Серия практических занятий Dinky: хранение всей базы данных FlinkCDC в реальном времени в озере
Серия практических занятий Dinky: хранение всей базы данных FlinkCDC в реальном времени в озере

краткое содержание:В этой статье представлены Dinky серия функциональных практик Flink CDC Анализ в реальном времени всего склада на складе. Содержание включает в себя:

  1. Предисловие
  2. Экологические требования
  3. Подготовка исходной библиотеки
  4. Знакомство с параметрами синхронизации всей базы данных
  5. Вся библиотека входит в озеро Худи.
  6. Полное складское хранение StarRocks
  7. Вся база данных в MySQL
  8. Синхронизация всей базы данных Kafka
  9. Вся база данных в PostgreSQL
  10. Полное складское хранение ClickHouse
  11. Подвести итог

Tips：Исторический портал～

《Dinky FlinkCDC Полное складское хранение StarRocks》

《Создайте чрезвычайно быструю единую аналитическую платформу с помощью Flink + StarRocks + Dinky.》

《Dinky Расширять iceberg Обмен практикой》

《Dinky Строить Flink CDC Полное складское хранение Войти в озеро》

Адрес GitHub

https://github.com/DataLinkDC/dlink

https://gitee.com/DataLinkDC/Dinky

Приглашаем всех обратить внимание на развитие Динки~

1. Предисловие

Синхронизация всей библиотеки Dinky была выпущена уже некоторое время. Прочитав эту статью, вы познакомитесь с использованием синхронизации всей библиотеки Dinky. С этой целью сообщество Dinky подготовило серию синхронизации всей библиотеки, чтобы каждый мог быстро приступить к работе.

Поскольку в отрасли существует множество библиотек на стороне приемника, мы намеренно выбрали наиболее распространенные или популярные библиотеки в качестве демонстрационных. И выбрал mysql-cdc в качестве стороны источника, чтобы синхронизировать всю библиотеку с каждой стороной приемника. Конечно, после прочтения этой статьи, если ваш источник — oracle-cdc, просто замените его на mysql-cdc.

2. Экологические требования

программное обеспечение

Версия

CDH

6.2.0

Hadoop

3.0.0-cdh6.2.0

Hive

2.1.1-cdh6.2.0

Hudi

0.11.1

Flink

1.13.6

Flink CDC

2.2.1

StarRocks

2.2.0

Dinky

0.6.6-SNAPSHOT

MySQL

5.7

PostgreSQL

13

ClickHouse

22.2.2.1 (автономная версия)

необходимые зависимости

‍ Чтобы синхронизировать всю библиотеку, вам необходимо загрузить соединитель Flink, необходимый для окружающих компонентов в Flink. Зависимости следующие:

Язык кода:javascript
копировать
# улейполагаться Сумка
antlr-runtime-3.5.2.jar
улей-exec-2.1.1-cdh6.2.0.jar
libfb303-0.9.3.jar
flink-sql-connector-hive-2.2.0_2.12-1.13.6.jar
улей-site.xml
# hadoopполагаться
flink-shaded-hadoop-2-uber-3.0.0-cdh6.3.0-7.0.jar
# Flink Starrrocksполагаться
flink-connector-starrocks-1.2.2_flink-1.13_2.12.jar
# Hudi полагаться
hudi-flink1.13-bundle_2.12-0.11.1.jar
# Dinky hadoopполагаться
flink-shaded-hadoop-3-uber-3.1.1.7.2.8.0-224-9.0.jar
# Dinky Синхронизация всей базы данныхполагаться Сумка
dlink-client-1.13-0.6.5.jar
dlink-client-base-0.6.5.jar
dlink-common-0.6.5.jar
# flink cdcполагаться сумке
flink-sql-connector-mysql-cdc-2.2.1.jar
# mysql водить машинуполагаться
mysql-connector-java-8.0.21.jar
# kafka flinkполагаться
flink-sql-connector-kafka_2.12-1.13.6.jar
# postgresql jdbcполагаться
postgresql-42.2.14.jar
# clickhouse полагаться
clickhouse-jdbc-0.2.6.jar
flink-connector-clickhouse-1.13.6.jar

иллюстрировать

1.Hive Размещение пакета зависимостей FLINK_HOME/lib и DINKY_HOME/plugins Вниз

2.Hadoop Размещение пакета зависимостей $FLINK_HOME/lib Вниз

3.Flink Starrrocks Размещение пакета зависимостей FLINK_HOME/lib иDINKY_HOME/plugins Вниз

4.Hudi Размещение пакета зависимостей FLINK_HOME/lib и DINKY_HOME/plugins Вниз

5.Dinky hadoop Размещение пакета зависимостей $DINKY_HOME/plugins Вниз(онлайн диск или объявление группы Вниз)

6.Dinky Синхронизация всей базы данных Размещение пакета зависимостей $FLINK_HOME/lib Вниз

7.Flink CDC Размещение пакета зависимостей FLINK_HOME/lib и DINKY_HOME/plugins Вниз

8.MySQL Размещение зависимостей драйвера FLINK_HOME/lib и DINKY_HOME/plugins Вниз

9.Kafka Flink полагаться FLINK_HOME/lib и DINKY_HOME/plugins Вниз

10.PostgreSQL jdbc полагатьсяместо FLINK_HOME/lib иDINKY_HOME/plugins Вниз

11.ClickHouse полагатьсяместо FLINK_HOME/lib и DINKY_HOME/plugins Вниз

После вставки вышеуказанных ошибок перезапустите Flink Кластер и Динки. Если вы столкнулись с конфликтами пакетов jar, вы можете самостоятельно разрешить соответствующие конфликтующие пакеты согласно отчету об ошибках.

3. Подготовка исходной библиотеки.

Создание таблицы MySQL

Например, скрипт Внизsql использует Flink CDC Официальный сайт

Язык кода:javascript
копировать
# mysqlСоздать оператор таблицы (синхронизирован со Starocks)
CREATE TABLE bigdata.products (
  id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(255) NOT NULL,
  description VARCHAR(512)
);

ALTER TABLE bigdata.products AUTO_INCREMENT = 101;

INSERT INTO bigdata.products
VALUES (default,"scooter","Small 2-wheel scooter"),
       (default,"car battery","12V car battery"),
       (default,"12-pack drill bits","12-pack of drill bits with sizes ranging from #40 to #3"),
       (default,"hammer","12oz carpenter's hammer"),
       (default,"hammer","14oz carpenter's hammer"),
       (default,"hammer","16oz carpenter's hammer"),
       (default,"rocks","box of assorted rocks"),
       (default,"jacket","water resistent black wind breaker"),
       (default,"spare tire","24 inch spare tire");
       
CREATE TABLE bigdata.orders (
  order_id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  order_date DATETIME NOT NULL,
  customer_name VARCHAR(255) NOT NULL,
  price DECIMAL(10, 5) NOT NULL,
  product_id INTEGER NOT NULL,
  order_status BOOLEAN NOT NULL -- Whether order has been placed
) AUTO_INCREMENT = 10001;

INSERT INTO bigdata.orders
VALUES (default, '2020-07-30 10:08:22', 'Jark', 50.50, 102, false),
       (default, '2020-07-30 10:11:09', 'Sally', 15.00, 105, false),
       (default, '2020-07-30 12:00:30', 'Edward', 25.25, 106, false);

4. Введение в параметры синхронизации всей базы данных.

для Dinky Открытые параметры синхронизируются по всей библиотеке, в большинстве Sink Применимо к обоим направлениям. За исключением нескольких Sink Что касается целевой стороны, из-за различных методов реализации обобщения сделать невозможно. нравиться Худи. Публичные параметры на основе Dinky предоставленный синтаксис,нравиться Вниз:

key

value

Поездка в Вниз

connector

mysql-cdc

исходный конец

hostname

имя хоста

исходный конец

port

конецрот

исходный конец

username

имя пользователя

исходный конец

password

пароль

исходный конец

checkpoint

интервал контрольной точки

исходный конец

scan.startup.mode

Полное или инкрементное чтение

исходный конец

parallelism

1

исходный конец

database-name

Имя базы данных

исходный конец

table-name

Имя таблицы, поддерживает регулярные выражения.

исходный конец

sink.*

*представлять sink конец Все параметры

sink конец

намекать: дляsink.*, при его использовании обратите внимание, что в качестве раковины необходимо писать '*' Звездочки обозначают все параметры стокконца, например родной Flink Для соединителя оператора создания таблицы Sink напишите «соединитель» в Dinky Весь синтаксис синхронизации библиотеки должен быть «sink.connector». все Sink конец должен соответствовать этой грамматической спецификации.

5. Весь водоем входит в озеро Худи.

сценарий работы

Язык кода:javascript
копировать
EXECUTE CDCSOURCE demo_hudi2 WITH (
 'connector' = 'mysql-cdc',
 'hostname' = '192.168.0.4',
 'port' = '4406',
 'username' = 'root',
 'password' = '123456',
 'checkpoint' = '3000',
 'scan.startup.mode' = 'initial',
 'parallelism' = '1',
'database-name'='bigdata',
'table-name'='bigdata\.products,bigdata\.orders',
'sink.connector'='hudi',
'sink.path'='hdfs://nameservice1/data/hudi/${tableName}',
'sink.hoodie.datasource.write.recordkey.field'='${pkList}',
'sink.hoodie.parquet.max.file.size'='268435456',
--'sink.write.precombine.field'='gmt_modified',
'sink.write.tasks'='1',
'sink.write.bucket_assign.tasks'='2',
'sink.write.precombine'='true',
'sink.compaction.async.enabled'='true',
'sink.write.task.max.size'='1024',
'sink.write.rate.limit'='3000',
'sink.write.operation'='upsert',
'sink.table.type'='COPY_ON_WRITE',
'sink.compaction.tasks'='1',
'sink.compaction.delta_seconds'='20',
'sink.compaction.async.enabled'='true',
'sink.read.streaming.skip_compaction'='true',
'sink.compaction.delta_commits'='20',
'sink.compaction.trigger.strategy'='num_or_time',
'sink.compaction.max_memory'='500',
'sink.changelog.enabled'='true',
'sink.read.streaming.enabled'='true',
'sink.read.streaming.check.interval'='3',
'sink.hive_sync.skip_ro_suffix' = 'true', 
'sink.hive_sync.enable'='true',
'sink.hive_sync.mode'='hms',
'sink.hive_sync.metastore.uris'='thrift://bigdata1:9083',
'sink.hive_sync.db'='qhc_hudi_ods',
'sink.hive_sync.table'='${tableName}',
'sink.table.prefix.schema'='true'
)

Создавать и отправлять задания

Просмотр каталогов HDFS и таблиц Hive

Создать внешнюю таблицу StarRocks Hudi

существоватьсоздаватьвнешний Перед столом на Starrocks сначала убедитесь, что файл hdfs-site.xml развернут в каталоге conf Вниз узла FEиBE. Перезапустите узел FEиBE. Худи Таблица доступна только для чтения и может использоваться только для операций запроса. В настоящее время поддерживается Hudi Тип таблицы: Copy on write。

Создать управление Hudi ресурс

Язык кода:javascript
копировать
CREATE EXTERNAL RESOURCE "hudi0" 
PROPERTIES ( 
    "type" = "hudi", 
    "hive.metastore.uris" = "thrift://bigdata1:9083"
);
SHOW RESOURCES;

создавать Hudi внешний стол

Язык кода:javascript
копировать
CREATE EXTERNAL TABLE qhc_sta.orders ( 
  `order_id` int  NULL COMMENT "",
  `order_date` datetime  NULL COMMENT "",
  `customer_name` string NULL COMMENT "",
  `price` decimal(10, 5)  NULL COMMENT "",
  `product_id` int NULL COMMENT "",
  `order_status` int NULL COMMENT  ""
) ENGINE=HUDI 
PROPERTIES ( 
    "resource" = "hudi0", 
    "database" = "qhc_hudi_ods", 
    "table" = "bigdata_orders" 
); 

CREATE EXTERNAL TABLE qhc_sta.products ( 
     id INT,
  name STRING,
  description STRING
) ENGINE=HUDI 
PROPERTIES ( 
    "resource" = "hudi0", 
    "database" = "qhc_hudi_ods", 
    "table" = "bigdata_products" 
);

Проверять Hudi внешний столданные

шесть、Полное складское хранение StarRocks

сценарий работы

Язык кода:javascript
копировать
EXECUTE CDCSOURCE jobname WITH (
   'connector' = 'mysql-cdc',
  'hostname' = '192.168.0.4',
  'port' = '3306',
  'username' = 'root',
  'password' = '123456',
  'checkpoint' = '3000',
  'scan.startup.mode' = 'initial',
  'parallelism' = '1',
  'table-name' = 'bigdata\.products,bigdata\.orders',
  'sink.connector' = 'starrocks',
  'sink.jdbc-url' = 'jdbc:mysql://192.168.0.4:19035',
  'sink.load-url' = '192.168.0.4:18035',
  'sink.username' = 'devuser',
  'sink.password' = '123456',
  'sink.sink.db' = 'qhc_ods',
  'sink.table.prefix' = 'ods_',
  'sink.table.lower' = 'true',
  'sink.database-name' = 'qhc_ods',
  'sink.table-name' = '${tableName}',
   'sink.sink.properties.format' = 'json',
   'sink.sink.properties.strip_outer_array' = 'true',
   'sink.sink.max-retries' = '10',
   'sink.sink.buffer-flush.interval-ms' = '15000',
   'sink.sink.parallelism' = '1'
)

создавать Операция

StarRocks Создать таблицу

Язык кода:javascript
копировать
CREATE TABLE qhc_ods.`ods_orders` (
  `order_id` largeint(40) NOT NULL COMMENT "",
  `order_date` datetime NOT NULL COMMENT "",
  `customer_name` varchar(65533) NULL COMMENT "",
  `price` decimal64(10, 5) NOT NULL COMMENT "",
  `product_id` bigint(20) NULL COMMENT "",
  `order_status` boolean NULL COMMENT ""
) ENGINE=OLAP 
PRIMARY KEY(`order_id`)
COMMENT "OLAP"
DISTRIBUTED BY HASH(`order_id`) BUCKETS 10 
PROPERTIES (
"replication_num" = "3",
"colocate_with" = "qhc",
"in_memory" = "false",
"storage_format" = "DEFAULT"
);

CREATE TABLE qhc_ods.`ods_products` (
  `id` largeint(40) NOT NULL COMMENT "",
  `name` varchar(65533) NOT NULL COMMENT "",
  `description` varchar(65533) NULL COMMENT ""
) ENGINE=OLAP 
PRIMARY KEY(`id`)
COMMENT "OLAP"
DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 10 
PROPERTIES (
"replication_num" = "3",
"colocate_with" = "qhc",
"in_memory" = "false",
"storage_format" = "DEFAULT"
);

Проверять StarRocks поверхность

ПроверятьStarrocksповерхностьсерединаданные Это пусто?

Отправьте задание на синхронизацию всей базы данных Flink

снова Проверять StarRocks

7. Импортируйте всю базу данных в MySQL.

сценарий работы

Язык кода:javascript
копировать
EXECUTE CDCSOURCE cdc_mysql2 WITH (
 'connector' = 'mysql-cdc',
 'hostname' = '192.168.0.4',
 'port' = '3306',
 'username' = 'root',
 'password' = '123456',
 'checkpoint' = '3000',
 'scan.startup.mode' = 'initial',
 'parallelism' = '1',
 'table-name' = 'bigdata\.products,bigdata\.orders',
 'sink.connector' = 'jdbc',
 'sink.url' = 'jdbc:mysql://192.168.0.5:3306/test?characterEncoding=utf-8&useSSL=false',
 'sink.username' = 'root',
 'sink.password' = '123456',
 'sink.sink.db' = 'test',
 'sink.table.prefix' = 'test_',
 'sink.table.lower' = 'true',
 'sink.table-name' = '${tableName}',
 'sink.driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver',
 'sink.sink.buffer-flush.interval' = '2s',
 'sink.sink.buffer-flush.max-rows' = '100',
 'sink.sink.max-retries' = '5'
)

создавать Операция

создавать MySQL поверхность

Язык кода:javascript
копировать
drop table test.test_products;
CREATE TABLE test.test_products (
  id INTEGER NOT NULL ,
  name VARCHAR(255) NOT NULL,
  description VARCHAR(512)
);

drop table test.test_orders;
CREATE TABLE test.test_orders (
  order_id INTEGER NOT NULL ,
  order_date DATETIME NOT NULL,
  customer_name VARCHAR(255) NOT NULL,
  price DECIMAL(10, 5) NOT NULL,
  product_id INTEGER NOT NULL,
  order_status BOOLEAN NOT NULL -- Whether order has been placed
);

Отправьте задание на синхронизацию всей базы данных Flink

Проверять MySQL данные

8. Синхронизация всей базы данных Kafka

сценарий работы

Язык кода:javascript
копировать
# работа в CDC
EXECUTE CDCSOURCE cdc_kafka WITH (
 'connector' = 'mysql-cdc',
 'hostname' = '192.168.0.4',
 'port' = '3306',
 'username' = 'root',
 'password' = '123456',
 'checkpoint' = '3000',
 'scan.startup.mode' = 'initial',
 'parallelism' = '1',
 'table-name' = 'bigdata\.products,bigdata\.orders',
  'sink.connector'='datastream-kafka',
  'sink.topic'='cdctest',
  'sink.brokers'='bigdata2:9092,bigdata3:9092,bigdata4:9092'
)

создавать Операция

создавать Kafka Topic

создавать topic Незаметно, Динки Синхронизация всей базы данных Будет автоматическисоздавать。

Язык кода:javascript
копировать
# создаватьtopic
./bin/kafka-topics.sh \
 --create \
 --zookeeper   bigdata2:2181,bigdata3:2181,bigdata4:2181 \
 --replication-factor 3 \
 --partitions 1 \
 --topic cdctest
# Проверятьtopic
./bin/kafka-topics.sh  --list \
--zookeeper bigdata2:2181,bigdata3:2181,bigdata4:2181

Отправьте задание на синхронизацию всей базы данных Flink

Проверятьпотребитель

Проверятьли2открытьповерхностьданные

Язык кода:javascript
копировать
./bin/kafka-console-consumer.sh  --bootstrap-server bigdata2:9092,bigdata3:9092,bigdata4:9092  --topic cdctest  --from-beginning  --group test_id

9. Вся база данных в PostgreSQL

сценарий работы

Язык кода:javascript
копировать
EXECUTE CDCSOURCE cdc_postgresql5 WITH (
 'connector' = 'mysql-cdc',
 'hostname' = '192.168.0.4',
 'port' = '3306',
 'username' = 'root',
 'password' = '123456',
 'checkpoint' = '3000',
 'scan.startup.mode' = 'initial',
 'parallelism' = '1',
 'table-name' = 'bigdata\.products,bigdata\.orders',
 'sink.connector' = 'jdbc',
 'sink.url' = 'jdbc:postgresql://192.168.0.5:5432/test',
 'sink.username' = 'test',
 'sink.password' = '123456',
 'sink.sink.db' = 'test',
 'sink.table.prefix' = 'test_',
 'sink.table.lower' = 'true',
 'sink.table-name' = '${tableName}',
 'sink.driver' = 'org.postgresql.Driver',
 'sink.sink.buffer-flush.interval' = '2s',
 'sink.sink.buffer-flush.max-rows' = '100',
 'sink.sink.max-retries' = '5'
)

создавать Операция

создавать PostgreSQL поверхность

Язык кода:javascript
копировать
CREATE schema test;
drop table test.test_products;
CREATE TABLE test.test_products (
  id INTEGER UNIQUE NOT NULL ,
  name VARCHAR(255) NOT NULL,
  description VARCHAR(512)
);

drop table test.test_orders;
CREATE TABLE test.test_orders (
  order_id INTEGER UNIQUE NOT NULL ,
  order_date timestamp   NULL,
  customer_name VARCHAR(255) NOT NULL,
  price DECIMAL(10, 5) NULL,
  product_id INTEGER NULL,
  order_status INTEGER NOT NULL -- Whether order has been placed
);

Отправьте задание на синхронизацию всей базы данных Flink

Проверять PostgreSQL данные

десять、Полное складское хранение ClickHouse

сценарий работы

Язык кода:javascript
копировать
EXECUTE CDCSOURCE cdc_clickhouse WITH (
 'connector' = 'mysql-cdc',
 'hostname' = '192.168.0.4',
 'port' = '4406',
 'username' = 'root',
 'password' = '123456',
 'checkpoint' = '3000',
 'scan.startup.mode' = 'initial',
 'parallelism' = '1',
 'table-name' = 'bigdata\.products,bigdata\.orders',
  'sink.connector' = 'clickhouse',
  'sink.url' = 'clickhouse://192.168.0.5:8123',
  'sink.username' = 'default',
  'sink.password' = '123456',
  'sink.sink.db' = 'test',
  'sink.table.prefix' = 'test_',
  'sink.table.lower' = 'true',
  'sink.database-name' = 'test',
  'sink.table-name' = '${tableName}',
  'sink.sink.batch-size' = '500',
  'sink.sink.flush-interval' = '1000',
  'sink.sink.max-retries' = '3'
)

создавать Операция

создавать ClickHouse поверхность

Язык кода:javascript
копировать
# создать заявление для локальной поверхности
create database test;
drop table test.test_products;
CREATE TABLE test.test_products (
  id Int64  NOT NULL ,
  name String NOT NULL,
  description String
)
ENGINE = MergeTree()
ORDER BY id
PRIMARY KEY id;

drop table test.test_orders;
CREATE TABLE test.test_orders (
  order_id Int64  NOT NULL ,
  order_date DATETIME NOT NULL,
  customer_name String NOT NULL,
  price DECIMAL(10, 5) NOT NULL,
  product_id Int64  NOT NULL,
  order_status BOOLEAN NOT NULL -- Whether order has been placed
)
ENGINE = MergeTree()
ORDER BY order_id
PRIMARY KEY order_id;

Отправьте задание на синхронизацию всей базы данных Flink

Проверять ClickHouse данные

11. Резюме

вместе с Dinky Постоянное расширение и влияние компании в отрасли. Чтобы облегчить каждому обучение и использование, эта серия статей как Dinky Это первая статья из серии статей, ждите следующих статей серии.

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native｜Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose
©