RabbitMQ第三章（企业级MQ应用方案）
文章目录
一、发送者的可靠性
1.1、生产者重试机制
1.2、生产者确认机制
1.3、实现生产者确认
1.3.1、开启生产者确认
1.3.2、定义ReturnCallback
1.3.3、定义ConfirmCallback
二、MQ的可靠性
2.1.数据持久化
2.1.1.交换机持久化
2.1.2.队列持久化
2.1.3.消息持久化
2.2.La
大数据
计算机专业的痛只有自己懂：基于Hadoop+Spark的大学生就业数据分析系统成救星
💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在生物信息学基因功能预测中的优化与应用
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引言：
正文：
一、生物信息学中基因功能预测的背景与挑战
1.1 基因功能预测：生命科学的 “核心拼图”
1.2 传统方法的 “困境与挣扎”
二、Java 大数据与机器学习模型的 “黄金搭档” 优势
2.1
RabbitMQ官方专用ErlangRPM包：轻松部署RabbitMQ消息队列
RabbitMQ官方专用ErlangRPM包：轻松部署RabbitMQ消息队列 【下载地址】RabbitMQ官方专用ErlangRPM包 RabbitMQ官方专用Erlang RPM包为RabbitMQ消息队列系统提供了稳定且高效的Erlang运行环境。该RPM包专为企业级用户设计，确保系统在高负载下仍能保持卓越性能。使用前请确认系统兼容性，并建议在安
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在自然语言处理中的少样本学习与迁移学习融合
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引言：从虚拟偶像情感计算到语言智能的 “显微镜” 革命
正文：从理论架构到工业落地的全链条创新
一、NLP 领域的 “数据贫困” 困境与破局逻辑
1.1 少样本场景的核心挑战
1.2 Java 大数据的 “三维穿透” 技术架构
【大数据】MapReduce的“内存增强版”——Spark
【大数据】MapReduce的“内存增强版”——Spark
文章脉络
Spark架构
Spark-core
SparkConf 和 SparkContext
RDD
Spark集群
Spark-sql
在大数据时代，数据处理和分析成为企业竞争的重要手段。Hadoop作为大数据处理的基石，其核心组件MapReduce在
k8s部署ELK系列二：集成Kafka实现数据缓冲
k8s部署ELK系列二：集成Kafka实现数据缓冲
文章目录
k8s部署ELK系列二：集成Kafka实现数据缓冲
一、Kafka简介
二、Kafka实战部署
1. 创建Namespace（elk-namespace.yaml）
2. 创建ConfigMap（kafka-config.yaml）
3.
01 | Hive SQL执行步骤
Hive SQL 的执行过程是将用户编写的类 SQL 语句（HiveQL）转化为底层可执行的计算任务（如 MapReduce、Tez 或 Spark），并在 Hadoop 生态中完成数据处理。整个流程可分为 6 个核心步骤，体现了 Hive “SQL → 逻辑计划 → 物理计划 → 分布式执行” 的编译与优化思想。
RabbitMQ如何保证消息不丢失？
在 RabbitMQ 中保证消息不丢失需要从 生产者端、Broker端 和 消费者端 三个环节进行可靠性设计，以下是具体方案及实现方法：我们使用RabbitMQ来确保MySQL和Redis间数据双写的一致性，这要求我们实现消息的高可用性，具体措施包括：
开启生产者确认机制，确保消息能被送达队列，
Windows docker服务 卸载
在Windows上卸载Docker通常涉及几个步骤。
1. 停止Docker服务打开命令提示符（或PowerShell），并以管理员权限运行，然后输入以下命令：net stop com.docker.service
2. 卸载Docker Desktop（如果已安装）如果你使用的是Docker Desktop for Windows，可以通过控制面板或设置来卸载它：打开“控制面板”。点击“程序”
