Git基本概述Git是一个开源的分布式版本控制系统，用于敏捷高效地处理任何或大或小的项目。集中式和分布式的区别？最常见的集中式版本控制系统是SVN，版本库是集中放在中央处理器中的，而干活的时候，用的都是自己电脑，所以首先要从中央服务器那里得到最新的版本，然后开始干活，干完活后，需要把自己做完的活推送到中央服务器。而且集中式版本控制系统是必须联网才能工作的，一旦断网，所有人都干不成活了，可想而知，集中式版本控制系统的局限性有多大。Git是目前世界上最流行的分布式版本控制系统，它没有中央处理器，每个人的电脑就是一个完整的版本库，这样，工作的时候就不需要联网了，因为版本都是在自己的电脑上，随时都可以
目录一、开源项目简介 二、技术栈三、系统功能前台主要功能介绍后台主要功能介绍一、开源项目简介 分布式在线教育系统（education-cloud）是基于SpringCloudAlibaba+Docker+Rancher为微服务化开发平台构建的新一代在线教育平台。集成有Ribbon、Feign、Hystrix、Skywalking服务追踪、ELK日志系统、Nacos集中管理配置和服务组件等。系统目前主要功能有课程点播功能，支持多家视频云的接入，课程附件管理功能，支持多家存储云的接入，讲师管理功能，支持讲师入驻功能，可以帮助个人或者企业快速搭建一个轻量级的在线教育平台。二、技术栈服务注册与
1.什么是seataSeata是一款开源的分布式事务解决方案，致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务。Seata将为用户提供了AT、TCC、SAGA和XA事务模式，为用户打造一站式的分布式解决方案。2.seata发展历程阿里巴巴作为国内最早一批进行应用分布式（微服务化）改造的企业，很早就遇到微服务架构下的分布式事务问题。阿里巴巴对于分布式事务问题先后发布了以下解决方案：2014年，阿里中间件团队发布TXC（TaobaoTransactionConstructor），为集团内应用提供分布式事务服务。2016年，TXC在经过产品化改造后，以GTS（GlobalTransactionServic
1、场景在做性能测试时，单台机器进行压测可能达不到预期结果。主要原因是单台机器压到一定程度会出现瓶颈。也有可能单机网卡跟不上造成结果偏差较大。例如4C8G的windowserver机器，使用UI方式，最高压测在1800并发(RT20ms以内)左右。如果对于XML文件进行解析，更容易吃CPU，并发数会更低。当单台机器不能支持更大的并发时需要考虑分布式压力测试。 2、原理原理图如下：Jmeter分布式测试时，选择其中一台作为调度机(master)，其它机器做为执行机(slave)master通过GUI界面启动slave机器，将jmeter压测发送给每台启动的slaveslave启动jmeter-s
目录前言一、布尔模型二、实用评分函数1.查询归一化因子2.协调因子3.TF-IDF3.1TF3.2IDF3.3字段长度归一值BOOST4.向量空间模型具体方案三、按受欢迎度提升权重四、实时搜索与相关搜索五、具体实现方案1.布尔模型2.评分函数3.实时相关搜索前言5月6日参加了字节跳动青训营，做的一个GoDance分布式搜索引擎项目，到今天5月7日该交大项目了。从刚开始不知道从哪里入手到后面一直开会一直看资料才基本完成了这个项目，所以总结了一下自己负责的相关度搜索算法模块。资料：控制相关度|Elasticsearch:权威指南|ElasticLucene实用评分函数：Lucene（或Elasti
NavicatPremium（16.3.3Windows版或以上）正式支持GaussDB分布式数据库。GaussDB分布式模式更适合对系统可用性和数据处理能力要求较高的场景。Navicat工具不仅提供可视化数据查看和编辑功能，还提供强大的高阶功能（如模型、结构同步、协同合作、数据迁移等）。这使得Navicat可以极大地满足GaussDB分布式用户的管理开发需求。本文，我们就来介绍Navicat连接GaussDB分布式的快速入门。-NavicatPremium产品页面：https://navicat.com.cn/products/navicat-premium-如果你想要使用的是GaussD
文章目录1、分布式计算场景（1）分类（2）回归（3）时间序列2、分布式应用技巧(1)一个更实际的案例(2)在设置中使用lambda而不是dataframe(3)保持确定性(4)设置n_jobs(4)设置适当的批量大小(5)显示进度(6)自定义指标(7)Spark设置(8)Dask(9)本地并行化(10)如何开发Fugue是一个低代码的统一接口，用于不同的计算框架，如Spark、Dask。PyCaret使用Fugue来支持分布式计算场景。1、分布式计算场景（1）分类让我们从最标准的例子开始，代码与本地版本完全相同，没有任何魔法。#导入所需的库frompycaret.datasetsimportg
文章目录数据聚合聚合的种类DSL实现聚合RestAPI实现聚合自动补全拼音分词器自定义分词器自动补全查询completionsuggester查询RestAPI实现自动补全数据同步数据同步思路分析实现elasticsearch与数据库数据同步集群搭建ES集群创建es集群集群状态监控创建索引库1）利用kibana的DevTools创建索引库2）利用cerebro创建索引库查看分片效果ES集群的节点角色集群脑裂问题集群分布式存储集群分布式查询集群故障转移数据聚合聚合的种类聚合（aggregations）可以实现对文档数据的统计、分析、运算。聚合常见的有三类：桶（Bucket）聚合：用来对文档做分组
本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)中的分布式死锁问题实践》，作者：他强由他强。1、什么是分布式死锁分布式死锁是相对于单机死锁而言，一个事务块中的语句，可能会分散在集群里多个节点（CN/DN）执行，在不同节点上可能都会持有锁，当并发事务进行时可能会导致分布式（全局）死锁，如下图所示，会话SESSION1持有了DN1上的lock1资源后再去请求DN2上的lock2，会话SESSION2持有了DN2上的lock2资源后再去请求DN1上的lock1，两个会话形成互相等待。出现分布式死锁现象后，如果没有外部干预，通常是一方等待锁超时报错后，事务回滚清理持有锁资源，另一方可继续执行。2、常见的
事务消息是RocketMQ的一个非常特色的高级特性，它的基础诉求是通过RocketMQ的事务机制，来保证上下游的数据⼀致性。我们在单机版本下面只需要在业务方法上加上对应的事务就可以达到效果，但是分布式的场景下，多个系统之间的协调配合，你无法知道到底是那个先执行那个后执行，当然在微服务里面存在Seate框架来保证事务，但是这事务的保证始终是心头大患，只能用一句话形容鱼和熊掌不可兼得。而RocketMq的事务消息能够在提升性能的情况下满足要求，其主要实现是支持分布式情况下保障消息生产和本地事务的最终一致性，消息生产我们可以使用顺序消息去执行，这样我们只需要满足这两个的事务即可。 实现过程图片准备阶
