云计算综合测试题单选题填空题判断题简答题单选题这里选择题，直接以填空题展示，并给出解析Bigtable是（Google）开发的分布式存储系统解析：分布式结构化数据表Bigtable是Google基于GFS和Chubby开发的分布式存储系统。WAS的存储名空间中，账户名负责将访问请求定位(集群

一、简介副本功能只支持MergeTreeFamily的表引擎，参考文档：https://clickhouse.tech/docs/en/engines/table-engines/mergetree-family/replication/ClickHouse副本的目的主要是保障数据的高可用性，即使一台ClickHouse节点宕机，那么也可以从其他服务器获得相同的数据

目录前言一、生产者导致消息丢失的场景场景1：消息体太大解决方案：1、减少生产者发送消息体体积2、调整参数max.request.size场景2：异步发送机制解决方案：1、使用带回调函数的发送方法场景3：网络问题和配置不当解决方案：1、设置acks参数设置为"all"2、设置重试参数3、设置min.insync.

文章目录前言一、生产者导致的消息丢失的场景场景1：消息太大解决方案：1、减少生产者发送消息体体积2、调整参数max.request.size场景2：异步发送机制解决方案：1、使用带回调函数的发送方法场景3：网络问题和配置不当解决方案：1、设置`acks`参数设置为"all"2、设置重试参数

我们知道无状态工作负载Deployment创建容器组，是通过控制ReplicaSet来实现的，下面我们了解下ReplicaSet创建Pod的详细流程。  图中有三个List-Watch，分别是ControllerManager（运行在Master），Scheduler（运行在Master），kubelet（运行在Node）。它们在进程一启动就会监听（Watch）APIServ

在C#中，数据类型分为两大类：值类型（ValueTypes）和引用类型（ReferenceTypes）。了解它们的区别和如何操作它们是理解C#内存管理的重要部分。值类型和引用类型的区别值类型（ValueTypes）:值类型的变量直接存储它们的数据。常见的值类型包括所有的基本数据类型（如int,double,bo

参考网址：https://www.cnblogs.com/likingzi/p/16556734.html高可用mongodb集群(分片+副本):规划及部署概述mongodb是最常用的nosql数据库，以下记录如何搭建高可用mongodb集群（分片+副本）mongodb集群有三种模式：主从模式、副本集模式、sharding分片模式副本集和sharding分片模式是

环境准备本教程演示mongodb4.4副本集部署（一主两从，伪分布式）节点配置主节点localhost:27017主节点1localhost:27018从节点2localhost:27019 每一个节点（实例）都创建对应的数据文件（data）和日志文件（log）。例如：动实例（服务）语法：bin>mongod-port端口号-dbpath数据路径-logpat

目录1.游戏历程的三个阶段2.职能划分与二级定位2.1.职能划分的演变2.2.游戏内容与职能定位细分的配合2.3.玩家体验3.职业技能树3.1.系统与阶段的融合3.2.习得与掌握的脱离3.3引导1.游戏历程的三个阶段我将FF14的游戏历程主要分为3个阶段：主线期：玩家主要以体验游戏主

上一篇地址：持续总结中！2024年面试必问20道Kafka面试题（二）-CSDN博客五、Kafka的ISR(In-SyncReplica)是什么？Kafka的ISR（In-SyncReplicas）是Kafka中用于维护数据一致性和高可用性的关键概念之一。ISR列表包含了一个领导者副本（Leader）和与之保持完全同步的追随者副本（Follower

Mongodb副本集复制简介复制是将数据的相同副本保留在多台服务器上的一种方法，建议将其用于所有生产部署中。即使一台或多台服务器停止运行，使用复制功能也可以确保应用程序正常运行和数据安全。在MongoDB中，创建副本集（replicaset）后就可以使用复制功能了。副本集是一组服务器，其

 我们要实现此功能，首先需要获取到打印机的名称，其次是将获取到的打印机名称依次删除。一、获取打印机副本名称1.我们获取打印机副本名称，可以使用windowsAPI中的EnumPrinters函数，该函数可以枚举出我们电脑中的打印机设备信息，该函数使用方法如下：DWORDFlags=PRINTER_ENU

简述什么是HDFS，以及HDFS作用？HDFS，即HadoopDistributedFileSystem，是Hadoop分布式文件系统。它是一个专门为了存储大量数据而设计的文件系统，能够在廉价的商用硬件上提供高吞吐量的数据访问，非常适合那些有大量数据集的应用程序。HDFS的设计目标是处理大文件，它支持的文件尺

kafka作为商业级中间件，它在设计时优先考虑的可靠性、可用性，同时兼顾一致性，这是所有分布式都会遇到的cap理论，kafka也不例外；可靠性通过副本机制解决，可用性通过leader和follower机制来解决。   kafka的可靠性，根据ack的设置不同，可靠性不同，ack=-1可靠性最高，但效率会稍微低一点。

一、代码方式（修改配置类）@BeanpublicWebServerFactoryCustomizer<ConfigurableWebServerFactory>MyCustomizer(){returnnewWebServerFactoryCustomizer<ConfigurableWebServerFactory>(){@Overridepublicvoidcustomize(ConfigurableWebSer

1.Replica（副本）：在Kafka中，每个分区都有多个副本，用于提供数据的冗余备份和高可用性。副本可以分为两种类型：领导者副本（leaderreplica）和追随者副本（followerreplica）。领导者副本：每个分区都有一个领导者副本，它负责处理与客户端的所有读写请求，是分区的主要副本。追随者副本：领导者副本

代码如下:frompymongoimportMongoClient#配置副本集的地址replica_set_hosts=["192.168.10.135:27017","192.168.10.136:27018","192.168.10.137:27019"]#创建MongoClient连接client=MongoClient(replica_set_hosts,userna

在Kafka中，Broker、Topic、Partition和Replication是四个核心概念，它们各自扮演了不同的角色并共同协作以确保数据的可靠性、可扩展性和高性能。以下是关于这四个概念的详细解释：Broker（代理）*Broker是Kafka集群中的一个节点，负责存储和转发消息。Kafka集群由多个Broker组成。*Brok

主机角色端口10.252.132.108sharedconfigmongos270172701827019271002000010.252.132.109sharedconfigmongos270172701827019271002000010.252.132.120sharedconfigmongos2701727018270192710020000八，mongo集群副本集安装1、linu

1.JSON是什么？JSON，全称是JavaScriptObjectNotation，即JavaScript对象标记法。JSON是一种轻量级（Light-Meight)、基于文本的(Text-Based)、可读的(Human-Readable)格式。JSON的名称中虽然带有JavaScript，但这是指其语法规则是参考JavaScript对象的，而不是指只能用于JavaSc

Kafka通过一系列机制来确保数据不丢失，这些机制涵盖了生产者、Broker和消费者等关键环节。以下是Kafka保证数据不丢失的主要方式：生产者生产数据不丢失：同步方式：生产者发送数据给Kafka后，会等待Kafka的确认。如果在一定时间内（如10秒）没有收到Broker的ack响应，生产者会认为发送失败

1.限制留有足够的内存来容纳工作集是非常重要的。不一定所有索引都要放在内存中。在v4.0之前，索引键的限制应小于1024字节。从v4.2版开始，这一限制被取消。索引名也是如此，在使用fcv4.0及以下版本的数据库中，索引名的最大长度为127字节。在dbv4.2和fcv4.2中，这一

分类按照存储的结构存储可以分为集中式存储和分布式存储集中式存储传统集中式存储采用控制器+硬盘柜的方式，通过冗余的双控制器提供数据管理和读写能力（也有超过2个控制器的多控存储，多见于高端存储），通过控制器自带的硬盘槽位或扩展硬盘柜提供存储空间，如下图。集中式存储的硬盘

voidswap(double&val1,double&val2);这是什么意思？定义了一个叫做swap的函数，它接受两个双精度数的引用作为参数在C++中，&符号用于表示引用。通过传递引用作为参数，函数可以直接修改传递给它的参数的值，而不是创建参数的副本。通过传递引用而不是传递参数的副本，可以避免不必

Kafka作为消息队列的实现原理主要基于其分布式架构和日志式存储机制。以下是Kafka作为消息队列工作的核心原理：1.分布式架构与分区：Kafka采用分布式架构，将数据分布存储在多个节点（称为Broker）上，以实现数据的水平扩展和并行处理。Kafka中的消息流被组织成主题（Topic），每个主题可以包