zookeeper【封神录】下篇
zookeeper从基础到入门1.客户端API2.服务器动态上下线3.分布式锁
三台CentOS7.6虚拟机搭建Hadoop完全分布式集群（二）
这个是笔者大学时期的大数据课程使用三台CentOS7.6虚拟机搭建完全分布式集群的案例，已成功搭建完全分布式集群，并测试跑实例。
横扫Spark之 - RDD（Resilient Distributed Dataset）弹性分布式数据集
Spark中最基本的数据抽象 - RDD，既然叫弹性分布式数据集，那如何理解这个弹性、分布式、数据集最后RDD的5个主要特性分别是什么含义
Kafka（四）【Kafka 消费者】
Kafka 消费者
SpringCloud-搭建Eureka服务模块
本文深入探讨了使用Spring Cloud构建分布式项目时搭建Eureka的关键步骤。Eureka在分布式系统中起到了连接各个微服务的纽带作用，使得服务之间的交互变得更加灵活、可靠。通过了解和配置Eureka，我们能够更好地搭建和管理分布式项目，提升系统的可维护性和可扩展性。
kafka集群和Filebeat+Kafka+ELK
主要原因是由于在高并发环境下，同步请求来不及处理，请求往往会发生阻塞。比如大量的请求并发访问数据库，导致行锁表锁，最后请求线程会堆积过多，从而触发 too many connection 错误，引发雪崩效应。我们使用消息队列，通过异步处理请求，从而缓解系统的压力。消息队列常应用于异步处理，流量削峰，
【RabbitMQ】死信（延迟队列）的使用
持久化exchange要持久化queue要持久化message要持久化消息确认启动消费返回（@ReturnList注解，生产者就可以知道哪些消息没有发出去）生产者和Server（broker）之间的消息确认消费者和Server（broker）之间的消息确认。
向爬虫而生---Redis 拓宽篇6＜redis分布式锁 ---ZooKeeper＞
ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，旨在帮助构建可靠的分布式系统。它通过提供高可用、高性能的分布式协调机制来解决分布式应用中的一致性和协作问题。首先，我们来看ZooKeeper的起源、特点和应用场景。ZooKeeper最初由雅虎研究团队开发，后来成为Apache软件基金会的顶级项目。它被广
Hadoop框架——详解
如果当前活跃的机器总数 低于 的副本数(3)，例如: 默认3副本，但是现在只有2台机器活跃了，就会强制进入到 安全模式(safemode)，安全模式下: 只能读，不能写.3.所有的datanode会定时(6个小时),向namenode汇报一次自己完整的块信息,让namenode校验更新。答:描述数据
Kafka中的Topic
在Kafka中，Topic是消息的逻辑通道，生产者将消息发布到Topic，而消费者从Topic订阅消息。每个Topic可以有多个分区（Partitions），每个分区可以在不同的服务器上，以实现横向扩展。Kafka的Topic是构建实时流数据处理系统的核心组件之一。通过深入了解Topic的创建、配置
RabbitMQ（不完整版）
RabbitMQ
电商系统设计到开发03 引入Kafka异步削峰
电商系统设计到开发01 第一版设计到编码-CSDN博客电商系统设计到开发02 单机性能压测-CSDN博客本篇为大制作，内容有点多，也比较干货，希望可以耐心看看已经开发的代码，并对其下单接口进行了压力测试压力测试，该接口一个请求需要查询数据库4次，更新4次 ，插入2次，总共访问数据库10次，其中2个事
olap/spark-tungsten：codegen
15721这一章没什么好说的，不再贴课程内容了。codegen和simd在工业界一般只会选一种实现。比如phothon之前用codegen，然后改成了向量化引擎。一般gen的都是weld IR/LLVM IR/当前语言，gen成C++的也要检查是不是有本地预编译版本，要不没法用。因为clickhou
奇技淫巧：如何给项目中的RabbitMQ添加总开关
本文主要分享了如何给项目中的RabbitMQ添加总开关，通过简单配置开/关RabbitMQ。
使用Apache Kafka进行分布式流处理
1.背景介绍分布式流处理是现代大数据技术中的一个重要领域，它涉及到实时处理大规模数据流，以支持各种应用场景，如实时数据分析、实时推荐、实时监控等。在这些场景中，数据处理需要在高吞吐量、低延迟、高可扩展性和高可靠性等多个方面达到平衡。Apache Kafka 是一个开源的分布式流处理平台，它可以处理实
Kafka篇——生产者端发送消息配置汇总(ACK配置、重试间隔设置以及发送消息缓冲机制)干货满满！细节满满！
生产者同步发送消息的时候，生产者在获得集群返回的ACK前会一直阻塞，那么集群什么时候给生产者返回ACK呢？在Kafka中，ACK（Acknowledgement）是一种确认机制，用于确保消息的可靠传递。当Producer发送消息给Kafka的一个分区时，Producer可以选择是否等待Broker对
centos7安装hadoop
点击完成，来到信息安装摘要界面，点击软件选择。默认是最小安装，为了方便我们学习，需要点进去选择一些配置。点击编辑虚拟机设置，点击CD\DVD，选择IOS镜像文件，这个镜像文件就是centos7的镜像文件。在安装的过程中，设置root用户的密码，可根据自己的需求添加普通用户。根据自己的电脑配置，选择处
消息队列之RabbitMQ介绍
在当今的分布式系统和微服务架构中，消息队列扮演着至关重要的角色。它们为应用程序提供了一种可靠的异步通信机制，使得各个组件之间能够高效地传递消息和协调工作。而在众多的消息队列技术中，RabbitMQ 无疑是一个备受关注和广泛应用的佼佼者。RabbitMQ 是一个开源的消息队列服务器，它基于 AMQP（
RabbitMQ初级篇：生产者与消费者关系、消息确认机制（ACK）、交换器与队列进行消息路由和存储
RabbitMQ中的消息确认机制，即ACK（Acknowledgement），是为了确保消息成功地从生产者传递到消费者。消费者处理完一个消息后，需要向RabbitMQ服务器发送一个ACK信号，告知服务器该消息已收到且处理完毕，允许服务器删除这个消息。如果在消费者处理消息过程中发生异常或宕机，由于已经
Kafka 如何实现顺序消息
本文详细介绍了如何实现 Kafka 的顺序消息，同时给出了消息队列顺序消息的通用实现思路，并简单介绍了 RabbitMQ、RocketMQ 和 Pulsar 在顺序消息方面的实现思路，文章的最后还给出了实战案例。
