Kafka是如何保证消息不丢失
Apache Kafka通过多种机制来确保消息不丢失，包括数据复制（Replication）、持久化（Persistence）、确认机制（Acknowledgments）、幂等生产者（Idempotent Producer）、事务性发送（Transactional Messaging）等。以下是这些
Python图像处理【23】分布式图像处理
分布式处理可以将位于不同地点的、或具有不同功能的、或拥有不同数据的多台计算机通过通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成大规模信息处理任务，利用分布式处理可以提高信息处理速度。在本节中，我们学习了如何使用 Dask 完成分布式图像处理，从而提高图像处理速度。
大数据培训之Zookeeper零基础-1
在大数据中，几乎所有的框架，它的安装都提供了三种模式单机模式：在一台服务器上安装，往往能够启动这个框架的部分服务伪分布式：在一台服务器上安装，但是利用多个线程模式分布式环境，能够启动这个框架的大部分甚至于服务分布式：在集群上安装，能够启动这个框架的所有服务现阶段，先安装单机模式，搞定所有的概念之后，
Kafka消费者构建失败的解决方法
在使用Kafka时，有时候我们可能会遇到"Failed to construct Kafka consumer"（无法构建Kafka消费者）的错误。在Java项目中使用Kafka时，需要在项目的构建配置文件（如Maven或Gradle）中添加正确的Kafka依赖。请确保您的应用程序能够与Kafka集
Hadoop面经
Hadoop面经
【RabbitMQ启动管理功能报错合集】配置RabbitMQ的所有问题，看这一篇就好啦！
Offline change; changes will take effect at broker restart.ERLANG_HOME not set correctlytmg-plugins enable rabbitmg managementError: :plugins dir does
window Zookeeper 启动；
本文对window Zookeeper zk 启动 进行介绍；ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务，它提供了一个简单的接口和可靠的协调机制，可以帮助分布式系统实现高可用性和一致性。ZooKeeper 主要用于管理分布式系统中的元数据、配置信息、命名服务、分布式锁等，以协调和同步分布式系统中
RabbitMQ---延迟消息
主要分析RabbitMQ延迟消息的实现方式，延迟队列使用消息过期时间及死信队列实现，延迟消息插件较上面的方法更便捷
分布式与集群，二者区别是什么？
是由多个独立的计算机节点组成的系统，这些节点通过网络协作完成任务。每个节点都有自己的独立计算能力和存储能力，可以独立运行。分布式系统的目标是提高系统的可靠性、可扩展性和性能。
轻松玩转消息通信：SimpleAmqpClient 和 RabbitMQ 在C++中的终极指南
SimpleAmqpClient是一个C++库，旨在简化处理AMQP消息的过程。AMQP是一种用于消息传递的开放式标准协议，它允许不同应用程序之间的可靠通信。SimpleAmqpClient使得在C++应用程序中轻松实现AMQP消息处理变得简单。
kafka实现延迟消息
kafka实现延时消息
【Hadoop】Hadoop概述与核心组件
大数据Hadoop概述，Hadoop组件及核心组件介绍
第五：Spark启动！
一.什么是SparkSpark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发的通用内存并行计算框架Spark得到了众多大数据公司的支持，这些公司包括Hortonworks、IBM
【汪汪学HADOOP】第一天:Hadoop环境配置
自学中，仅供参考。。有错误请指正。。。
20240301-1-ZooKeeper面试题（一）
1、一次性无论是服务端还是客户端，一旦一个 Watcher 被触发，Zookeeper 都会将其从相应的存储中移除。这样的设计有效的减轻了服务端的压力，不然对于更新非常频繁的节点，服务端会不断的向客户端发送事件通知，无论对于网络还是服务端的压力都非常大。2、客户端串行执行客户端 Watcher 回调
单机搭建hadoop环境（包括hdfs、yarn、hive）
然后，下载hadoop安装包，这个包就包括了hdfs服务器和yarn服务器的执行文件和配置脚本。首先，要配置好Java的JAVA_HOME和PATH（etc/hadoop/hadoop-env.sh里的JAVA_HOME要改为本机的JAVA_HOME），还是有ssh本机的免密码登录。etc/hado
HADOOP伪分布式安装步骤
在弹出的提示中输入yes(y)
RabbitMQ中如何解决消息堆积问题
1、消费者处理消息的速度太慢2、队列的容量太小3、网络故障4、消费者故障5、队列配置不当6、消息大小7、业务逻辑复杂或耗时8、消息产生速度快于消费速度9、其他配置优化
带你从Spark官网啃透Spark Structured Streaming
By 远方时光原创，可转载，open合作本文是基于spark官网结构化流解读spark官网对结构化流解释1.结构化流是基于SparkSQL引擎构建的可扩展且容错的流处理引擎。（也就是他摒弃了DStream)2.可以像批数据一样处理流数据。可以使用在Scala、Java、Python或R中流聚合、事件
Kafka入门笔记(四) -- kafka消费者
kafka 消费者
