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深度解读 RocketMQ 存储机制
RocketMQ 实现了灵活的多分区和多副本机制,有效的避免了集群内单点故障对于整体服务可用性的影响。存储机制和高可用策略是 RocketMQ 稳定性的核心,社区上关于 RocketMQ 目前存储实现的分析与讨论一直是一个热议的话题。本文想从一个不一样的视角,着重于作者眼中的这种存储实现是在解决哪些复杂的问题,因此我从本文最初的版本中删去了冗杂的代码细节分析,由浅入深的分析存储机制的缺陷与优化方向。
【优秀python系统毕设】基于Python flask的气象数据可视化系统设计与实现,有LSTM算法预测气温
本文介绍了一个基于Python Flask框架开发的气象数据可视化系统,该系统集成了数据获取、处理、存储、LSTM算法气温预测以及多种数据可视化功能,旨在提高气象数据的利用价值并推动气象领域的发展。
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10月前
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来自: 数据库
数据无界、湖仓无界, Apache Doris 湖仓一体解决方案全面解读(上篇)
湖仓一体架构融合了数据湖的低成本、高扩展性,以及数据仓库的高性能、强数据治理能力,高效应对大数据时代的挑战。为助力企业实现湖仓一体的建设,Apache Doris 提出了数据无界和湖仓无界核心理念,并结合自身特性,助力企业加速从 0 到 1 构建湖仓体系,降低转型过程中的风险和成本。本文将对湖仓一体演进及 Apache Doris 湖仓一体方案进行介绍。
iGraph架构演进之三战
前言 iGraph是搜索事业部工程团队打造的实时在线图存储与查询的系统,提供大规模图数据的存储、查询、更新和计算服务,目前承载了集团多个部门5000+表的数据,双11期间proxy入口峰值流量1106w qps、实时数据峰值更新506w qps,是名副其实的在线数据航空母舰。
在Dify on DMS上搭建专属版Deep Research Agent
Deep Research Agent 不只是为了让你工作快一点那么简单。它更像一场知识工作的革命,彻底把我们从没完没了的“信息搬运”和“大海捞针”中解放出来。想想看,当那些繁琐的、重复性的搜集和整理工作都交给AI后,我们可以把宝贵的时间和脑力,真正用在刀刃上:去提出更一针见血的问题,去构思更有远见的战略,或者干脆去创造一个前所未有的新东西。本文将教你如何在Dify on DMS上,构建企业专属版Deep Research Agent。 
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