夏之以寒_社区达人页

2024年05月

• 05.27 23:56:56
  发表了文章 2024-05-27 23:56:56

  【夏之以寒-Kafka专栏 02】什么情况下会发生 QueueFullException？

  `QueueFullException` 是在消息队列满或资源受限时抛出的异常，涉及队列容量、资源限制、性能阈值、消息大小、队列策略、系统错误、并发控制、配置错误、外部依赖和安全限制等因素。处理该异常需根据具体场景调整队列配置、优化处理策略等。
• 05.27 23:55:32
  发表了文章 2024-05-27 23:55:32

  【夏之以寒-Kafka专栏 01】Kafka的消息是采用Pull模式还是Push模式？

  Kafka采用Pull模式为主，消费者主动拉取消息，保证控制和灵活性；同时融合Push模式，如自动Partition再分配和有序消息传递，实现高可用和负载均衡。专栏提供全面资源和面试题，助力Kafka学习。
• 04.08 21:28:11
  发表了文章 2024-04-08 21:28:11

  【Elasticsearch专栏 16】深入探索：Elasticsearch的Master选举机制及其影响因素分析

  Elasticsearch，开源搜索和分析引擎，以其分布式特性受开发者喜爱。本文聚焦其Master选举过程，关键在于保障集群稳健和高可用。Master负责集群操作，数据节点存储数据。选举在Master不可用时发生，基于Zen Discovery模块，遵循多数派协议。选举过程包括启动发现、选举触发、节点投票和状态同步。相关命令和配置有助于管理选举和集群状态。理解和优化选举机制能提升Elasticsearch集群的性能和稳定性。
• 04.08 21:27:27
  发表了文章 2024-04-08 21:27:27

  【Elasticsearch专栏 15】深入探索：Elasticsearch使用API删除旧数据

  本文探讨了如何使用Elasticsearch API管理并删除旧数据。Elasticsearch提供RESTful API，支持按条件批量删除。删除策略可基于时间、文档数量或索引。通过`DELETE BY QUERY` API，可以根据时间戳范围删除数据，如删除早于30天的记录。为处理大量数据，建议分批次进行，使用`scroll`和`size`参数控制。监控删除进度可使用任务ID。合理运用这些方法能有效优化存储，适应不同业务需求。
• 03.04 00:43:23
  发表了文章 2024-03-04 00:43:23

  【Elasticsearch专栏 14】深入探索：Elasticsearch使用Logstash的日期过滤器删除旧数据

  使用Logstash的日期过滤器可以有效删除Elasticsearch中的旧数据，释放存储空间并提高集群性能。通过配置Logstash，可以指定索引模式、筛选时间戳早于特定阈值的文档，并在输出阶段删除这些旧数据。执行配置时，需确保Logstash与Elasticsearch连接正常，并监控日志以确保操作安全。定期执行此操作可确保旧数据不会过多积累。总之，Logstash的日期过滤器提供了一种简单而高效的方法，帮助管理和优化Elasticsearch中的数据。
• 03.04 00:42:21
  发表了文章 2024-03-04 00:42:21

  【Elasticsearch专栏 13】深入探索：Elasticsearch使用Curator工具删除Elasticsearch中的历史数据

  使用Curator工具可以有效管理Elasticsearch中的旧数据，通过编写YAML配置文件定义删除操作。配置中指定了基于索引名称前缀和年龄的过滤器，确保仅删除符合条件的旧索引。执行删除操作时，Curator会应用过滤器识别目标索引，并向Elasticsearch发送删除请求。通过设置选项，如忽略空列表和超时时间，可以确保操作的灵活性和稳定性。使用Curator不仅释放了存储空间，还提高了查询性能，是维护Elasticsearch健康的重要工具
• 03.03 08:57:07
  发表了文章 2024-03-03 08:57:07

  【Elasticsearch专栏 12】深入探索：Elasticsearch使用索引生命周期管理（ILM）自动化删除旧数据

  Elasticsearch的ILM功能允许用户定义策略，自动管理索引从创建到删除的生命周期。用户可以设置策略，根据索引年龄或大小自动删除旧数据，节省存储空间。通过应用ILM策略于索引模板，新索引将遵循预定义的生命周期。用户还可以监控ILM状态，确保策略按预期执行。使用ILM，用户可以高效地管理数据，确保旧数据及时删除，同时保持数据完整性和安全性。
• 03.03 08:56:06
  发表了文章 2024-03-03 08:56:06

  【Elasticsearch专栏 11】深入探索：Elasticsearch如何支持多租户架构

  Elasticsearch支持多租户架构主要通过索引隔离、集群隔离和基于路由的隔离。通过为每个租户创建独立索引或配置路由规则，实现数据隔离。同时，利用基于角色的访问控制机制进行权限管理，确保租户数据安全。这些策略提供了灵活且安全的多租户支持。
• 03.03 08:54:54
  发表了文章 2024-03-03 08:54:54

  【Elasticsearch专栏 10】深入探索：Elasticsearch如何进行数据导入和导出

  在Elasticsearch中，数据导入常通过Bulk API、Logstash或Java客户端进行，支持JSON、CSV等格式。导出则可通过SQL查询、Scroll API或第三方工具如elasticdump实现，将数据以JSON、CSV等格式导出。这些方法确保了数据的高效、安全导入与导出。
• 02.28 01:06:07
  发表了文章 2024-02-28 01:06:07

  【Java编程进阶之路 03】深入探索：HashMap的长度为什么是2的幂次方

  HashMap的长度为2的幂次方是为了利用位运算快速计算索引，提高数据分散性和减少哈希冲突。这样设计能确保元素均匀分布，提高搜索效率。同时，2的幂次方长度便于动态扩容时计算新位置，简化元素迁移过程。
• 02.28 01:04:56
  发表了文章 2024-02-28 01:04:56

  【Java编程进阶之路 02】深入探索：红黑树如何重塑哈希表的性能边界

  JDK 1.8之后，HashMap引入红黑树来优化性能，当链表长度超过阈值（默认为8）时，链表会转换为红黑树，从而提高高冲突时的查询效率。同时，HashMap也采用了扰动函数来增加哈希值的随机性，使键值对更均匀分布，提升性能。
• 02.28 01:03:51
  发表了文章 2024-02-28 01:03:51

  【Java编程进阶之路 01】深入探索：HashMap、ConcurrentHashMap与HashTable的演进之路

  HashMap、ConcurrentHashMap与HashTable均为Java中的哈希表实现。HashMap非线程安全但性能高，适用于单线程；HashTable线程安全但性能较低，已少用；ConcurrentHashMap线程安全且高性能，是并发环境下的首选。三者在线程安全性与性能间各有侧重。
• 02.27 22:07:47
  发表了文章 2024-02-27 22:07:47

  【Elasticsearch专栏 09】深入探索：Elasticsearch如何处理并发写入和读取请求

  Elasticsearch通过分片机制分散读写请求，利用事务日志确保数据持久性，通过多线程处理并发请求，并允许通过配置调整分片和副本数量、线程池设置来优化并发性能。同时，使用批量操作和查询优化进一步提高写入和读取效率。
• 02.27 22:02:53
  发表了文章 2024-02-27 22:02:53

  【Elasticsearch专栏 08】深入探索：Elasticsearch中的Routing机制详解

  Elasticsearch中的Routing机制允许用户根据自定义规则决定文档存储在哪个分片上。通过指定路由值，可以控制相关文档被路由到同一分片，优化查询性能和数据一致性。但需注意路由一致性和负载均衡问题。
• 02.27 22:02:03
  发表了文章 2024-02-27 22:02:03

  【Elasticsearch专栏 07】深入探索：Elasticsearch的倒排索引如何进行模糊查询和通配符查询

  Elasticsearch的倒排索引支持模糊查询和通配符查询，通过特定的算法和数据结构，能够实现对关键词的模糊匹配和通配符匹配。这两种查询类型提供了更灵活的搜索功能，但可能影响查询性能，需结合优化策略使用。
• 02.24 02:06:15
  发表了文章 2024-02-24 02:06:15

  【Elasticsearch专栏 06】深入探索：Elasticsearch如何处理倒排索引中的分词问题

  Elasticsearch通过内置和可定制的分词器及过滤器处理倒排索引中的分词问题，确保文本被拆分成合适的词条并优化存储，为全文搜索等提供高效支持。用户可通过分析API测试和调整分词效果。
• 02.24 02:05:34
  发表了文章 2024-02-24 02:05:34

  【Elasticsearch专栏 05】深入探索：Elasticsearch在处理非结构化数据时，倒排索引有何优势

  在处理非结构化数据时，倒排索引的优势在于其高效的查询性能，能够迅速匹配文本中的关键词，实现全文搜索。此外，倒排索引支持复杂的查询操作，可扩展性强，且通过压缩技术优化存储空间。这些特点使倒排索引成为处理非结构化数据的理想选择。
• 02.24 02:04:45
  发表了文章 2024-02-24 02:04:45

  【Elasticsearch专栏 04】深入探索：Elasticsearch倒排索引中的词条是如何存储和管理

  倒排索引中，词条以有序方式存储在词典中，关联倒排列表，记录文档ID和位置信息。词条的添加涉及分词、添加到词典和更新倒排列表。删除涉及从词典和倒排列表中移除词条。查询时，快速定位词条，获取倒排列表以定位相关文档。整个过程涉及高效的数据结构和优化策略。
• 02.22 07:44:42
  发表了文章 2024-02-22 07:44:42

  【Elasticsearch专栏 03】深入探索：Elasticsearch倒排索引是如何提高搜索效率的

  倒排索引通过直接关联文档内容，将关键词映射到相关文档，减少扫描范围，并使用高效数据结构快速查找和匹配关键词，从而显著提高搜索效率。此外，它支持复杂查询操作和搜索结果优化，进一步提高搜索的准确性和用户满意度。
• 02.22 07:43:12
  发表了文章 2024-02-22 07:43:12

  【Elasticsearch专栏 02】深入探索：Elasticsearch为什么使用倒排索引而不是正排索引

  倒排索引在搜索引擎中更受欢迎，因为它直接关联文档内容，支持全文搜索和模糊搜索，提高查询效率。其紧凑的结构减少了存储空间，并方便支持多种查询操作。相比之下，正排索引在搜索效率、存储和灵活性方面存在局限。
• 02.22 07:41:46
  发表了文章 2024-02-22 07:41:46

  【Elasticsearch专栏 01】深入探索：Elasticsearch的正向索引和倒排索引是什么？

  正向索引根据文档ID直接查找文档内容，适用于精确匹配场景；而倒排索引则基于文档内容构建，通过关键词快速定位相关文档，适用于全文搜索，显著提高查询效率，是搜索引擎的核心技术。
• 02.20 14:27:55
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  【天衍系列 05】Flink集成KafkaSink组件：实现流式数据的可靠传输 & 高效协同

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• 02.20 14:27:13
  发表了文章 2024-02-20 14:27:13

  【天衍系列 04】深入理解Flink的ElasticsearchSink组件：实时数据流如何无缝地流向Elasticsearch

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• 02.20 14:26:44
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  【天枢系列 01】Linux行数统计：命令对决，谁才是王者？

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• 02.20 14:26:36
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  【天衍系列 03】深入理解Flink的Watermark：实时流处理的时间概念与乱序处理

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• 02.20 14:26:22
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  【天幕系列 04】职业发展指南：顶尖证书如何提升你的职业竞争力

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• 02.20 14:26:10
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  【天幕系列 03】深度学习领域的最新前沿：2024年的关键突破与趋势

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• 02.20 14:24:29
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  【天幕系列 02】开源力量：揭示开源软件如何成为技术演进与社会发展的引擎

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• 02.20 14:24:19
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  【天幕系列 01】程序员为何“永不关机”：揭秘电脑守夜的背后原因

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• 02.20 14:24:18
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  【天衍系列 02】深入理解Flink的FileSink 组件：实时流数据持久化与批量写入

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• 02.20 14:24:07
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  【天衍系列 01】深入理解Flink的 FileSource 组件：实现大规模数据文件处理

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• 02.20 14:23:57
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  【极数系列】Flink集成KafkaSink & 实时输出数据（11）

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• 02.20 14:23:49
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  【极数系列】Flink集成KafkaSource & 实时消费数据（10）

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• 02.20 14:23:29
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  【极数系列】ClassNotFoundException: org.apache.flink.connector.base.source.reader.RecordEmitter & 详细分析解决

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• 02.20 14:23:20
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  【Kafka专栏】windows搭建Kafka环境 & 详细教程（01）

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• 02.20 14:23:16
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  【极数系列】Flink集成DataSource读取Socket请求数据（09）

  【极数系列】Flink集成DataSource读取Socket请求数据（09）
• 02.20 14:23:01
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  【极数系列】Flink集成DataSource读取文件数据（08）

  【极数系列】Flink集成DataSource读取文件数据（08）
• 02.20 14:22:52
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  【极数系列】Flink集成DataSource读取集合数据（07）

  【极数系列】Flink集成DataSource读取集合数据（07）
• 02.20 14:22:45
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  【极数系列】Flink配置参数如何获取？（06）

  【极数系列】Flink配置参数如何获取？（06）
• 02.20 14:19:33
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  【极数系列】Flink环境搭建&Docker版本（04）

  【极数系列】Flink环境搭建&Docker版本（04）
• 02.20 14:19:24
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  【极数系列】Flink环境搭建&Linux版本 （03）

  【极数系列】Flink环境搭建&Linux版本 （03）
• 02.20 14:19:13
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  【极数系列】Flink详细入门教程 & 知识体系 & 学习路线（01）

  【极数系列】Flink详细入门教程 & 知识体系 & 学习路线（01）
• 02.20 14:18:59
  发表了文章 2024-02-20 14:18:59

  【极数系列】Flink搭建入门项目Demo & 秒懂Flink开发运行原理（05）

  【极数系列】Flink搭建入门项目Demo & 秒懂Flink开发运行原理（05）
• 02.20 14:18:48
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  【极光系列】windows安装JDK11详细教程

  【极光系列】windows安装JDK11详细教程
• 02.20 14:18:39
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  【极数系列】Flink是什么?（02）

  【极数系列】Flink是什么?（02）
• 02.20 14:18:32
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  【极光系列】springBoot集成elasticsearch

  【极光系列】springBoot集成elasticsearch
• 02.20 14:18:21
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  【极问系列】springBoot集成elasticsearch出现Unable to parse response body for Response

  【极问系列】springBoot集成elasticsearch出现Unable to parse response body for Response
• 02.20 14:18:18
  发表了文章 2024-02-20 14:18:18

  【极光系列】springboot集成redis

  【极光系列】springboot集成redis

2024年02月

• 02.23 00:45:27
  回答了问题 2024-02-23 00:45:27

  Sora面世，你有哪些畅想？

  赞5 踩0 评论0
• 02.22 22:21:18
  回答了问题 2024-02-22 22:21:18

  开动脑洞，你最想用Sora生成什么样的视频？

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