Hadoop是大数据领域最流行的技术，但并非唯一。
还有很多其他技术可用于处理大数据问题。
除了ApacheHadoop外，另外9个大数据技术也是必须要了解的。
1.ApacheFlink2.ApacheSamza3.GoogleCloudDataFlow4.StreamSets5.TensorFlow6.ApacheNiFi7.Druid8.LinkedInWhereHows9.MicrosoftCognitiveServicesApacheFlink：是一个高效、分布式、基于Java实现的通用大数据
还有很多其他技术可用于处理大数据问题。
除了ApacheHadoop外，另外9个大数据技术也是必须要了解的。
1.ApacheFlink2.ApacheSamza3.GoogleCloudDataFlow4.StreamSets5.TensorFlow6.ApacheNiFi7.Druid8.LinkedInWhereHows9.MicrosoftCognitiveServicesApacheFlink：是一个高效、分布式、基于Java实现的通用大数据
2023/1/30 0:19:57
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Java技术改变了建立和部署应用程序的方法，为网络管理提供了新的手段。
本设计是将Web服务技术应用于网络管理中，提出一个通用的分布式与集中式相结合的网络管理系统模型。
在实现其基本功能的同时运用Java技术建立并部署应用程序，采用封装技术提高系统的扩展性和灵活性。
基于用户界面层、两头层和存储层的3层体系结构，设计并实现该网络管理系统。
本设计基于简单网络管理协议(SimpleNetworkManagementProtocol,SNMP)，应用Java语言设计并实现了具有高效率高可用性的网络管理系统。
本设计是将Web服务技术应用于网络管理中，提出一个通用的分布式与集中式相结合的网络管理系统模型。
在实现其基本功能的同时运用Java技术建立并部署应用程序，采用封装技术提高系统的扩展性和灵活性。
基于用户界面层、两头层和存储层的3层体系结构，设计并实现该网络管理系统。
本设计基于简单网络管理协议(SimpleNetworkManagementProtocol,SNMP)，应用Java语言设计并实现了具有高效率高可用性的网络管理系统。
2023/1/22 12:56:49
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可伸缩服务架构：框架与中间件的源码。
本书以高可用服务架构为主题，侧重于讲解高可用架构设计的核心要点：可伸缩和可扩展，从应用层、数据库、缓存、消息队列、大数据查询系统、分布式定时任务调度系统、微服务等层面详细讲解如何设计可伸缩、可扩展的框架，并给出在各个领域处理特定问题的方法论和实践总结。
包括数据库分库分表dbsplit、缓存分片redic、专业的发号器vesta和消息队列处理机框架kclient。
本书以高可用服务架构为主题，侧重于讲解高可用架构设计的核心要点：可伸缩和可扩展，从应用层、数据库、缓存、消息队列、大数据查询系统、分布式定时任务调度系统、微服务等层面详细讲解如何设计可伸缩、可扩展的框架，并给出在各个领域处理特定问题的方法论和实践总结。
包括数据库分库分表dbsplit、缓存分片redic、专业的发号器vesta和消息队列处理机框架kclient。
2023/1/18 5:37:02
270KB
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分布式电源的引入对原有配电网络中的潮流分布、短路电流、电能质量和系统保护等带来一系列的问题。
为了克服分布式电源对配电网保护带来较大影响,应用电力系统中公共连接点的戴维南方程,并结合统计学思想对系统短路电流进行估算,其估算结果作为系统继电保护定值的整定依据,从而达到自顺应保护的目的。
仿真结果表明了所提出算法的有效性。
为了克服分布式电源对配电网保护带来较大影响,应用电力系统中公共连接点的戴维南方程,并结合统计学思想对系统短路电流进行估算,其估算结果作为系统继电保护定值的整定依据,从而达到自顺应保护的目的。
仿真结果表明了所提出算法的有效性。
2023/1/14 15:02:25
306KB
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MAK分布式交互仿真的VRLink工具包。
具有协议无关和快速开发仿真零碎的特点，使用的代码比HLA/RTI小很多。
具有协议无关和快速开发仿真零碎的特点，使用的代码比HLA/RTI小很多。
2023/1/13 19:29:51
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摘要：现今，越来越多的企业面临着各种各样的数据集成和系统整合，CORBA、DCOM、RMI等RPC中间件技术也应运而生，但由于采用RPC同步处理技术，在功能、健壮性、可扩展性上都存在着诸多缺点。
而基于消息的异步处理模型采用非阻塞的调用特性，发送者将消息发送给消息服务器，消息服务器在合适的时候再将消息转发给接收者；
发送和接收是异步的，发送者无需等待，二者的生命周期也可以不必相同，而且发送者可以将消息间接传给多个接收者，大大提高了程序的功能、可扩展性及健壮性，这使得异步处理模型在分布式应用上比起同步处理模型更具有吸引力。
[5]本文首先介绍了消息中间件的原理，然后介绍了目前流行的消息中间件产品和一些
而基于消息的异步处理模型采用非阻塞的调用特性，发送者将消息发送给消息服务器，消息服务器在合适的时候再将消息转发给接收者；
发送和接收是异步的，发送者无需等待，二者的生命周期也可以不必相同，而且发送者可以将消息间接传给多个接收者，大大提高了程序的功能、可扩展性及健壮性，这使得异步处理模型在分布式应用上比起同步处理模型更具有吸引力。
[5]本文首先介绍了消息中间件的原理，然后介绍了目前流行的消息中间件产品和一些
2023/1/12 5:31:36
188KB
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Cloudstate-下一代无服务器“我们预测无服务器计算将增长，从而统治云计算的未来。
”—BerkeleyCS部门，将有状态服务，快速的数据/流和响应技术的功能带入CloudNative生态系统，以真正的弹性可扩展性，高弹性和全局性，打破了阻碍无服务器平台进行通用应用程序开发的最终障碍。
Kubernetes生态系统中进行部署。
当今的无服务器运动非常关注底层基础设备的自动化，但是在某种程度上，它已经忽略了应用程序层上同样复杂的要求，在这些层上，向快速数据，流传输和事件驱动的有状态体系结构的迁移创造了各种生产中操作系统的新挑战。
无状态功能是在云计算工具包中占有一席之地的出色工具，但是对于无服务器而言，要实现行业要求无服务器世界的宏伟愿景，同时允许我们构建以数据为中心的现代实时应用程序，我们可以继续忽略分布式系统中最棘手的问题：管理状态-您的数据。
项目迎接了这一挑战，为无服务器2.0铺平了道路。
它由两部分组成：标准工作-定义规范，用户功能和后端之间的协议以及TCK。
参考实现—用不同的语言实现后端和一组客户端API库。
Cloudstate的参考实
”—BerkeleyCS部门，将有状态服务，快速的数据/流和响应技术的功能带入CloudNative生态系统，以真正的弹性可扩展性，高弹性和全局性，打破了阻碍无服务器平台进行通用应用程序开发的最终障碍。
Kubernetes生态系统中进行部署。
当今的无服务器运动非常关注底层基础设备的自动化，但是在某种程度上，它已经忽略了应用程序层上同样复杂的要求，在这些层上，向快速数据，流传输和事件驱动的有状态体系结构的迁移创造了各种生产中操作系统的新挑战。
无状态功能是在云计算工具包中占有一席之地的出色工具，但是对于无服务器而言，要实现行业要求无服务器世界的宏伟愿景，同时允许我们构建以数据为中心的现代实时应用程序，我们可以继续忽略分布式系统中最棘手的问题：管理状态-您的数据。
项目迎接了这一挑战，为无服务器2.0铺平了道路。
它由两部分组成：标准工作-定义规范，用户功能和后端之间的协议以及TCK。
参考实现—用不同的语言实现后端和一组客户端API库。
Cloudstate的参考实
2015/7/26 7:40:03
4.38MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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