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双十一当天有哪些数码好物值得购买，双十一爆款数码好物大盘点在数字化时代，数码产品已成为我们生活中不可或缺的一部分。无论是提升工作效率的笔记本电脑，还是丰富娱乐生活的智能设备，或是健康监测的智能穿戴，每一款产品都在以不同的方式改善着我们的生活质量。

【AIGC】如何通过ChatGPT轻松制作个性化GPTs应用创建个性化的GPTs应用是一个涉及技术、设计和用户体验的过程。以下是详细步骤：###1.确定应用目标和用户群体

【大数据学习 | kafka】简述kafka的消费者consumer能够在kafka中拉取数据进行消费的组件或者程序都叫做消费者。这里面要涉及到一个动作叫做拉取。首先我们要知道kafka这个消息队列主要的功能就是起到缓冲的作用，比如flume采集数据然后交给spark或者flink进行计算分析，但是flume采用的就是消息的push方式，这个方式不能够保证推送的数据消费者端一定会消费完毕，会出现数据的反压问题，这个问题很难解决，所以才出现了消息队列kafka，它可以起到一个缓冲的作用，生产者部分将数据直接全部推送到kafka，然后消费者从其中拉取数据，这边如果也采用推送的

Apache Storm实时流处理的核心技术Apache Storm 是一个开源的、分布式的实时计算系统，专为处理流式数据而设计。它能够处理大量数据流并在极低的延迟下提供实时的结果。相比于传统的批处理系统，Storm 具有处理无限数据流的能力，支持非常高的可扩展性和容错机制。Storm 可以适用于多种编程语言，具有高度的灵活性。

【力扣 | SQL题 | 每日3题】力扣1990， 2020， 2051表: Experiments写一个 SQL 查询语句，以报告在给定三个实验平台中每种实验完成的次数。请注意，每一对（实验平台、实验名称）都应包含在输出中，包括平台上实验次数是零的。

快充协议方案，Type-C接口受电端Sink取电快充协议芯片快充协议芯片是确保充电器与设备之间兼容性的关键，它根据设备的需求提供合适的电压与电流，从而实现更快速的充电体验。快充协议芯片不仅仅是提升充电速度，更重要的是确保充电器与设备之间的兼容性，避免因协议不匹配导致的充电效率低下，或设备损坏。如汇铭达最新推出的XSP04快充协议芯片，支持市面上所有主流协议，例如PD2.0/3.0、PD3.1、QC2.0/3.0、 FCP、AFC、SVOOC、SSCP等，这些支持使得充电器能够根据设备的需求提供最佳充电方案。此外该芯片还集成了LDO（线性稳压器）功能。 ‌‌LD

Apache Storm：入门了解Storm 是一个开源的分布式实时计算系统，它能够处理无边界的数据流，类似于 Hadoop 对于批量数据处理的作用，但是 Storm 更侧重于实时数据流的处理。以下是关于 Storm 的一些关键特性及其应用场景的详细介绍：

Apache Storm：实时数据处理的闪电战Storm 的核心概念是“拓扑”（Topology），它定义了计算任务的逻辑结构。一个拓扑由多个“组件”（Components）组成，主要包括两种类型的组件：Spouts 和 Bolts。

程序员不想YY啊

【介绍下大数据组件之Storm】🎥博主：程序员不想YY啊 💫CSDN优质创作者，CSDN实力新星，CSDN博客专家 🤗点赞🎈收藏⭐再看💫养成习惯 ✨希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！

大数据-Hadoop-基础篇-第九章-Storm经典大数据开发实战（Hadoop &HDFS&Hive&Hbase&Kafka&Flume&Storm&Elasticsearch&Spark）

【MySQL进阶之路 | 高级篇】MySQL8.0索引新特性-＞降序索引与隐藏索引降序索引以降序存储键值.虽然在语法上，从MySQL4版本已经支持降序索引的语法了，但实际上该DESC定义是被忽略的.知道MySQL8.x版本才开始真正支持降序索引.(仅限于InnoDB存储引擎).

说说Lambda架构Lambda架构由Storm的作者Nathan Marz提出，其设计目的在于提供一个能满足大数据库系统关键特性的架构，包括高容错、低延迟、可扩展等。其整合离线批处理和实时流处理，融合不可变形、读写分离和复杂隔离性等原则，集成Hadoop、Kafka、Spark、Storm、Flink等主流大数据组件，达到强鲁性、低延迟的大数据架构思想。 Lambda架构可以分为三层，即批处理层、加速层和服务层，批处理层(Batch Layer)：主要是存储数据集和生成Batch View。Batch Layer可以很好

Storm流式框架详细介绍(含代码例子)Apache Storm是一种分布式实时计算系统，旨在处理大规模数据流。它可以用来进行实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式RPC、ETL等操作。以下是对Storm框架的详细介绍：

探索直播+电商系统中台架构：连接消费者与商品的智能纽带随着直播电商的崛起，电商行业进入了全新的智能时代。直播形式的互动性和即时性为消费者提供了全新的购物体验，而电商平台则为商品的展示、销售和配送提供了强大的支持。在这一背景下，直播+电商系统中台架构成为了连接消费者与商品的智能纽带，本文将对其进行探索与解析。

Storm详细配置Apache Storm的详细配置涉及到多个方面，主要通过storm.yaml配置文件来完成。以下是一些关键的配置项及其作用：

Storm详细配置Storm 是一个开源的分布式实时计算系统，最初由Twitter开发并开源。它允许用户在处理大规模实时数据流时实现高吞吐量、低延迟的数据处理。Storm 的核心概念包括拓扑（Topology）、任务（Task）、执行器（Executor）等。

黑夜照亮前行的路

Apache Storm详细配置Apache Storm是一个分布式实时大数据处理系统，能够并行地对实时数据执行各种操作。它广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景，例如网站统计、推荐系统、预警系统以及金融系统等。Storm的核心特性包括其简单性、可伸缩性和容错性，它保证了每个消息都将通过拓扑至少处理一次。

Spark, Storm, Flink简介本文主要介绍Spark, Storm, Flink的区别。Spark和Storm都是大数据处理框架，但它们在设计理念和使用场景上有一些区别：

外卖平台订餐流程架构的实践当我们想要在外卖平台上订餐时，背后其实涉及到复杂的技术架构和流程设计。本文将就外卖平台订餐流程的架构进行介绍，并探讨其中涉及的关键技术和流程。

提升运营效率，探索运营中台架构的力量随着数字化转型的加速推进，企业需要更高效地管理和运营各项业务，而运营中台架构作为一种新型的业务架构设计理念，正在逐渐受到关注和应用。本篇博客将深入探讨运营中台架构的概念、优势和实践，帮助企业了解如何通过构建运营中台实现业务协同和高效运营。