最新实例
探秘大数据安全: 潜伏的威胁
大数据安全威胁 基础设施安全 网络攻击:黑客利用系统漏洞,入侵大数据平台,窃取或篡改数据。 硬件故障:服务器、存储设备等硬件故障可能导致数据丢失或服务中断。 配置错误:不当的系统配置可能引发安全漏洞,使数据容易受到攻击。 数据存储安全 数据泄露:存储设备被非法访问,导致敏感数据被泄露。 数据损坏:恶意软件或人为错误可能导致数据损坏,影响数据完整性。 访问控制:缺乏有效的访问控制机制,可能导致未授权用户访问敏感数据。 隐私泄露 数据过度收集:收集超出实际需求的数据,增加隐私泄露风险。 数据滥用:未经授权或超出预期目的使用个人数据,侵犯用户隐私。 数据再识别:通过数据关联分析,将匿名数据
寻找tbxydjcx.exe 最新版本
tbxydjcx.exe 是一个年代久远的查询工具,希望找到其最新版本,并与大家共同探讨。
Apache Storm 2.1.0 源码包
Apache Storm 2.1.0 版本的源码包,由 Apache 维护,最初由 Twitter 开源。此源码包为官网原版,可用于编译 Storm 模块,解决官方下载速度慢的问题。
fiddersTool:基于Python的开源爬虫工具包
fiddersTool是一个使用Python语言开发的开源爬虫工具包,集成Zopfli.exe压缩工具,为爬虫开发者提供便利。
企业名录查询软件 v3.2.1
这款软件利用 Scrapy 爬虫框架、代理 IP 池、Request 模拟请求技术以及验证码识别技术,实现每日更新采集全国最新工商信息。采集到的数据自动存储于 MySQL 数据库,提供 1.8 亿多条企业工商基本信息和 36 维度的详细信息下载,支持 SQL 和 Excel 格式数据包导出。
Storm ZooKeeper 安装包 (JDK 1.6+)
要求: JDK 1.6+ Python 2.6.6+ ZooKeeper 3.4.5+ Storm 0.9.4+ Storm 安装包: storm-zookeeper-jdk.zip
Strom实时流处理框架应用
Strom 应用场景 电商领域* 实时推荐系统: 基于用户实时下单或加入购物车行为,推荐相关商品,提升用户体验和销售转化率。 网站分析* 流量统计: 实时监测网站流量变化,为运营决策提供数据支撑。 其他领域* 监控预警系统: 实时监控系统指标,及时发现异常并触发告警,保障系统稳定运行。* 金融系统: 实时处理交易数据,进行风险控制和欺诈检测。
Storm 组件资源需求
Storm 集群的性能取决于其组件可用的资源。 主要组件及其资源需求: Nimbus: 负责资源分配和任务调度,需要足够的内存和 CPU 资源来管理集群。 Supervisor: 负责在工作节点上启动和停止工作进程,需要足够的内存和 CPU 资源来监控工作进程。 ZooKeeper: 负责维护 Storm 集群的元数据信息,需要足够的内存和磁盘空间来存储数据。 Worker: 负责执行拓扑的任务,需要足够的内存和 CPU 资源来处理数据。 资源需求的影响因素: 拓扑复杂度: 拓扑越复杂,所需的资源就越多。 数据吞吐量: 数据吞吐量越高,所需的资源就越多。 消息大小: 消息越大,所需的网
Storm 集群配置
Storm 配置文件:storm.yaml storm.zookeeper.servers: -- 192.168.61.130 -- 192.168.61.134 -- 192.168.61.135 nimbus.host:192.168.61.130 storm.local.dir:/data/storm/data ui.port:8080
Storm: 实时计算利器
Storm 简化了集群中实时计算的开发和扩展。它好比实时处理领域的 Hadoop,确保每条消息都被处理,并在小型集群中达到每秒百万级的处理速度。更强大的是,Storm 支持多种编程语言进行开发。