵盖SpringCloud、MyBatis、Redis、Kafka、SpringSecurity、AI等热门技术栈，并附详细解析，助力求职者备战大厂面试。故事设定谢
Java大厂面试故事：谢飞机的互联网音视频场景技术面试全纪录（Spring Boot、MyBatis、Kafka、Redis、AI等）来旺 Java场景面试宝典 Java Spring Boot MyBatis Kafka Redis 微服务 AI
Java大厂面试故事：谢飞机的互联网音视频场景技术面试全纪录（SpringBoot、MyBatis、Kafka、Redis、AI等）互联网大厂技术面试不仅考察技术深度，更注重业务场景与系统设计能力。本篇以严肃面试官与“水货”程序员谢飞机的对话，带你体验音视频业务场景下的Java面试全过程，涵盖主流技术栈，并附详细答案解析，助你面试无忧。故事场景设定谢飞机是一名有趣但技术基础略显薄弱的程序员，这次应
php 高并发下日志量巨大，如何高效采集、存储、分析贵哥的编程之路(热爱分享为后来者) PHP语言经典程序100题 php 开发语言
1.问题背景高并发系统每秒产生大量日志（如访问日志、错误日志、业务日志等）。单机写入、存储、分析能力有限，容易成为瓶颈。需要支持实时采集、分布式存储、快速检索与分析。2.主流架构方案一、分布式日志采集架构[应用服务器(PHP等)]|v[日志采集Agent（如Filebeat、Fluentd、Logstash）]|v[消息队列/缓冲（如Kafka、Redis、RabbitMQ）]|v[日志存储（如E
Kafka系列之：Dead Letter Queue死信队列DLQ 快乐骑行^_^ Kafka Kafka系列 Dead Letter Queue 死信队列 DLQ
Kafka系列之：DeadLetterQueue死信队列DLQ一、死信队列二、参数errors.tolerance三、创建死信队列主题四、在启用安全性的情况下使用死信队列更多内容请阅读博主这篇博客：Kafka系列之：KafkaConnect深入探讨-错误处理和死信队列一、死信队列死信队列（DLQ）仅适用于接收器连接器。当一条记录以JSON格式到达接收器连接器时，但接收器连接器配置期望另一种格式，如
消息中间件巡检搬砖小常消息中间件运维笔记 RocketMQ kafka 中间件巡检运维
除资源使用情况外，消息中间件RocketMQ、kafka还可以巡检哪些？一、RocketMQ巡检1、检查broker写入耗时是否有压力2、检查brokerbusy的数量与频率3、主题发送TPS、发送错误率巡检4、从节点消费情况检查5、集群各broker消息流转情况巡检二、Kafka巡检1、检查是否有分区发生ISR频繁扩张收缩2、检查分区leader选举值是否处于正常水平3、检查controller
数字孪生技术为UI前端注入新活力：实现产品设计的沉浸式体验 ui设计前端开发老司机 ui
hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!一、引言：从“平面交互”到“沉浸体验”的UI革命当用户在电商APP中翻看3D家具模型却无法感知其与自家客厅的匹配度，当设计师在2D屏幕上绘制汽车内饰却难以预判实际乘坐体验——传统UI设计的“平面化、静态化、割裂感”
[特殊字符] 实时数据洪流突围战：Flink+Paimon实现毫秒级分析的架构革命（附压测报告）——日均百亿级数据处理成本降低60%的工业级方案 Lucas55555555 flink 大数据
引言：流批一体的时代拐点据阿里云2025白皮书显示，实时数据处理需求年增速达240%，但传统Lambda架构资源消耗占比超运维成本的70%。某电商平台借助Flink+Paimon重构实时数仓后，端到端延迟从分钟级压缩至800ms，计算资源节省5.6万核/月。技术红利窗口期：2025年ApachePaimon1.0正式发布，支持秒级快照与湖仓一体，成为替代Iceberg的新范式一、痛点深挖：实时数仓
提升企业级数据处理效率！TDengine 四个集群优化点详解 TDengine （老段） TDengine 运维大数据数据库物联网时序数据库服务器运维 tdengine
为了帮助企业更好地进行大数据处理，我们在此前TDengine3.x系列版本中进行了几项与集群相关的优化和新功能开发，以提升集群的稳定性和在异常情况下的恢复能力。这些优化包括clusterID隔离、leaderrebalance、raftlearner和restorednode。本文将对这几项重要优化进行详细阐述，以解答企业在此领域的疑问，并帮助大家更好地应对相关挑战。clusterID隔离问题fi
中国银联豪掷1亿采购海光C86架构服务器信创新态势海光芯片 C86 国产芯片海光信息
近日，中国银联国产服务器采购大单正式敲定，基于海光C86架构的服务器产品中标，项目金额超过1亿元。接下来，C86服务器将用于支撑中国银联的虚拟化、大数据、人工智能、研发测试等技术场景，进一步提升其业务处理能力、用户服务效率和信息安全水平。作为我国重要的银行卡组织和金融基础设施，中国银联在全球183个国家和地区设有银联受理网络，境内外成员机构超过2600家，是世界三大银行卡品牌之一。此次中国银联发力
全面探索Kafka：架构、应用与流处理
Kafka：企业级消息系统与流处理平台的深度解析ApacheKafka作为分布式流处理平台，广泛应用于大数据处理和实时分析领域。本文将基于其官方文档，详细探讨Kafka的核心功能、应用场景以及如何进行有效管理。背景简介Kafka作为高吞吐量的消息系统，支持企业级的发布-订阅模式。它能够处理大量实时数据，并支持高并发读写操作。本文将依据Kafka官方文档的内容，逐层深入，从入门到高级应用，帮助读者全
Flink 2.0 DataStream算子全景 Edingbrugh.南空大数据 flink flink 人工智能
在实时流处理中，ApacheFlink的DataStreamAPI算子是构建流处理pipeline的基础单元。本文基于Flink2.0，聚焦算子的核心概念、分类及高级特性。一、算子核心概念：流处理的"原子操作1.数据流拓扑（StreamTopology）每个Flink应用可抽象为有向无环图（DAG），由源节点（Source）、算子节点（Operator）和汇节点（Sink）构成，算子通过数据流（S
FlinkSQL 自定义函数详解 Tit先生基础 flink sql 大数据 java
FlinkSQL函数详解自定义函数除了内置函数之外，FlinkSQL还支持自定义函数，我们可以通过自定义函数来扩展函数的使用FlinkSQL当中自定义函数主要分为四大类:1.ScalarFunction:标量函数特点:每次只接收一行的数据，输出结果也是1行1列典型的标量函数如:upper(str),lower(str),abs(salary)2.TableFunction:表生成函数特点:运行时每
Flink自定义函数之聚合函数（UDAGG函数）土豆马铃薯 Flink flink 大数据
1.聚合函数概念聚合函数：将一个表的一个或多个行并且具有一个或多个属性聚合为标量值。聚合函数理解：假设一个关于饮料的表。表里面有三个字段，分别是id、name、price，表里有5行数据。假设你需要找到所有饮料里最贵的饮料的价格，即执行一个max()聚合。你需要遍历所有5行数据，而结果就只有一个数值。2.聚合函数实现聚合函数主要通过扩展AggregateFunction类实现。AggregateF
Flink时间窗口详解 bxlj_jcj Flink flink 大数据
一、引言在大数据流处理的领域中，Flink的时间窗口是一项极为关键的技术，想象一下，你要统计一个电商网站每小时的订单数量。由于订单数据是持续不断产生的，这就形成了一个无界数据流。如果没有时间窗口的概念，你就需要处理无穷无尽的数据，难以进行有效的统计分析。而时间窗口的作用，就是将这无界的数据流按照时间维度切割成一个个有限的“数据块”，方便我们对这些数据进行处理和分析。比如，我们可以定义一个1小时的时
Flink DataStream API详解（一） bxlj_jcj Flink flink 大数据
一、引言Flink的DataStreamAPI，在流处理领域大显身手的核心武器。在很多实时数据处理场景中，如电商平台实时分析用户购物行为以实现精准推荐，金融领域实时监控交易数据以防范风险，DataStreamAPI都发挥着关键作用，能够对源源不断的数据流进行高效处理和分析。接下来，就让我们一起深入探索FlinkDataStreamAPI。二、DataStream编程基础搭建在开始使用FlinkDa
探索实时流处理的未来：Kafka Streams 深度指南秋或依
探索实时流处理的未来：KafkaStreams深度指南项目介绍欢迎进入KafkaStreams：实时流处理的世界！这不仅仅是一本书，更是一个通往流处理领域深层奥秘的门户。由PrashantPandey编著，这本书以ApacheKafka2.1中的KafkaStreams库为核心，为读者铺就了一条从理解基础概念到熟练掌握KafkaStreams编程的路径。无论是软件工程师、数据架构师，还是对大数据处
flink自定义函数逆风飞翔的小叔 flink 入门到精通 flink 大数据 big data
前言在很多情况下，尽管flink提供了丰富的转换算子API可供开发者对数据进行各自处理，比如map()，filter()等，但在实际使用的时候仍然不能满足所有的场景，这时候，就需要开发人员基于常用的转换算子的基础上，做一些自定义函数的处理1、来看一个常用的操作原始待读取的文件核心代码importorg.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction
Flink自定义函数的常用方式飞Link Water flink java 大数据
一、实现Flink提供的接口//自定义函数classMyMapFunctionimplementsMapFunction{publicIntegermap(Stringvalue){returnInteger.parseInt(value
Elasticsearch搜索引擎存储：从原理到实践的全景解析 Python×CATIA工业智造搜索引擎 elasticsearch 大数据
引言在大数据时代，数据规模呈指数级增长，传统数据库的模糊查询、实时分析能力逐渐成为瓶颈。Elasticsearch（简称ES）凭借其分布式架构、实时搜索和灵活的数据分析能力，成为企业级搜索与存储的核心引擎。截至2025年，ES在全球日志分析、电商搜索、实时监控等场景的市场占有率超过60%。本文将从存储架构、核心技术、应用场景及优化策略四个维度，深入解析Elasticsearch的设计哲学与实践价值
Flink DataStream API详解（二）
一、引言咱两书接上回，上一篇文章主要介绍了DataStreamAPI一些基本的使用，主要是针对单数据流的场景下，但是在实际的流处理场景中，常常需要对多个数据流进行合并、拆分等操作，以满足复杂的业务需求。Flink的DataStreamAPI提供了一系列强大的多流转换算子，如union、connect和split等，下面我们来详细了解一下它们的功能和用法。二、多流转换2.1union算子union算
【Kafka专栏 13】Kafka的消息确认机制：不是所有的“收到”都叫“确认”！
作者名称：夏之以寒作者简介：专注于Java和大数据领域，致力于探索技术的边界，分享前沿的实践和洞见文章专栏：夏之以寒-kafka专栏专栏介绍：本专栏旨在以浅显易懂的方式介绍Kafka的基本概念、核心组件和使用场景，一步步构建起消息队列和流处理的知识体系，无论是对分布式系统感兴趣，还是准备在大数据领域迈出第一步，本专栏都提供所需的一切资源、指导，以及相关面试题，立刻免费订阅，开启Kafka学习之旅！
C语言学生成绩管理系统<；自创>；(功能7有小错误,但可运行） han_xue_feng java
腾讯云加速企业和个人开发创新公开直播预告直播预告：07/18(周四)15:00-16:00随着人工智能与大模型的蓬勃发展，我们正步入一个由技微信实习第一天周五入职，早上早早来到了公司，发现好多人都没上班，到十点才陆陆续续有人来，办理完入职后，mentor中联夏令营遗憾没有入选不过hr的回复真的很好，辛苦啦#提前批简历挂麻了怎么办##机械制造投递记录#大数据开发的工作有点过于简单了吧sq大数据开发的
Python爬虫：从图片或扫描文档中提取文字数据的完整指南 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目 python 爬虫开发语言数据挖掘 c++
1.引言随着大数据技术的不断进步，图像数据逐渐成为了许多行业中重要的数据源之一。图像中不仅包含了丰富的视觉信息，还可能蕴含着大量的文字数据。对于科研、企业、政府等多个领域而言，如何从图片或扫描文档中提取出有价值的文字信息是一个亟待解决的问题。在这一过程中，OCR（OpticalCharacterRecognition，光学字符识别）技术成为了解决这一问题的重要工具。在本文中，我们将探讨如何使用Py
【C语言经典面试题】memcpy函数有没有更高效的拷贝实现方法？架构师李肯嵌入式物联网开发进阶 c语言面试性能优化
【C语言经典面试题】memcpy函数有没有更高效的拷贝实现方法？我相信大部分初中级C程序员在面试的过程中，可能都被问过关于memcpy函数的问题，甚至需要手撕memcpy。本文从另一个角度带你领悟一下memcpy的面试题，你可以看看是否能接得住？文章目录1写在前面2源码实现2.1函数申明2.2简单的功能实现2.3满足大数据量拷贝的功能实现3源码测试4小小总结5更多分享1写在前面假如你遇到下面的面试
python基于Hadoop的NBA球员大数据分析与可视化系统
目录技术栈介绍具体实现截图系统设计研究方法：设计步骤设计流程核心代码部分展示研究方法详细视频演示试验方案论文大纲源码获取/详细视频演示技术栈介绍Django-SpringBoot-php-Node.js-flask本课题的研究方法和研究步骤基本合理，难度适中，本选题是学生所学专业知识的延续，符合学生专业发展方向，对于提高学生的基本知识和技能以及钻研能力有益。该学生能够在预定时间内完成该课题的设计。
大数据技术之集群数据迁移
dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.namenode30hadoop104:8020dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.namenode37hadoop106:8020dfs.namenode.http-address.nameservice1.namenode30hadoop104:9870dfs.namenode.
如何通过YashanDB优化企业大数据处理流程数据库
在当今数据驱动的商业环境中，企业面临着巨大的数据处理挑战。性能瓶颈、数据一致性问题和可扩展性需求使得大数据处理成为一项复杂任务。作为一种新兴的数据库管理系统，YashanDB以其独特的架构设计和强大的数据处理能力，在解决这些挑战方面提供了有效的手段。本文旨在探讨如何利用YashanDB优化大数据处理流程，为企业提供高效、可靠的解决方案。YashanDB的体系架构与部署形态YashanDB支持多种部
Pandas 学习教程 _pass_ Data-Alaysis pandas 信息可视化
目录定义基本操作一维数组操作二维数组操作数据选择过滤数据处理数据清洗数据转换数据分析排序分组聚合数据透视表高级操作合并数据时间序列处理自定义函数调用数据可视化集成数据导出和导入大数据分块处理定义全称：'paneldata'and'pythondataanalysis'Analy:Series(一维数据)、DataFrame(二维数据)主要应用：数据清洗：处理缺失数据、重复数据等数据转换：改变数据的
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java连接ftp下载 g21121 java
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web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（二）老A不折腾 finereport web报表 java报表总结
抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。 1、没有返回数据集：在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
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