Docker网络管理涉及从基础配置到高级策略的广泛内容，是构建稳定、可扩展的Docker化应用架构的关键。通过深入理解网络类型、配置自定义网络、优化DNS与服务发现机制、强化网络安全措施，掌握这些技巧，无论是单机环境还是分布式集群，都能确保容器间通信的顺畅与隔离，满足不同应用场景的需求。

随着车联网技术的发展，车联网TSP（Telematics Service Provider）在汽车安全、驾驶行为、智能导航等方面发挥着重要的作用。本文将主要讨论车联网TSP的技术架构方面，包括车联网TSP的组成、通信协议、数据管理等方面的内容。

Docker Compose是Docker官方的开源项目，负责实现对Docker容器集群的快速编排。Compose 是 Docker 公司推出的一个工具软件，可以管理多个 Docker 容器组成一个应用。你需要定义一个 YAML 格式的配置文件docker-compose.yml，写好多个容器之间的调用关系。然后，只要一个命令，就能同时启动/关闭这些容器

随着整个汽车出行领域新四化（电气化、智能化、网联化和共享化）的推进，各个汽车制造厂商正逐步构建以智能驾驶和智能网联为核心的车联网系统。 新一代的车联网系统对于底层消息采集、传输和处理的平台架构提出了更高的要求。

在数据库表设计中，虽然没有固定的20个规定，但可以根据广泛接受的数据库设计原则和最佳实践来总结出一些关键规定。本文是对这些规定的详细解释，并附上正反面例子进行对比说明

手指在滑动整个屏幕时，会影响浏览器的行为，比如滚动和缩放。所以在调用touch事件时，要注意禁止缩放和滚动

Kubernetes（简称k8s）作为云原生技术的核心之一，通过其强大的容器编排能力，极大地简化了分布式应用的部署、扩展和管理。在Kubernetes中，容器的运行和管理离不开底层的容器运行时（Container Runtime），如Docker、containerd、CRI-O等。而crictl作为一个命令行工具，专门用于与这些容器运行时接口（CRI）兼容的容器运行时进行交互，为......

本文主要介绍了自如 MySQL 数据迁移至 Hive 的架构升级演进，原有架构涉及到的组件众多，链路复杂，遇到很多挑战，在使用 StreamPark + Paimon 这套组合方案后有效地解决了数据集成中遇到的困境和挑战，分享了 StreamPark + Paimon 在实际应用中具体的实践方案，以及这套新秀组合方案带来的优势和收益。

HTTPS (HyperText Transfer Protocol Secure) 是一种通过 SSL/TLS 加密保护数据传输安全的 HTTP 协议。HTTPS 的加密机制是保证数据在传输过程中不会被窃取、篡改或冒充的关键。

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随着互联网的普及和发展，数据传输的安全性变得越来越重要。在这个背景下，HTTPS（Hypertext Transfer Protocol Secure）作为一种安全的HTTP协议，逐渐取代了传统的HTTP协议。很多人认为HTTPS的主要优势在于其比HTTP更安全，但HTTPS的强大远不止于此。

湖仓一体（Data Lakehouse）融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势，帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求。在过去多个版本中，Apache Doris 持续加深与数据湖的融合，已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。

湖仓一体（Data Lakehouse）融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势，帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求。在过去多个版本中，Apache Doris 持续加深与数据湖的融合，已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。

数据集成 (Data Integration) 是指将不同来源的数据整合到一个统一的数据库或数据仓库中，以便进行数据分析和处理。数据集成可以帮助我们从不同的数据源中提取有用的信息，并将其整合到一个统一的视图中，从而更好地理解和分析数据。

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腾讯云EMR大数据集群Master节点内存占用过高排查优化。通过命令查看内存占用比较高的进程，查找yarn HistoryServer的调优方案，查找yarn ApplicationHistoryServer相关配置

让我们回顾一下为何 Kubernetes (K8s) 能够裨益四方。

都说互联网大厂员工卷。但现在，他们有了最强劲的对手——那就是新能源汽车员工。作为目前最炙手可热的行业，身处在内的每个人，都是“内卷之王”！ 以前，车企（特别是德系）要40-50个月才能出一款新车。但现在，中国新能源平均20个月就能搞定新品这其中要完成各种硬件测试+软件适配 速度只能说可！怕！

在大数据处理领域，Apache Flink 以其独特的流批一体架构，为开发者提供了强大的实时数据处理能力。然而，在选择 Flink 作业的执行模式时，开发者们普遍的经验是：流模式适用于对实时性要求较高的场景，如实时日志监控、在线欺诈检测等。这些场景要求系统能够持续处理不断产生的数据流，并在尽可能短的延迟时间内生成结果。而批模式则更适用于对大量历史数据进行统一处理，......

大部分数据开发工程师基于Apache SeaTunnel的二次开发，可能做的就是任务提交，任务的一些监控，还有在任务没有跑起来之前，我们可能需要预先知道跑起来之后的可能一些结果。