Kafka(1)

kafka学习记录

Spark介绍与安装

Spark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。

hadoop伪分布式安装

在这个文件最后换行添加如下三行:vi /etc/profile # JDKexport JAVA_HOME=/opt/jdkexport PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH在这个文件最后换行添加如下三行:vi /etc/profile#HADOOPexport HADOOP_HOME

Hadoop完全分布式配置流程

要将现有的 Hadoop 伪分布式配置升级为完全分布式环境,你需要对多个配置文件进行修改,同时在多台主机上配置相应的服务。根据你的集群配置(1 个 NameNode 和 2 个 DataNode),以下是完整的配置步骤。

Spark内置函数:字符串、日期和时间函数、聚合函数、数值函数、条件判断函数、窗口函数

Spark内置函数:字符串、日期和时间函数、聚合函数、数值函数、条件判断函数、窗口函数

RabbitMQ 生产者与消费者:实现同步消息处理的全面指南

在 RabbitMQ 中,生产者和消费者通常是异步工作的,但如果您希望实现一种机制,使得生产者在发送下一条消息之前等待消费者处理完当前消息(即实现同步),可以通过以下几种方式来实现。- **信号机制**:通过使用其他 Python 线程或事件机制,您可以在消费者处理完消息后通知生产者发送下一条消息。

一文弄懂FLink状态及checkpoint源码

Flink状态源码以及checkPoint源码

【大数据技术基础 | 实验五】ZooKeeper实验:部署ZooKeeper

本实验介绍部署ZooKeeper的原理和实验步骤。部署三个节点的ZooKeeper集群,通过ZooKeeper客户端连接ZooKeeper集群,并用Shell命令练习创建目录,查询目录等。

第十二章 RabbitMQ之失败消息处理策略

Spring AMQP提供了消费者失败重试机制,在消费者出现异常时利用本地重试,而不是无限地requeue到mq。我们可以定义一个异常队列和交换机,来接收其他交换机队列转发的无法处理的异常消息。然后我们可以查看其中的异常消息并进行人工处理。重试耗尽后,直接reject,丢弃消息(默认方式)重试耗尽后

Spark-RDD-常用算子(方法)详解

Spark-RDD-常用算子大全

RabbitMQ | HAProxy - 给 RabbitMQ集群 集成负载均衡

试想一个问题:当 RabbitMQ 一个集群中有 3 个节点时,我们写代码时,因该访问哪个节点呢?当然时任意一个节点都可以~如果配置文件中写死访问的是 node1,但是 node1 挂了,不就是变相的等于 mq集群 整体不可用了吗,所以最好是有一个统一的入口,一个节点故障时,流量可以及时转移到其他节

深入理解 Kafka

Apache Kafka 是一个强大的分布式消息队列系统,具有高吞吐量、可扩展性、可靠性等优点。通过深入理解 Kafka 的核心概念、架构、工作原理、应用场景以及最佳实践,可以更好地利用 Kafka 来构建高效、可靠的分布式系统。在实际应用中,可以根据具体的业务需求和系统架构来选择合适的 Kafka

kafka判断生产者是否向kafka集群成功发送消息

要查询生产者是否成功向Kafka集群发送消息,可以通过同步发送并检查RecordMetadata对象、异步发送并检查回调结果或使用消息发送确认机制来实现。调用producer.send(record, callback)发送消息,其中record是ProducerRecord对象,callback是

kafka消息发送几种方式

有些发送异常可以通过重试几次后解决,比如网络异常,对于有些异常比如消息太大超出kafka配置的最大消息字节数,这类异常重试也会失败,所以这类异常KafkaProducer 不会进行任何重试。有没有办法既要异步发送还要能处理发送失败的场景,这就是第三种,发送完成时,执行相应的回调方法。:等待发送结果返

大数据-183 Elasticsearch - 原理剖析 - 并发冲突处理机制剖析、分布式数据一致性剖析

如果是多线程操作,就可能有多个线程并发的去执行上述的3步骤流程,假如此时有两个人都来读取商品数据,两个线程并发的服务于两个人,同时在进行商品库存数据的修改,假设库存为100件,正确的情况:线程A将库存-1,设置为99件,线程B读取99再-1,设置为98件。比如每条文档中都有一个version字段,新

大数据之Spark RDD 编程模型

大数据之Spark RDD 编程模型

ZooKeeper远程连接超时排查与解决

在使用ZooKeeper时,我们遇到了连接超时的问题。通过仔细的排查和分析,我们发现问题的根源是客户端和服务端准备时间的不一致。通过调整客户端的连接超时时间,我们最终解决了问题。这个问题的排查过程虽然比较繁琐,但却让我们学到了很多有关ZooKeeper的知识。希望通过本篇博客,能够帮助到遇到类似问题

Kafka服务端SASL/PLAIN+ACL认证授权安装操作

Kafka服务端SASL/PLAIN+ACL认证授权安装操作

Apache Kafka各Api模块说明

Kafka 5个api模块说明

RabbitMQ下载安装运行环境搭建

RabbitMQ运行环境搭建

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