Hadoop的汽车销量数据分析系统
随着大数据技术的快速发展，基于大数据的分析应用日益普及。本论文针对汽车行业，本论文设计并实现了一个基于Hadoop的汽车销量数据分析系统，旨在提供汽车行业的决策支持和市场洞察。系统首先通过网络爬虫和API等方式采集汽车销量数据，然后利用Hadoop生态系统中的HDFS组件进行数据清洗、存储和处理。在
rabbitMQ
d \可以看到在安装命令中有两个映射的端口：- 15672：RabbitMQ提供的管理控制台的端口- 5672：RabbitMQ的消息发送处理接口1 交换机发消息的时候必须绑定相应的队列2 绑定了的队列都能收到交换机发送的消息模拟WorkQueue，实现一个队列绑定多个消费者基本思路如下:1.在
HIVE4.0.1在Hadoop HA部署hiveserver2模式
HIVE的远程模式部署
RabbitMQ 发布确认高级部分
备份交换机（Dead Letter Exchange, DLX）是用来处理未能成功消费的消息的机制。当消息在队列中达到最大重试次数或过期时，它会被转发到备份交换机。
Spark快速入门与实战案例解析
在当今的大数据时代，数据处理速度与效率成为了竞争的关键。作为一款开源的分布式计算框架，Apache Spark 以其高效的内存计算和简洁的编程模型，迅速成为数据工程师和科学家们的必备工具。无论是批量数据处理，还是实时数据流分析，Spark 都可以游刃有余地胜任。本篇文章将围绕【Spark 快速入门】
zookeeper实现RMI服务，高可用，HA
客户端在调用RMI服务时，可以通过ZooKeeper获取到多个服务端的地址，并根据一定的策略（如轮询、随机等）选择一个进行调用。因此，这样的同名服务，同时运行，但是端口不一致，客户端在调用这样的服务时，随机选取(自定义选取也可以)一个znode节点，调用rmi服务。首先一个服务端只能运行于一台服务中
Idea 中kafka 生产者无法正常生产消息，SpringBoot编写简单的kafka实例
在idea中，kafka无法消费生产者的信息，无法正常退出。首先观察kafka9092端口和zookeeper的2181端口的是否对外开放。
Hadoop架构
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的大量数据集合，是需要新的处理模式才能具备更强的决策能力、洞察发现能力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产数据。简而言之，就是数据量非常大，大到无法用常规工具处理，如关系型数据库、数据仓库等。这里的“大”又是一个什么量级呢?
Kafka 快速入门（一）
kafka详细的安装、集群部署及关于生产者和消费者的命令
zookeeper 都有哪些使用场景？思考15
那么此时就可以使用 zookeeper 分布式锁，一个机器接收到了请求之后先获取 zookeeper 上的一把分布式锁，就是可以去创建一个 znode，接着执行操作；这个其实是 zookeeper 很经典的一个用法，简单来说，就好比，你 A 系统发送个请求到 mq，然后 B 系统消息消费之后处理了。
Kafka 原理
Kafka 的核心设计基于分布式日志系统，通过主题、分区、副本等机制，实现了高吞吐量、低延迟的数据流处理。其可靠性通过数据持久化、副本机制、消息确认以及事务支持来保证。Kafka 的水平扩展和自动故障恢复能力使其在大规模数据处理场景中具备极高的可用性。
【Rabbitmq篇】RabbitMQ⾼级特性----持久性，发送⽅确认，重试机制
介绍【Rabbitmq篇】RabbitMQ⾼级特性----持久性，发送⽅确认，重试机制
RabbitMQ最新版本4.0.2在Windows下的安装及使用
RabbitMQ 是用 Erlang 语言开发的 AMQP（高级消息队列协议）的开源实现，广泛应用于消息队列、消息中间件等领域。它支持多种消息传递协议和多种客户端库，能够有效处理高并发的消息传递需求。RabbitMQ 主要实现了 AMQP（高级消息队列协议）1.0 和 0-9-1 版本。然而，Rab
.NET Web API 的高并发原理与案例分析
高并发是指在系统中，大量请求在短时间内同时到达，系统需要高效地处理这些请求，保证系统的稳定性、响应速度和资源利用率。高吞吐量：系统需要在单位时间内处理更多的请求。低延迟：每个请求的处理时间需要尽可能短，保证用户体验。高可用性与容错性：在高负载下，系统仍需保持可用，避免单点故障。
kafka
HTTP 413 错误通常意味着你需要在服务器或中间件上调整允许的请求体大小。如果你无法调整服务器的配置，则可能需要在客户端侧优化请求的大小。
【大数据】基于Spark WebUI定位数据倾斜与Spark调优
【大数据】基于Spark WebUI定位数据倾斜与Spark调优 文章脉络 数据倾斜现象 数据倾斜出现原因 数据倾斜问题排查与定位 初步认知 问题定位 查看key的数据分布情况 解决数据倾斜(Spark调优) 基本思路 (首选尝试)解决方案一：提高Shuffle操作的并行度 (其次
分布式环境下的锁机制：Redis与Redisson的应用探讨
本文探讨了分布式锁的概念及其在分布式系统中的重要性，重点介绍了使用Redis和Redisson实现分布式锁的具体方法。通过分析锁的基本原理及其在防止数据冲突和确保数据一致性中的作用，本文指出了分布式锁在高并发环境下的应用价值。文章还讨论了Redisson作为一种高效的分布式锁解决方案的优势，以及在实
Kafka 下载安装及使用总结
Kafka 下载安装及使用总结
前端实现监控埋点
我们在应用开发完成本地测试跑通以后上线，线上可能会出现一些测试没有测出来的问题，那么这个时候我们如何定位到哪里会出现问题呢，因为在测试环境可能浏览器的不同，或是没有做兜底出现了一些线上的问题，我们通过监控的埋点便可以快速的定位到错误位置点。
Kafka-Eagle 监控 搭建
Kafka-Eagle 框架可以监控 Kafka 集群的整体运行情况，在生产环境中经常使用。在生产过程中，想创建topic、查看所有topic、想查看某个topic 想查看分区等，都需要写命令，能不能有一个图形化的界面，让我们操作呢？
