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Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据分布式系统的监控与运维实践（155）

news 来源：原创 2025/7/21 16:23:41

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Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据分布式系统的监控与运维实践（155）

  • 引言：
  • 正文：
    • 一、基于 Java 的大数据分布式系统概述
      • 1.1 系统架构特点
      • 1.2 监控与运维的重要性
    • 二、监控体系的搭建
      • 2.1 监控指标的确定
      • 2.2 监控工具的选择与配置
        • 2.2.1 Prometheus 配置
        • 2.2.2 Grafana 配置
    • 三、运维实践
      • 3.1 故障排查与处理
      • 3.2 系统优化
        • 3.2.1 硬件资源配置优化
        • 3.2.2 软件参数调整
        • 3.2.3 算法优化
    • 四、自动化运维
      • 4.1 配置管理自动化
      • 4.2 任务调度自动化
        • 4.2.1 创建项目
        • 4.2.2 定义工作流
        • 4.2.3 设置调度计划
    • 经典场景下的综合案例
      • 4.2.3.1 监控体系洞察
      • 4.2.3.2 运维优化实践
      • 4.2.3.3 自动化运维效能
  • 结束语：
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引言：

亲爱的 Java 和 大数据爱好者们，大家好！在数字科技呈指数级发展的时代浪潮中，我们持续探索 Java 大数据技术在多个领域的无限可能。此前，在《速抢！蓝耘云平台 ×DeepSeek，免费 Token 全攻略，创作成本直线 “跳水”》中，为创作者开辟了一条低成本创作的新道路，助力影视广告产业迎来爆发式增长；在《Java 大视界 ——Java 大数据在智能金融区块链跨境支付与结算中的应用（154）》里，通过对传统跨境支付体系的创新重构，为金融科技领域注入了新的活力；在《Java 大视界 ——Java 大数据中的时间序列预测算法在金融市场波动预测中的应用与优化（153）【领域内容榜】》中，凭借对算法的深入研究与实践，构建了精准的金融市场波动预测模型，帮助投资者在复杂的市场环境中抢占先机；在《Java 大视界 ——Java 大数据在智能教育个性化学习资源推荐与课程设计中的应用（152）》中，借助大数据技术实现了个性化教育的重大突破，推动智能教育迈向新的高度；在《Java 大视界 ——Java 大数据流处理中的状态管理与故障恢复技术深度解析（151）》中，通过对关键技术的系统剖析，筑牢了大数据流处理稳定运行的技术根基。

如今，大数据技术已经成为推动企业数字化转型的核心驱动力。大数据分布式系统凭借其强大的横向扩展能力、高效的数据处理性能，在金融、电商、医疗等多个行业得到了广泛应用。然而，这类系统规模庞大、架构复杂，包含成百上千个节点，数据流量呈几何级数增长。据国际权威调研机构 Gartner 的最新研究报告显示，大型企业因系统故障平均每小时损失高达 30 万美元，并且这个数字还在随着业务数字化程度的加深而不断攀升。基于 Java 开发的大数据分布式系统，凭借其卓越的跨平台特性、丰富的类库资源以及强大的社区支持，成为众多企业搭建大数据基础设施的不二之选。但如何对这类系统进行全方位、多层次的监控与运维，确保其稳定、可靠、高效地运行，成为了每一位大数据工程师必须面对的严峻挑战。本文将深入探讨基于 Java 的大数据分布式系统的监控与运维实践，不仅从理论层面进行深入剖析，还将结合丰富的实际案例与详实的代码示例，为读者提供一套完整的技术解决方案，助力其在大数据领域取得新的突破。

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正文：

一、基于 Java 的大数据分布式系统概述

1.1 系统架构特点

基于 Java 的大数据分布式系统通常采用分层架构，将系统清晰地划分为数据采集层、数据存储层、数据处理层和应用层。这种架构模式不仅提高了系统的可维护性，还极大地增强了系统的可扩展性和灵活性，使其能够轻松应对不断变化的业务需求。

  • 数据采集层：作为系统的 “触角”，负责从多种数据源收集数据，包括日志文件、关系型数据库、物联网传感器等。以电商行业为例，数据采集层会实时收集用户的浏览行为、下单记录、支付信息等数据，为后续的数据分析和决策提供丰富的数据支持。在实际应用中，Flume 和 Logstash 是常用的采集工具。Flume 基于可靠的流数据采集架构，具备高容错性和良好的可扩展性，能够在大规模数据采集场景下稳定运行；Logstash 则支持多种数据格式和数据源，通过灵活的插件机制，实现对数据的高效收集、过滤和传输。

  • 数据存储层：采用分布式文件系统 HDFS 和分布式数据库 HBase 进行数据存储。HDFS 具有高容错性，通过将数据副本存储在多个节点上，确保数据的安全性和可用性。同时，HDFS 支持大规模数据集的存储，能够满足大数据场景下对数据存储容量的要求。HBase 则擅长处理海量的结构化和半结构化数据，支持实时读写操作，能够快速响应查询请求，满足大数据场景下对数据存储高性能的需求。

  • 数据处理层：运用 MapReduce、Spark 等计算框架对数据进行处理和分析。MapReduce 是一种基于分布式计算的编程模型，适用于大规模数据集的离线处理。它将数据处理任务分解为多个 Map 任务和 Reduce 任务，在集群中的多个节点上并行执行，从而提高数据处理效率。Spark 则以其快速的内存计算能力而闻名，在实时数据处理和交互式数据分析方面表现卓越。Spark 通过 RDD（弹性分布式数据集）抽象，实现了对数据的高效管理和操作，大大缩短了数据处理的时间。

  • 应用层：为用户提供丰富的数据服务和应用接口，如数据报表、数据可视化工具、数据挖掘模型等，帮助用户直观地了解数据价值，做出科学的决策。以电商平台的大数据分析系统为例，数据采集层从用户行为日志、订单系统、支付系统等数据源收集数据，通过 Kafka 消息队列将数据实时传输到数据存储层。数据存储层将数据存储在 HDFS 和 HBase 中，数据处理层使用 Spark 对数据进行实时分析，挖掘用户的消费偏好、行为模式和潜在需求。应用层为运营人员提供数据报表和可视化界面，帮助他们制定精准的营销策略，提升用户体验和业务转化率。下面用图表展示系统架构：

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1.2 监控与运维的重要性

大数据分布式系统的稳定运行是企业业务持续发展的基石。有效的监控与运维能够提前发现系统中的潜在问题，降低故障发生的概率。通过对系统性能指标的实时监控和分析，还能优化系统配置，提升资源利用率，降低运维成本。据统计，通过实施有效的监控与运维策略，企业可将系统故障时间缩短 80% 以上，运维成本降低 40% - 60%。此外，良好的监控与运维还能提高系统的安全性，保护企业的数据资产，避免因数据泄露和安全漏洞带来的损失。因此，做好系统的监控与运维工作，是保障企业业务连续性、稳定性和安全性的关键举措。

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二、监控体系的搭建

2.1 监控指标的确定

为全面、准确地掌握系统的运行状态，需要确定一系列关键的监控指标，主要包括系统资源指标、应用性能指标和数据质量指标。这些指标相互关联，构成了一个完整的监控指标体系，能够帮助运维人员及时发现系统中的异常情况。

监控指标类别具体指标正常阈值范围
系统资源指标CPU 使用率小于 70%
系统资源指标内存使用率小于 80%
系统资源指标磁盘 I/O 读写速率读速率：大于 100MB/s；写速率：大于 50MB/s
系统资源指标网络带宽利用率小于 80%
应用性能指标任务执行时间小于 10 秒
应用性能指标数据处理速度大于 1000 条 / 秒
应用性能指标接口响应时间小于 500 毫秒
数据质量指标数据完整性大于 99%
数据质量指标数据准确性大于 99%
数据质量指标数据一致性大于 99%

2.2 监控工具的选择与配置

在 Java 大数据分布式系统中，Prometheus 和 Grafana 是常用的监控工具组合。Prometheus 是一款开源的系统监控和警报工具，它通过 HTTP 协议周期性抓取被监控对象的状态信息，并将数据存储在本地时序数据库中。Grafana 则是一款功能强大的可视化工具，能与 Prometheus 无缝集成，将监控数据以直观、美观的图表形式展示出来，方便用户快速了解系统的运行状态。

下面以 Prometheus 和 Grafana 为例，详细介绍监控工具的配置过程：

2.2.1 Prometheus 配置

在 Prometheus 的配置文件prometheus.yml中，需要定义全局配置、告警配置、规则文件配置和采集任务配置。全局配置包括数据采集间隔、评估间隔等；告警配置用于设置 Alertmanager 服务地址，实现对系统异常情况的及时通知；规则文件配置用于加载告警规则和记录规则；采集任务配置则需要指定被监控对象的地址和采集参数。以下是一个完整的 Prometheus 配置文件示例，并添加了详细注释：

# 全局配置
global:# 数据采集间隔，默认15秒scrape_interval: 15s# 规则评估间隔，默认15秒evaluation_interval: 15s# 告警配置
alerting:alertmanagers:- static_configs:- targets:# Alertmanager服务地址- 'alertmanager:9093'# 规则文件配置
rule_files:- 'first_rules.yml'-'second_rules.yml'# 采集任务配置
scrape_configs:- job_name: 'java-big-data-system'# 静态配置，指定被监控对象的地址static_configs:- targets: ['localhost:9100', 'localhost:9101']# 指标重写规则metric_relabel_configs:- source_labels: [__name__]regex: 'up'action: keep
2.2.2 Grafana 配置

首先，安装 Grafana 并启动服务。然后，在 Grafana 的数据源配置中添加 Prometheus，填写 Prometheus 的服务地址。接下来，创建仪表盘，选择需要展示的监控指标，并设置图表的样式和布局。以下是在 Grafana 中创建 CPU 使用率监控图表的步骤：

  1. 点击 “Create” -> “Dashboard”，创建一个新的仪表盘。

  2. 点击 “Add panel” -> “Graph”，添加一个图表面板。

  3. 在 “Metrics” 选项卡中，选择 Prometheus 数据源，并输入查询语句100 - (avg by (instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode=“idle”}[5m])) * 100)，该语句用于计算 CPU 的使用率。

  4. 在 “Visualization” 选项卡中，设置图表的标题、颜色、坐标轴标签等，使图表更加直观、美观。

三、运维实践

3.1 故障排查与处理

在系统运行过程中，难免会出现各种故障。当故障发生时，快速定位问题的根源并采取有效的解决措施至关重要。下面以一个实际案例来说明故障排查与处理的过程。

某电商企业的大数据分析系统突然出现数据处理延迟的问题，导致运营人员无法及时获取数据报表，影响了业务决策。运维人员接到报警后，立即展开故障排查：

  1. 查看监控数据：运维人员首先查看 Prometheus 和 Grafana 的监控数据，发现数据处理层的 CPU 使用率持续超过 90%，磁盘 I/O 读写速率明显下降。这表明系统资源可能出现了瓶颈。

  2. 分析任务日志：进一步查看 MapReduce 任务的日志文件，发现某个任务的执行时间异常长，且出现了大量的重试记录。这说明该任务可能存在问题。

  3. 定位问题代码：通过对任务代码的分析，发现其中存在一个死循环，导致 CPU 资源被耗尽，磁盘 I/O 阻塞。这就是导致数据处理延迟的根本原因。

  4. 解决问题：运维人员立即停止该任务，并对代码进行修复。修复完成后，重新提交任务，系统恢复正常运行。

3.2 系统优化

为提升系统的性能和稳定性，需要对系统进行持续优化。优化的方向包括硬件资源的合理配置、软件参数的调整、算法的优化等。

3.2.1 硬件资源配置优化

根据系统的业务需求和负载情况，合理配置服务器的 CPU、内存、磁盘和网络等硬件资源。例如，对于数据处理层的服务器，可以增加 CPU 核心数和内存容量，以提高数据处理速度；对于数据存储层的服务器，可以采用高速固态硬盘（SSD），提升磁盘 I/O 性能。此外，还可以通过负载均衡技术，将系统负载均匀地分配到各个节点上，避免单个节点出现过载现象。

3.2.2 软件参数调整

通过调整 Hadoop 和 Spark 的配置参数，可以显著提升系统的性能。以下是调整 Hadoop 内存分配参数的示例：

<configuration><!-- Map任务的内存分配，单位为MB --><property><name>mapreduce.map.memory.mb</name><value>2048</value></property><!-- Reduce任务的内存分配，单位为MB --><property><name>mapreduce.reduce.memory.mb</name><value>4096</value></property><!-- Map任务的堆大小，建议为mapreduce.map.memory.mb的80% --><property><name>mapreduce.map.java.opts</name><value>-Xmx1638m</value></property><!-- Reduce任务的堆大小，建议为mapreduce.reduce.memory.mb的80% --><property><name>mapreduce.reduce.java.opts</name><value>-Xmx3276m</value></property>
</configuration>
3.2.3 算法优化

通过优化数据处理算法，可以提高数据处理效率，降低资源消耗。例如，在 Spark 中，可以采用广播变量（Broadcast Variable）和累加器（Accumulator）等技术，减少数据传输和计算量。以下是使用广播变量优化数据处理的示例代码：

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.broadcast.Broadcast;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;import java.util.Arrays;
import java.util.List;public class BroadcastExample {public static void main(String[] args) {SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("BroadcastExample").setMaster("local[*]");JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);SparkSession spark = SparkSession.builder().sparkContext(sc.sc()).getOrCreate();// 定义一个小数据集，广播到所有节点List<Integer> smallData = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);Broadcast<List<Integer>> broadcastData = sc.broadcast(smallData);// 定义一个大数据集List<Integer> largeData = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);sc.parallelize(largeData).foreach(i -> {List<Integer> data = broadcastData.value();for (Integer num : data) {System.out.println(i + " * " + num + " = " + i * num);}});sc.stop();}
}

四、自动化运维

4.1 配置管理自动化

使用 Ansible、Chef 等配置管理工具，可以实现系统配置的自动化管理。这些工具通过编写配置脚本，能够快速部署和配置大数据分布式系统的各个组件，提高部署效率，减少人为错误。以 Ansible 为例，下面是一个完整的配置脚本，用于安装和启动 Hadoop 集群，并添加了详细注释：

# 定义主机组
- hosts: hadoop-cluster# 定义任务tasks:# 安装OpenJDK 8- name: Install OpenJDK 8apt:name: openjdk-8-jdkstate: present# 下载Hadoop安装包- name: Download Hadoopget_url:url: http://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.3.1/hadoop-3.3.1.tar.gzdest: /tmp/hadoop-3.3.1.tar.gz# 解压Hadoop安装包- name: Extract Hadoopunarchive:src: /tmp/hadoop-3.3.1.tar.gzdest: /usr/localremote_src: yes# 配置Hadoop环境变量- name: Configure Hadoop Environment Variableslineinfile:path: /etc/profileline: 'export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-3.3.1'state: present# 使环境变量生效- name: Reload Environment Variablesshell: source /etc/profile# 启动Hadoop集群- name: Start Hadoopshell: /usr/local/hadoop-3.3.1/sbin/start-all.sh

4.2 任务调度自动化

在大数据分布式系统运维场景里，任务调度的自动化至关重要。Azkaban、Oozie 这类专业的任务调度工具，能依照预设的时间与条件，自动触发任务的启动和停止，极大提升运维效率，降低人工干预带来的风险与成本。下面，以 Azkaban 为范例，详细阐述如何搭建一个能实现数据采集、数据处理和数据存储自动化调度的工作流。

4.2.1 创建项目

访问 Azkaban 的 Web 管理界面，输入账号和密码登录系统。登录成功后，点击界面上醒目的 “Create Project” 按钮，随即弹出创建项目的对话框。在对话框内，准确填写项目名称和项目描述：将项目名称设为 “BigDataWorkflow”，项目描述设定为 “大数据采集、处理与存储工作流”，完成信息填写后，点击 “Create” 按钮，即可成功创建项目。

项目创建完成后，需要将预先编写好的任务脚本上传到项目中。数据采集脚本借助 Flume 采集日志数据，示例如下：

#!/bin/bash
FLUME_CONF_DIR=/etc/flume-conf
flume-ng agent --conf $FLUME_CONF_DIR --name agent1 --conf-file $FLUME_CONF_DIR/flume.conf

数据处理脚本提交 Spark 作业，实现对采集数据的分析：

#!/bin/bash
SPARK_HOME=/opt/spark
APP_JAR=/path/to/your/app.jar
CLASS_NAME=com.example.DataProcessingApp
${SPARK_HOME}/bin/spark-submit \--class ${CLASS_NAME} \--master yarn \--deploy-mode cluster \${APP_JAR}

数据存储脚本将处理后的数据写入 HBase：

#!/bin/bash
HBASE_HOME=/opt/hbase
${HBASE_HOME}/bin/hbase shell /path/to/your/put_data.hbase
4.2.2 定义工作流

在项目页面中，点击 “Create Flow” 按钮，创建新的工作流。进入工作流编辑器后，从左侧的任务列表中，依次将数据采集任务、数据处理任务和数据存储任务拖拽至编辑区域。通过连线设定任务间的依赖关系，让数据采集任务完成后自动触发数据处理任务，数据处理任务结束后，再触发数据存储任务。

以数据采集任务将数据通过 Kafka 发送到指定队列，数据处理任务从队列读取数据并分析，数据存储任务将分析结果写入 HBase 为例，为每个任务配置参数。下面是数据处理任务参数配置文件data_processing.properties：

# Spark应用名称
spark.app.name=DataProcessingJob
# Spark运行模式，此处使用YARN集群模式
spark.master=yarn
# Spark Executor内存配置
spark.executor.memory=2g
# 数据输入路径，从Kafka队列获取数据
input.path=kafka://localhost:9092/data_queue
# 数据输出路径，处理后数据将存储到该路径
output.path=/data/processed
4.2.3 设置调度计划

在工作流的配置页面，点击 “Schedule” 选项卡，设置任务的调度时间和频率。例如，将工作流设置为每天凌晨 2 点执行，避开业务高峰期，保障系统资源的合理利用。在调度设置中，还能配置重试策略，当任务执行失败时，系统自动进行重试，提升工作流的稳定性。如下为 Azkaban 调度配置 JSON 片段，设定任务失败后重试 3 次，每次重试间隔 5 分钟：

{"schedule": "0 0 2 * * *","retries": {"count": 3,"interval": 5}
}

  • 经典场景下的综合案例

某大型物流企业，业务覆盖全国多个地区，每天产生海量的物流运输数据。为深入分析这些数据，优化运输路线，提升运输效率，企业构建了一套基于 Java 的大数据分布式系统。在系统的监控与运维过程中，通过综合运用多种技术手段，成功解决了诸多难题，显著提升了系统性能。

4.2.3.1 监控体系洞察

企业借助 Prometheus 和 Grafana 搭建了完善的监控体系，对系统资源和应用性能进行实时监控。运维人员通过 Grafana 仪表盘，能直观查看各节点的 CPU 使用率、内存使用率、数据处理延迟等关键指标。当数据处理节点的 CPU 使用率持续超过 80%，且数据处理延迟大幅增加时，运维人员立即通过 Prometheus 查询相关指标数据，并结合任务日志分析。经过排查，发现数据处理算法中的快速排序算法在面对海量数据时，时间复杂度较高，成为性能瓶颈。运维团队经过研究，决定采用 Timsort 算法替代快速排序算法，优化后的数据处理延迟降低了 50%，大幅提升了系统性能。

4.2.3.2 运维优化实践

依据业务需求，企业对服务器硬件资源进行了合理配置。为数据存储节点配备高速 SSD 磁盘，显著提升数据读写速度；为数据处理节点增加 CPU 核心数和内存容量，增强数据处理能力。同时，对 Hadoop 和 Spark 的配置参数进行优化，提升系统性能。以 MapReduce 任务为例，将并行度从默认的 10 调整为 20，充分利用集群资源，数据处理效率提高了 30%。下面是 Hadoop MapReduce 并行度配置片段：

<configuration><property><name>mapreduce.job.maps</name><value>20</value></property><property><name>mapreduce.job.reduces</name><value>10</value></property>
</configuration>

4.2.3.3 自动化运维效能

企业使用 Ansible 实现系统配置的自动化管理，通过编写 Ansible Playbook，实现了服务器环境配置、软件安装部署等操作的自动化。原本需要 2 天才能完成的系统部署工作，如今仅需 2 小时，极大缩短了部署周期，降低了人为错误的发生概率。借助 Azkaban，企业实现了数据采集、数据处理和数据存储任务的自动化调度，每天定时执行，保障了数据的及时性和准确性，为企业决策提供了有力支持。

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结束语：

亲爱的 Java 和 大数据爱好者们，基于 Java 的大数据分布式系统的监控与运维，是保障系统稳定、高效运行的核心环节。通过搭建完善的监控体系，开展科学的运维实践，实现自动化运维，企业不仅能降低系统故障风险，提升系统性能，还能大幅节省运维成本。

在即将推出的《大数据新视界》和《 Java 大视界》专栏联合推出的第四个系列的第十一篇文章 《Java 大视界 – Java 大数据在智能政务数字身份认证与数据安全共享中的应用（156）》中，我们将深入探索 Java 大数据在智能政务领域的创新应用，一同解锁大数据技术的更多可能！

亲爱的 Java 和 大数据爱好者们，在你运维大数据分布式系统时，是否运用过自动化工具解决复杂运维难题？能否分享具体的实践经验？欢迎在评论区或【青云交社区 – Java 大视界频道】分享您的宝贵经验与见解。

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  24. Java 大视界 – Java 大数据在智能教育虚拟实验室建设与实验数据分析中的应用（132）(最新）
  25. Java 大视界 – Java 大数据分布式计算中的资源调度与优化策略（131）(最新）
  26. Java 大视界 – Java 大数据在智慧文旅虚拟导游与个性化推荐中的应用（130）(最新）
  27. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据机器学习模型的迁移学习应用与实践（129）(最新）
  28. Java 大视界 – Java 大数据在智能安防视频摘要与检索技术中的应用（128）(最新）
  29. Java 大视界 – Java 大数据中的数据可视化大屏设计与开发实战（127）(最新）
  30. Java 大视界 – Java 大数据在智能医疗药品研发数据分析与决策支持中的应用（126）(最新）
  31. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据分布式数据库架构设计与实践（125）(最新）
  32. Java 大视界 – Java 大数据在智慧农业农产品质量追溯与品牌建设中的应用（124）(最新）
  33. Java 大视界 – Java 大数据机器学习模型的在线评估与持续优化（123)(最新）
  34. Java 大视界 – Java 大数据在智能体育赛事运动员表现分析与训练优化中的应用（122）(最新）
  35. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据实时数据处理框架性能评测与选型建议（121）(最新）
  36. Java 大视界 – Java 大数据在智能家居能源管理与节能优化中的应用（120）(最新）
  37. Java 大视界 – Java 大数据中的知识图谱补全技术与应用实践（119）(最新）
  38. 通义万相 2.1 携手蓝耘云平台：开启影视广告创意新纪元(最新）
  39. Java 大视界 – Java 大数据在智能政务公共服务资源优化配置中的应用（118）(最新）
  40. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据分布式任务调度系统设计与实现（117）(最新）
  41. Java 大视界 – Java 大数据在智慧交通信号灯智能控制中的应用（116）(最新）
  42. Java 大视界 – Java 大数据机器学习模型的超参数优化技巧与实践（115）(最新）
  43. Java 大视界 – Java 大数据在智能金融反欺诈中的技术实现与案例分析（114）(最新）
  44. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据流处理容错机制与恢复策略（113）(最新）
  45. Java 大视界 – Java 大数据在智能教育考试评估与学情分析中的应用（112）(最新）
  46. Java 大视界 – Java 大数据中的联邦学习激励机制设计与实践（111）(最新）
  47. Java 大视界 – Java 大数据在智慧文旅游客流量预测与景区运营优化中的应用（110）(最新）
  48. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据分布式缓存一致性维护策略解析（109）(最新）
  49. Java 大视界 – Java 大数据在智能安防入侵检测与行为分析中的应用（108）(最新）
  50. Java 大视界 – Java 大数据机器学习模型的可解释性增强技术与应用（107）(最新）
  51. Java 大视界 – Java 大数据在智能医疗远程诊断中的技术支撑与挑战（106）(最新）
  52. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据可视化交互设计与实现技巧（105）(最新）
  53. Java 大视界 – Java 大数据在智慧环保污染源监测与预警中的应用（104）(最新）
  54. Java 大视界 – Java 大数据中的时间序列数据异常检测算法对比与实践（103）(最新）
  55. Java 大视界 – Java 大数据在智能物流路径规划与车辆调度中的创新应用（102）(最新）
  56. Java 大视界 – Java 大数据分布式文件系统的性能调优实战（101）(最新）
  57. Java 大视界 – Java 大数据在智慧能源微电网能量管理中的关键技术（100）(最新）
  58. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据机器学习模型压缩与部署优化（99）(最新）
  59. Java 大视界 – Java 大数据在智能零售动态定价策略中的应用实战（98）(最新）
  60. Java 大视界 – 深入剖析 Java 大数据实时 ETL 中的数据质量保障策略（97）(最新）
  61. Java 大视界 – 总结与展望：Java 大数据领域的新征程与无限可能（96）(最新）
  62. 技术逐梦十二载：CSDN 相伴，400 篇文章见证成长，展望新篇(最新）
  63. Java 大视界 – Java 大数据未来十年的技术蓝图与发展愿景（95）(最新）
  64. Java 大视界 – 国际竞争与合作：Java 大数据在全球市场的机遇与挑战（94）(最新）
  65. Java 大视界 – 企业数字化转型中的 Java 大数据战略与实践（93）(最新）
  66. Java 大视界 – 人才需求与培养：Java 大数据领域的职业发展路径（92）(最新）
  67. Java 大视界 – 开源社区对 Java 大数据发展的推动与贡献（91）(最新）
  68. Java 大视界 – 绿色大数据：Java 技术在节能减排中的应用与实践（90）(最新）
  69. Java 大视界 – 全球数据治理格局下 Java 大数据的发展路径（89）(最新）
  70. Java 大视界 – 量子计算时代 Java 大数据的潜在变革与应对策略（88）(最新）
  71. Java 大视界 – 大数据伦理与法律：Java 技术在合规中的作用与挑战（87）(最新）
  72. Java 大视界 – 云计算时代 Java 大数据的云原生架构与应用实践（86）(最新）
  73. Java 大视界 – 边缘计算与 Java 大数据协同发展的前景与挑战（85）(最新）
  74. Java 大视界 – 区块链赋能 Java 大数据：数据可信与价值流转（84）(最新）
  75. Java 大视界 – 人工智能驱动下 Java 大数据的技术革新与应用突破（83）(最新）
  76. Java 大视界 – 5G 与 Java 大数据融合的行业应用与发展趋势（82）(最新）
  77. Java 大视界 – 后疫情时代 Java 大数据在各行业的变革与机遇（81）(最新）
  78. Java 大视界 – Java 大数据在智能体育中的应用与赛事分析（80）(最新）
  79. Java 大视界 – Java 大数据在智能家居中的应用与场景构建（79）(最新）
  80. 解锁 DeepSeek 模型高效部署密码：蓝耘平台深度剖析与实战应用(最新）
  81. Java 大视界 – Java 大数据在智能政务中的应用与服务创新（78）(最新）
  82. Java 大视界 – Java 大数据在智能金融监管中的应用与实践（77）(最新）
  83. Java 大视界 – Java 大数据在智能供应链中的应用与优化（76）(最新）
  84. 解锁 DeepSeek 模型高效部署密码：蓝耘平台全解析(最新）
  85. Java 大视界 – Java 大数据在智能教育中的应用与个性化学习（75）(最新）
  86. Java 大视界 – Java 大数据在智慧文旅中的应用与体验优化（74）(最新）
  87. Java 大视界 – Java 大数据在智能安防中的应用与创新（73）(最新）
  88. Java 大视界 – Java 大数据在智能医疗影像诊断中的应用（72）(最新）
  89. Java 大视界 – Java 大数据在智能电网中的应用与发展趋势（71）(最新）
  90. Java 大视界 – Java 大数据在智慧农业中的应用与实践（70）(最新）
  91. Java 大视界 – Java 大数据在量子通信安全中的应用探索（69）(最新）
  92. Java 大视界 – Java 大数据在自动驾驶中的数据处理与决策支持（68）(最新）
  93. Java 大视界 – Java 大数据在生物信息学中的应用与挑战（67）(最新）
  94. Java 大视界 – Java 大数据与碳中和：能源数据管理与碳排放分析（66）(最新）
  95. Java 大视界 – Java 大数据在元宇宙中的关键技术与应用场景（65）(最新）
  96. Java 大视界 – Java 大数据中的隐私增强技术全景解析（64）(最新）
  97. Java 大视界 – Java 大数据中的自然语言生成技术与实践（63）(最新）
  98. Java 大视界 – Java 大数据中的知识图谱构建与应用（62）(最新）
  99. Java 大视界 – Java 大数据中的异常检测技术与应用（61）(最新）
  100. Java 大视界 – Java 大数据中的数据脱敏技术与合规实践（60）(最新）
  101. Java 大视界 – Java 大数据中的时间序列预测高级技术（59）(最新）
  102. Java 大视界 – Java 与大数据分布式机器学习平台搭建（58）(最新）
  103. Java 大视界 – Java 大数据中的强化学习算法实践与优化 （57）(最新）
  104. Java 大视界 – Java 大数据中的深度学习框架对比与选型（56）(最新）
  105. Java 大视界 – Java 大数据实时数仓的构建与运维实践（55）(最新）
  106. Java 大视界 – Java 与大数据联邦数据库：原理、架构与实现（54）(最新）
  107. Java 大视界 – Java 大数据中的图神经网络应用与实践（53）(最新）
  108. Java 大视界 – 深度洞察 Java 大数据安全多方计算的前沿趋势与应用革新（52）(最新）
  109. Java 大视界 – Java 与大数据流式机器学习：理论与实战（51）(最新）
  110. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据分布式索引技术探秘（50）(最新）
  111. Java 大视界 – 深入剖析 Java 在大数据内存管理中的优化策略（49）(最新）
  112. Java 大数据未来展望：新兴技术与行业变革驱动（48）(最新）
  113. Java 大数据自动化数据管道构建：工具与最佳实践（47）(最新）
  114. Java 大数据实时数据同步：基于 CDC 技术的实现（46）(最新）
  115. Java 大数据与区块链的融合：数据可信共享与溯源（45）(最新）
  116. Java 大数据数据增强技术：提升数据质量与模型效果（44）(最新）
  117. Java 大数据模型部署与运维：生产环境的挑战与应对（43）(最新）
  118. Java 大数据无监督学习：聚类与降维算法应用（42）(最新）
  119. Java 大数据数据虚拟化：整合异构数据源的策略（41）(最新）
  120. Java 大数据可解释人工智能（XAI）：模型解释工具与技术（40）(最新）
  121. Java 大数据高性能计算：利用多线程与并行计算框架（39）(最新）
  122. Java 大数据时空数据处理：地理信息系统与时间序列分析（38）(最新）
  123. Java 大数据图计算：基于 GraphX 与其他图数据库（37）(最新）
  124. Java 大数据自动化机器学习（AutoML）：框架与应用案例（36）(最新）
  125. Java 与大数据隐私计算：联邦学习与安全多方计算应用（35）(最新）
  126. Java 驱动的大数据边缘计算：架构与实践（34）(最新）
  127. Java 与量子计算在大数据中的潜在融合：原理与展望（33）(最新）
  128. Java 大视界 – Java 大数据星辰大海中的团队协作之光：照亮高效开发之路（十六）(最新）
  129. Java 大视界 – Java 大数据性能监控与调优：全链路性能分析与优化（十五）(最新）
  130. Java 大视界 – Java 大数据数据治理：策略与工具实现（十四）(最新）
  131. Java 大视界 – Java 大数据云原生应用开发：容器化与无服务器计算（十三）(最新）
  132. Java 大视界 – Java 大数据数据湖架构：构建与管理基于 Java 的数据湖（十二）(最新）
  133. Java 大视界 – Java 大数据分布式事务处理：保障数据一致性（十一）(最新）
  134. Java 大视界 – Java 大数据文本分析与自然语言处理：从文本挖掘到智能对话（十）(最新）
  135. Java 大视界 – Java 大数据图像与视频处理：基于深度学习与大数据框架（九）(最新）
  136. Java 大视界 – Java 大数据物联网应用：数据处理与设备管理（八）(最新）
  137. Java 大视界 – Java 与大数据金融科技应用：风险评估与交易分析（七）(最新）
  138. 蓝耘元生代智算云：解锁百亿级产业变革的算力密码(最新）
  139. Java 大视界 – Java 大数据日志分析系统：基于 ELK 与 Java 技术栈（六）(最新）
  140. Java 大视界 – Java 大数据分布式缓存：提升数据访问性能（五）(最新）
  141. Java 大视界 – Java 与大数据智能推荐系统：算法实现与个性化推荐（四）(最新）
  142. Java 大视界 – Java 大数据机器学习应用：从数据预处理到模型训练与部署（三）(最新）
  143. Java 大视界 – Java 与大数据实时分析系统：构建低延迟的数据管道（二）(最新）
  144. Java 大视界 – Java 微服务架构在大数据应用中的实践：服务拆分与数据交互（一）(最新）
  145. Java 大视界 – Java 大数据项目架构演进：从传统到现代化的转变（十六）(最新）
  146. Java 大视界 – Java 与大数据云计算集成：AWS 与 Azure 实践（十五）(最新）
  147. Java 大视界 – Java 大数据平台迁移与升级策略：平滑过渡的方法（十四）(最新）
  148. Java 大视界 – Java 大数据分析算法库：常用算法实现与优化（十三）(最新）
  149. Java 大视界 – Java 大数据测试框架与实践：确保数据处理质量（十二）(最新）
  150. Java 大视界 – Java 分布式协调服务：Zookeeper 在大数据中的应用（十一）(最新）
  151. Java 大视界 – Java 与大数据存储优化：HBase 与 Cassandra 应用（十）(最新）
  152. Java 大视界 – Java 大数据可视化：从数据处理到图表绘制（九）(最新）
  153. Java 大视界 – Java 大数据安全框架：保障数据隐私与访问控制（八）(最新）
  154. Java 大视界 – Java 与 Hive：数据仓库操作与 UDF 开发（七）(最新）
  155. Java 大视界 – Java 驱动大数据流处理：Storm 与 Flink 入门（六）(最新）
  156. Java 大视界 – Java 与 Spark SQL：结构化数据处理与查询优化（五）(最新）
  157. Java 大视界 – Java 开发 Spark 应用：RDD 操作与数据转换（四）(最新）
  158. Java 大视界 – Java 实现 MapReduce 编程模型：基础原理与代码实践（三）(最新）
  159. Java 大视界 – 解锁 Java 与 Hadoop HDFS 交互的高效编程之道（二）(最新）
  160. Java 大视界 – Java 构建大数据开发环境：从 JDK 配置到大数据框架集成（一）(最新）
  161. 大数据新视界 – Hive 多租户资源分配与隔离（2 - 16 - 16）(最新）
  162. 大数据新视界 – Hive 多租户环境的搭建与管理（2 - 16 - 15）(最新）
  163. 技术征途的璀璨华章：青云交的砥砺奋进与感恩之心(最新）
  164. 大数据新视界 – Hive 集群性能监控与故障排查（2 - 16 - 14）(最新）
  165. 大数据新视界 – Hive 集群搭建与配置的最佳实践（2 - 16 - 13）(最新）
  166. 大数据新视界 – Hive 数据生命周期自动化管理（2 - 16 - 12）(最新）
  167. 大数据新视界 – Hive 数据生命周期管理：数据归档与删除策略（2 - 16 - 11）(最新）
  168. 大数据新视界 – Hive 流式数据处理框架与实践（2 - 16 - 10）(最新）
  169. 大数据新视界 – Hive 流式数据处理：实时数据的接入与处理（2 - 16 - 9）(最新）
  170. 大数据新视界 – Hive 事务管理的应用与限制（2 - 16 - 8）(最新）
  171. 大数据新视界 – Hive 事务与 ACID 特性的实现（2 - 16 - 7）(最新）
  172. 大数据新视界 – Hive 数据倾斜实战案例分析（2 - 16 - 6）(最新）
  173. 大数据新视界 – Hive 数据倾斜问题剖析与解决方案（2 - 16 - 5）(最新）
  174. 大数据新视界 – Hive 数据仓库设计的优化原则（2 - 16 - 4）(最新）
  175. 大数据新视界 – Hive 数据仓库设计模式：星型与雪花型架构（2 - 16 - 3）(最新）
  176. 大数据新视界 – Hive 数据抽样实战与结果评估（2 - 16 - 2）(最新）
  177. 大数据新视界 – Hive 数据抽样：高效数据探索的方法（2 - 16 - 1）(最新）
  178. 智创 AI 新视界 – 全球合作下的 AI 发展新机遇（16 - 16）(最新）
  179. 智创 AI 新视界 – 产学研合作推动 AI 技术创新的路径（16 - 15）(最新）
  180. 智创 AI 新视界 – 确保 AI 公平性的策略与挑战（16 - 14）(最新）
  181. 智创 AI 新视界 – AI 发展中的伦理困境与解决方案（16 - 13）(最新）
  182. 智创 AI 新视界 – 改进 AI 循环神经网络（RNN）的实践探索（16 - 12）(最新）
  183. 智创 AI 新视界 – 基于 Transformer 架构的 AI 模型优化（16 - 11）(最新）
  184. 智创 AI 新视界 – AI 助力金融风险管理的新策略（16 - 10）(最新）
  185. 智创 AI 新视界 – AI 在交通运输领域的智能优化应用（16 - 9）(最新）
  186. 智创 AI 新视界 – AIGC 对游戏产业的革命性影响（16 - 8）(最新）
  187. 智创 AI 新视界 – AIGC 重塑广告行业的创新力量（16 - 7）(最新）
  188. 智创 AI 新视界 – AI 引领下的未来社会变革预测（16 - 6）(最新）
  189. 智创 AI 新视界 – AI 与量子计算的未来融合前景（16 - 5）(最新）
  190. 智创 AI 新视界 – 防范 AI 模型被攻击的安全策略（16 - 4）(最新）
  191. 智创 AI 新视界 – AI 时代的数据隐私保护挑战与应对（16 - 3）(最新）
  192. 智创 AI 新视界 – 提升 AI 推理速度的高级方法（16 - 2）(最新）
  193. 智创 AI 新视界 – 优化 AI 模型训练效率的策略与技巧（16 - 1）(最新）
  194. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 临时表与视图的应用场景（下）（30 / 30）(最新）
  195. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 临时表与视图：灵活数据处理的技巧（上）（29 / 30）(最新）
  196. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 元数据管理工具与实践（下）（28 / 30）(最新）
  197. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 元数据管理：核心元数据的深度解析（上）（27 / 30）(最新）
  198. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据湖集成与数据治理（下）（26 / 30）(最新）
  199. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据湖架构中的角色与应用（上）（25 / 30）(最新）
  200. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive MapReduce 性能调优实战（下）（24 / 30）(最新）
  201. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 基于 MapReduce 的执行原理（上）（23 / 30）(最新）
  202. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 窗口函数应用场景与实战（下）（22 / 30）(最新）
  203. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 窗口函数：强大的数据分析利器（上）（21 / 30）(最新）
  204. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据压缩算法对比与选择（下）（20 / 30）(最新）
  205. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据压缩：优化存储与传输的关键（上）（19/ 30）(最新）
  206. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据质量监控：实时监测异常数据（下）（18/ 30）(最新）
  207. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据质量保障：数据清洗与验证的策略（上）（17/ 30）(最新）
  208. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据安全：加密技术保障数据隐私（下）（16 / 30）(最新）
  209. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据安全：权限管理体系的深度解读（上）（15 / 30）(最新）
  210. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 与其他大数据工具的集成：协同作战的优势（下）（14/ 30）(最新）
  211. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 与其他大数据工具的集成：协同作战的优势（上）（13/ 30）(最新）
  212. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 函数应用：复杂数据转换的实战案例（下）（12/ 30）(最新）
  213. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 函数库：丰富函数助力数据处理（上）（11/ 30）(最新）
  214. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据桶：优化聚合查询的有效手段（下）（10/ 30）(最新）
  215. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据桶原理：均匀分布数据的智慧（上）（9/ 30）(最新）
  216. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据分区：提升查询效率的关键步骤（下）（8/ 30）(最新）
  217. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据分区：精细化管理的艺术与实践（上）（7/ 30）(最新）
  218. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 查询性能优化：索引技术的巧妙运用（下）（6/ 30）(最新）
  219. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 查询性能优化：基于成本模型的奥秘（上）（5/ 30）(最新）
  220. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据导入：优化数据摄取的高级技巧（下）（4/ 30）(最新）
  221. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据导入：多源数据集成的策略与实战（上）（3/ 30）(最新）
  222. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据仓库：构建高效数据存储的基石（下）（2/ 30）(最新）
  223. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据仓库：架构深度剖析与核心组件详解（上）（1 / 30）(最新）
  224. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：量子计算启发下的数据加密与性能平衡（下）（30 / 30）(最新）
  225. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：融合人工智能预测的资源预分配秘籍（上）（29 / 30）(最新）
  226. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：分布式环境中的优化新视野（下）（28 / 30）(最新）
  227. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：跨数据中心环境下的挑战与对策（上）（27 / 30）(最新）
  228. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能突破：处理特殊数据的高级技巧（下）（26 / 30）(最新）
  229. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能突破：复杂数据类型处理的优化路径（上）（25 / 30）(最新）
  230. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：资源分配与负载均衡的协同（下）（24 / 30）(最新）
  231. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：集群资源动态分配的智慧（上）（23 / 30）(最新）
  232. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能飞跃：分区修剪优化的应用案例（下）（22 / 30）(最新）
  233. 智创 AI 新视界 – AI 助力医疗影像诊断的新突破(最新）
  234. 智创 AI 新视界 – AI 在智能家居中的智能升级之路(最新）
  235. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能飞跃：动态分区调整的策略与方法（上）（21 / 30）(最新）
  236. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 存储格式转换：从原理到实践，开启大数据性能优化星际之旅（下）（20/30）(最新）
  237. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：基于数据特征的存储格式选择（上）（19/30）(最新）
  238. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能提升：高级执行计划优化实战案例（下）（18/30）(最新）
  239. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能提升：解析执行计划优化的神秘面纱（上）（17/30）(最新）
  240. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：优化数据加载的实战技巧（下）（16/30）(最新）
  241. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：数据加载策略如何决定分析速度（上）（15/30）(最新）
  242. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：为企业决策加速的核心力量（下）（14/30）(最新）
  243. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 在大数据架构中的性能优化全景洞察（上）（13/30）(最新）
  244. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：新技术融合的无限可能（下）（12/30）(最新）
  245. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：融合机器学习的未来之路（上 （2-2））（11/30）(最新）
  246. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：融合机器学习的未来之路（上 （2-1））（11/30）(最新）
  247. 大数据新视界 – 大数据大厂之经典案例解析：广告公司 Impala 优化的成功之道（下）（10/30）(最新）
  248. 大数据新视界 – 大数据大厂之经典案例解析：电商企业如何靠 Impala性能优化逆袭（上）（9/30）(最新）
  249. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：从数据压缩到分析加速（下）（8/30）(最新）
  250. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：应对海量复杂数据的挑战（上）（7/30）(最新）
  251. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 资源管理：并发控制的策略与技巧（下）（6/30）(最新）
  252. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 与内存管理：如何避免资源瓶颈（上）（5/30）(最新）
  253. 大数据新视界 – 大数据大厂之提升 Impala 查询效率：重写查询语句的黄金法则（下）（4/30）(最新）
  254. 大数据新视界 – 大数据大厂之提升 Impala 查询效率：索引优化的秘籍大揭秘（上）（3/30）(最新）
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编程日记 2025/7/16 14:46:45

git 基本操作命令

一、初始化本地git仓库 git init 二、将当前目录下所有文件加载到本地git仓库 git add .三、提交内容和备注 git commit -m 提交类容四、(复制仓库路径)然后提交到仓库 git remote add origin 提交的仓库路径五、提交到远程仓库&#xff0c;如果这里提交失败&#xff0c;在…...

编程日记 2025/7/17 1:14:24

学习本地部署DeepSeek的过程（基于LM Studio）

除了使用Ollama部署DeepSeek&#xff0c;还可以使用LM Studio部署DeepSeek&#xff0c;后者是一款允许用户在本地计算机上运行大型语言模型&#xff08;LLMs&#xff09;的桌面应用程序&#xff0c;旨在简化本地模型的使用&#xff0c;无需云端连接或复杂配置即可体验 AI 功能。…...

编程日记 2025/7/15 4:27:47

web爬虫笔记：js逆向案例十一 某数cookie(补环境流程)

web爬虫笔记：js逆向案例十一 某数cookie(补环境流程) 一、获取网页数据请求流程 二、目标网址、cookie生成（逐步分析） 1、目标网址：aHR0cHM6Ly9zdWdoLnN6dS5lZHUuY24vSHRtbC9OZXdzL0NvbHVtbnMvNy9JbmRleC5odG1s 2、快速定位入口方法 1、通过脚本监听、hook_cookie等操作可…...

编程日记 2025/6/28 5:10:59

游戏引擎学习第180天

我们将在某个时候替换C标准库函数 今天我们要进行的工作是替换C标准库函数&#xff0c;这是因为目前我们仍然在使用C语言开发&#xff0c;并且在某些情况下会调用C标准库函数&#xff0c;例如一些数学函数和字符串格式化函数&#xff0c;尤其是在调试系统中&#xff0c;我们使…...

编程日记 2025/7/19 14:43:39

测试用例生成平台通过大模型升级查询功能，生成智能测试用例

在测试工作中&#xff0c;查询功能是各类系统的核心模块&#xff0c;传统的测试用例编写往往耗时且重复。如何让老旧平台焕发新活力&#xff1f;本文将结合大模型技术&#xff0c;通过用户输入的字段信息&#xff0c;自动化生成高效、精准的测试用例。同时&#xff0c;我们还将…...

编程日记 2025/7/17 7:47:31

kafka零拷贝技术的底层实现

什么是 Sendfile&#xff1f; sendfile 是一种操作系统提供的系统调用&#xff08;system call&#xff09;&#xff0c;用于在两个文件描述符&#xff08;file descriptor&#xff09;之间高效传输数据。它最初由 Linux 内核引入&#xff08;从 2.1 版本开始&#xff09;&…...

编程日记 2025/7/16 14:43:45

Win11+VS2022+CGAL5.6配置

1. CGAL库简介 CGAL&#xff08;Computational Geometry Algorithms Library&#xff09;是一个开源的计算几何算法库&#xff0c;主要用于处理几何问题和相关算法的实现。它提供了丰富的几何数据结构和高效算法&#xff0c;覆盖点、线、多边形、曲面等基本几何对象的表示与操…...

编程日记 2025/7/17 4:29:52

Linux编译器gcc/g++使用完全指南：从编译原理到动静态链接

一、gcc/g基础认知 在Linux开发环境中&#xff0c;gcc和g是我们最常用的编译器工具&#xff1a; gcc&#xff1a;GNU C Compiler&#xff0c;专门用于编译C语言程序g&#xff1a;GNU C Compiler&#xff0c;用于编译C程序&#xff08;也可编译C语言&#xff09; &#x1f4cc…...

编程日记 2025/7/15 9:02:35

Vue3项目中的.vscode文件夹

.vscode 文件夹主要用于存放与 Visual Studio Code&#xff08;VS Code&#xff09;编辑器相关的项目配置文件&#xff0c;这些文件能让项目在 VS Code 里的开发体验更加个性化和高效。 extensions.json 在 .vscode 文件夹中&#xff0c;extensions.json 文件的作用是列出项目…...

编程日记 2025/7/17 15:17:01

蓝桥杯嵌入式十六届模拟三

由硬件框图可以知道我们要配置LED 和按键 一.LED 先配置LED的八个引脚为GPIO_OutPut，锁存器PD2也是，然后都设置为起始高电平，生成代码时还要去解决引脚冲突问题 二.按键 按键配置，由原理图按键所对引脚要GPIO_Input 生成代码，在文件夹中添加code文件夹，code中添加fun.…...

编程日记 2025/7/16 18:42:32

造成服务器网络连接不稳定的原因是什么？

服务器的稳定性会影响到网络的响应速度和用户的体验感&#xff0c;当服务器网络连接不稳定时&#xff0c;会到时用户在浏览网站的过程中出现页面卡顿或页面消失等情况&#xff0c;给企业造成一定的经济损失&#xff0c;本文就来介绍一下造成服务器网络连接不稳定的因素都有哪些…...

编程日记 2025/7/12 22:52:12

[FPGA基础学习]加法器、三八译码器及DE2-115基本使用方法和数码管显示

软件安装&#xff1a;QuartusLite安装说明及驱动更新 DE2-115上电及程序烧录 1.用包装盒里的USB 电缆将PC的USB端口和DE2-115开发板的USB Blaster连接器连接 起来&#xff0c;为了实现主机和开发板之间的通讯&#xff0c;必须安装USB Blaster 驱动软件 鼠标右击“USB-Blaster…...

编程日记 2025/7/21 13:58:37

VSCode 市场发现恶意扩展正在传播勒索软件！

在VSCode 市场中发现了两个隐藏着勒索软件的恶意扩展。其中一个于去年 10 月出现在微软商店&#xff0c;但很长时间没有引起注意。 这些是扩展ahban.shiba 和 ahban.cychelloworld&#xff0c;目前已从商店中删除。 此外&#xff0c;ahban.cychelloworld 扩展于 2024 年 10 月…...

编程日记 2025/7/21 4:41:54

树状数组 3 ：区间修改，区间查询

【题目描述】 这是一道模板题。 给定数列 a[1],a[2],…,a[n]&#xff0c;你需要依次进行q个操作&#xff0c;操作有两类&#xff1a; 1lrx&#xff1a;给定 l,r,x对于所有 i∈[l,r]&#xff0c;将a[i]加上x&#xff08;换言之&#xff0c;将 a[l],a[l1],…a[r] 分别加上 x&a…...

编程日记 2025/7/20 13:16:56

C++的IO流

1. C语言的输入与输出 C语言中我们用到的最频繁的输入输出方式就是scanf ()与printf()。 scanf(): 从标准输入设备(键盘)读取数据&#xff0c;并将值存放在变量中。printf(): 将指定的文字/字符串输出到标准输出设备(屏幕)。 注意宽度输出和精度输出控制。C语言借助了相应的缓…...

编程日记 2025/7/19 14:35:25

QLoRA和LoRA 微调

QLoRA 其实是一种结合了量化和 LoRA 微调技术的统一方法&#xff0c;而不是同时使用两种不同的微调方式。换句话说&#xff0c;QLoRA 的意思就是&#xff1a;先把大模型的主权重用低精度&#xff08;例如 4-bit&#xff09;量化&#xff0c;从而大幅减少存储需求&#xff1b;然…...

编程日记 2025/7/16 1:50:12

Android电话监听器的设计与实现：深入解析Service与TelephonyManager

目录 一、引言 二、Service核心机制解析 1. Service的本质特性 2. 生命周期管理 3. 服务类型全景 三、Service实战开发 1. 启动式Service开发&#xff08;lesson1&#xff09; 2. 绑定式Service开发 四、电话监听器完整实现&#xff08;lesson3&#xff09; 1. 系统架…...

编程日记 2025/7/19 14:01:49

java学习笔记7——面向对象

关键字&#xff1a;static 类变量 静态变量的内存解析&#xff1a; 相关代码&#xff1a; public class ChineseTest {public static void main(String[] args) {System.out.println(Chinese.nation); //null 没赋值前System.out.println(Chinese.nation); //中国 静态变量赋值…...

编程日记 2025/7/18 1:10:39

java学习——函数式编程（1）

函数式编程 Java 的函数式编程是一种以函数为核心构建逻辑的编程范式，强调不可变性、声明式代码和无副作用的操作。它通过Lambda表达式、函数式接口（如Function、Predicate、Consumer等）和Stream API等特性实现，将计算过程抽象为函数的组合与转换，而非传统的命令式步骤。…...

编程日记 2025/7/12 10:45:33

java 批量下载doc\excle\pdf

指定图片集合 下载到指定文件夹 import java.io.*; import java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; import java.util.Arrays; import java.util.List;public class OfficeFileDownloader {/*** 需要下载的Office文档URL列表*/private static final List<Strin…...

编程日记 2025/7/17 7:43:46

Python爬虫：Feapder 的详细使用和案例

更多内容请见： 爬虫和逆向教程-专栏介绍和目录 文章目录 1. Feapder 概述1.1 Feapder介绍1.2 Feapder 核心特点1.3 Feapder 主要组件1.4 Feapder的安装2. 基础爬虫编写2.1 创建爬虫2.2 运行爬虫3. 数据采集案例3.1 新闻网站采集3.2 电商商品采集3.3 使用 Spider 类创建更强大爬…...

编程日记 2025/7/16 17:29:16

【江协科技STM32】读写备份寄存器RTC实时时钟（学习笔记）

参考相关文章理解&#xff1a; 【江协科技STM32】Unix时间戳&#xff08;学习笔记&#xff09;-CSDN博客 【江协科技STM32】BKP备寄存器&RTC实时时钟&#xff08;学习笔记&#xff09;_stm32断电保存时钟-CSDN博客 读写备份寄存器 接线图&#xff1a;VBAT是从STLINK的…...

编程日记 2025/7/15 16:18:08

Linux touch命令

参考资料 Linux 常用命令 - touch 【创建空文件与修改时间戳】 目录 一. 用法简介二. 配合扩展字符&#xff0c;批量创建文件三. 修改文件的时间戳3.1 -t 配置项3.2 -d 配置项3.3 配合find命令实现批量时间戳修改 四. 结合 find 批量创建相同时间的新文件 一. 用法简介 ⏹当指…...

编程日记 2025/7/20 20:46:11

PyTorch图像预处理--Compose

torchvision.transforms.Compose 是 PyTorch 中用于图像预处理的核心工具&#xff0c;可将多个图像变换操作组合成一个顺序执行的流水线。 ‌1. 定义与作用‌ ‌功能‌&#xff1a;将多个图像处理步骤&#xff08;如缩放、裁剪、归一化等&#xff09;串联为一个整体&#xff…...

编程日记 2025/7/18 15:46:31

CSP历年题解

CSP历年题解 csp历年题解&#xff0c;csp.cpp内容涵盖从2023年12月开始一直持续到第一次认证的所有前4题。所有的题解均为满分&#xff0c;在其中&#xff0c;有四道题非本人编写&#xff0c;而从网上搜集优质解答&#xff0c;并且已在文中附上了来源链接。其余则为自己编写&a…...

编程日记 2025/7/21 6:35:23

《索引江湖：B树索引与哈希索引的风云对决》

在数据库的神秘世界里&#xff0c;索引宛如一把把神奇的钥匙&#xff0c;帮助我们在海量数据中快速找到所需信息。而B树索引与哈希索引&#xff0c;则是其中两把最为耀眼的利刃&#xff0c;各自凭借独特的“武功秘籍”&#xff0c;在不同的应用场景中大放异彩。今天&#xff0c…...

编程日记 2025/7/18 17:11:28

java八股文之JVM

1.什么是程序计数器 程序计数器是 JVM 管理线程执行的“定位器”&#xff0c;记录每个线程当前执行的指令位置&#xff0c;确保程序流程的连续性和线程切换的准确性。线程私有的&#xff0c;每个线程一份&#xff0c;内部保存的字节码的行号。用于记录正在执行的字节码指令的地…...

编程日记 2025/7/16 17:06:43

学习爬虫的第二天——分页爬取并存入表中

阅读提示&#xff1a;我现在还在尝试爬静态页面 一、分页爬取模式 以豆瓣Top250为例&#xff1a; 基础url:豆瓣电影 Top 250https://movie.douban.com/top250 分页参数:?start0&#xff08;第一页&#xff09;、?start25&#xff08;第二页&#xff09;等 每页显示25条数…...

编程日记 2025/7/17 12:18:36

Ubuntu与Windows之间相互复制粘贴的方法

一、打开Ubuntu终端 二、卸载已有的工具 sudo apt-get autoremove open-vm-tools 三、安装工具 sudo apt-get install open-vm-tools-desktop 四、重启 直接输入reboot 注&#xff1a;有任何问题欢迎评论区交流讨论或者私信&#xff01;...

编程日记 2025/6/28 4:54:27

docker安装hyperf环境，连接本机redis问题处理

错误信息显示“Connection refused”&#xff0c;这通常说明 Docker 容器内的 Hyperf 项目无法连接到你本机的 Redis 服务。 1. 容器内的 127.0.0.1 指向问题 在 Docker 容器中&#xff0c;127.0.0.1 指的是容器本身&#xff0c;而不是宿主机&#xff08;你的 Mac&#xff09;…...

编程日记 2025/7/15 21:13:28

第12章:优化并发_《C++性能优化指南》notes

优化并发 一、并发基础与优化核心知识点二、关键代码示例与测试三、关键优化策略总结四、性能测试方法论多选题设计题答案与详解多选题答案&#xff1a; 设计题答案示例 一、并发基础与优化核心知识点 线程 vs 异步任务 核心区别&#xff1a;std::thread直接管理线程&#xf…...

编程日记 2025/7/10 16:18:29

Linux操作系统7- 线程同步与互斥7（RingQueue环形队列生产者消费者模型改进）

上篇文章&#xff1a;Linux操作系统7- 线程同步与互斥6&#xff08;POSIX信号量与环形队列生产者消费者模型&#xff09;-CSDN博客 本篇代码仓库&#xff1a;myLerningCode/l36 橘子真甜/Linux操作系统与网络编程学习 - 码云 - 开源中国 (gitee.com) 目录 一. 单生产单消费单保…...

编程日记 2025/7/17 19:31:41

学有所记——初探向量数据库Weaviate

目标&#xff1a; 了解向量数据库的连接、建库、插入数据、查询数据等基本用法以及关于语义相似度的一些基本概念。 背景&#xff1a; 前段时间尝试在自己的电脑上搭建OllamaDify平台&#xff0c;体验并探索大模型的强大功能。在使用过程中&#xff0c;尤其是在搭建RAG知识库…...

编程日记 2025/7/20 21:45:19

Ardupilot开源无人机之Geek SDK进展2025Q2

Ardupilot开源无人机之Geek SDK进展2025Q2 1. 源由2. 内容汇总2.1 【jetson-fpv】“Caution - Hot surface. Dont touch.”2.2 【jetson-fpv】1080P/720P显示设备配置 3. 遗留问题3.1 高优先级3.1.1 【jetson-fpv】1080P60FPS AI分析视频卡顿&#xff0c;丢包3.1.2 【jetson-fp…...

编程日记 2025/7/16 1:48:59

深入理解K8s与Docker的关系：容器化技术的双雄

友情提示&#xff1a;本文内容由银河易创&#xff08;https://ai.eaigx.com&#xff09;AI创作平台gpt-4-turbo模型生成&#xff0c;仅供参考。 在现代云计算及微服务架构的发展中&#xff0c;Docker与Kubernetes&#xff08;K8s&#xff09;作为两大核心技术&#xff0c;被广泛…...

编程日记 2025/7/18 10:49:15

QT高效文件I/O编程--实用指南与最佳实践

概述 在软件开发过程中，文件输入输出（I/O）操作是数据持久化和交换的核心部分。无论是简单的日志记录还是复杂的数据集处理，高效的文件I/O操作对于应用的整体性能至关重要 最佳实践 一、选择合适的文件模式 正确选择文件打开模式是确保操作意图明确且安全的第一步。不同…...

编程日记 2025/7/16 22:22:22

QT记事本

记事本应用程序提供了基本的文本编辑功能&#xff0c;支持文件的新建、打开、保存和另存为操作&#xff0c;同时具备修改提示和关闭窗口时的保存确认功能。使用 UTF - 8 编码确保了对多语言文本的支持。 1. 项目整体结构 main.cpp&#xff1a;程序的入口点&#xff0c;负责初…...

编程日记 2025/7/21 4:30:48

【leetcode hot 100 84】柱状图中最大的矩形

解法一&#xff1a;单调栈 class Solution {public int largestRectangleArea(int[] heights) {int len heights.length;int area 0;// 先做一些特殊判断if(len0){return 0;}if(len1){return heights[0];}// 进入栈后发现后面更短&#xff0c;可以得到当前这个能勾勒的面积 …...

编程日记 2025/7/17 20:44:46