前言：这段时间来到了某大数据平台，做平台技术底座封装和一些架构等等，有结构化数据也有非结构数据，涉及到很多技术，自己也私下花时间去研究了很多，有很多纯技术类的还是需要梳理并记录，巩固以及复习。一个项目用到了几个云存储，其中就包括AmazonS3，这边就学习并记录和复习一下。AmazonS3简介Amazon最早推出的两项云服务：EC2和S3。AmazonS3：AmazonSimpleStorageService（亚马逊简易存储服务）；EC2：ElasticComputeCloud（弹性计算云,即云中的虚拟服务器）；AmazonS3支持REST风格，即通过GET、PUT、DELETE、POST、P

文章目录流式计算简介一、数据的时效性二、流式计算和批量计算

文章目录什么是ArrayListArrayList相关说明ArrayList使用ArrayList的构造无参构造指定顺序表初始容量利用其他Collection构建ArrayListArrayList常见操作获取list有效元素个数获取和设置index位置上的元素在list的index位置插入指定元素删除指定元素删除list中index位置上的元素检测list中是否包含指定元素查找指定元素第一次出现的位置截取部分listArrayList的遍历for循环+下标foreach使用迭代器注意事项ArrayList的扩容机制小结ArrayList的具体使用杨辉三角题目描述题目解释：解法思路：代码实现：

作者|磊哥来源|Java中文社群（ID：javacn666）转载请联系授权（微信ID：GG_Stone）负载均衡通器常有两种实现手段，一种是服务端负载均衡器，另一种是客户端负载均衡器，而我们今天的主角Ribbon就属于后者——客户端负载均衡器。服务端负载均衡器的问题是，它提供了更强的流量控制权，但无法满足不同的消费者希望使用不同负载均衡策略的需求，而使用不同负载均衡策略的场景确实是存在的，所以客户端负载均衡就提供了这种灵活性。然而客户端负载均衡也有其缺点，如果配置不当，可能会导致服务提供者出现热点，或者压根就拿不到任何服务的情况，所以我们本文就来了解一下这7种内置负载均衡策略的具体规则。Rib

文章目录ArrayList的缺陷链表链表的概念及结构链表的分类单向或者双向带头或者不带头循环或者非循环单链表的实现创建单链表遍历链表得到单链表的长度查找是否包含关键字头插法尾插法任意位置插入删除第一次出现关键字为key的节点删除所有值为key的节点回收链表总结ArrayList的缺陷在【数据结构】ArrayList简介与实战中我们已经熟悉了ArrayList的使用，并且进行了简单模拟实现。通过源码知道，ArrayList底层使用数组来存储元素由于其底层是一段连续空间，当在ArrayList任意位置插入或者删除元素时，就需要将后序元素整体往前或者往后搬移，时间复杂度为O(n)，效率比较低，因此A

文章目录Springcloud的性能问题应用服务组件调优Servlet容器优化Feign配置优化Gateway组件调优Zuul配置优化hystrix配置优化ribbon优化Springcloud的性能问题Springcloud原始的配置，性能是很低的，大家可以使用Jmeter测试一下，QPS不会到50。要做到高并发，需要做不少的配置优化，主要的配置优化有以下几点：Feign配置优化hystrix配置优化ribbon优化Servlet容器优化Zuul配置优化应用服务组件调优Servlet容器优化默认情况下，SpringBoot使用Tomcat来作为内嵌的Servlet容器，可以将Web服务器切换

一、说明        Open3D是一个开源库，使开发人员能够处理3D数据。它提供了一组用于3D数据处理、可视化和机器学习任务的工具。该库支持各种数据格式，例如.ply、.obj、.stl和.xyz，并允许用户创建自定义数据结构并在程序中访问它们。Open3D广泛应用于机器人、增强现实和自动驾驶汽车等各个领域，并提供点云配准、网格划分和表面重建等功能。二、关于3D视觉    Open3D 是由英特尔实验室智能系统实验室开发的开源3D计算机视觉库。该库为开发人员提供了一个易于使用的高性能平台，用于处理3D数据。Open3D包括用于3D几何处理、场景重建和3D机器学习的高级算法，使其成为从事3D

Consul概述Consul是一个可以提供服务发现，健康检查，多数据中心，key/Value存储的分布式服务框架，用于实现分布式系统的发现与配置。Cousul使用Go语言实现，因此天然具有可移植性，安装包仅包含一个可执行文件，直接启动即可运行，方便部署Consul安装与启动以windows为例，在官网下载Consul：https://www.consul.io/下载之后解压缩，进入目录运行consul.exe即可：.\consul.exeagent-devConsul启动完成后，在浏览器中访问http://ocalhost:8500/便可以看到Consul首页Consul服务注册与发现创建co

Flink学习一https://flink.apache.org/1.快速认识Flink1.1离线批计算与实时流式计算批计算：有界流流式计算：无界流批计算：针对有界流，在计算结果前可以看到整个数据集；流计算：针对无界流，永远无法看到输入数据的整体，数据的输入无法看到结束，数据到达就计算，输出当时(实时)的计算结果；输出结果也是一个无界流；数据到达也可以理解为可以把无界流变成有界流在计算，比如时间划分，数据量划分思考：如果批很小，是不是也可以理解为流计算，流计算中如果每次数据到达都是一批数据，是不是也是可以理解成为批计算；是的，两个概念有重复的地方，这里Flink把流计算和批计算进行了API层面