拉取/启动kafka的docker镜像
拉取/启动kafka的docker镜像
卸载RabbitMq
卸载RabbitMQ的方法取决于您最初安装它时所使用的工具和平台。
rabbitmq容器化部署
找到如下官网信息版本这里看到最新版本是3.13版本，这里在3.13中找一个版本下载容器镜像即可。找到dockrhub.com中 找到3.13.2版本镜像。容器服务安装此处省略现在下载容器镜像需要配置容器代理下载rabbitmq镜像部署容器服务查看容器状态，容器异常退出，查看容器日志这个报错是容器出现
zookeeper
Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式框架提供协调服务的Apache项目。外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传Zookeeper工作机制Zookeeper从设计模式角度来理解：是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，他负责存储和管理大家都关系的数据，然后
Kafka-代码示例
让我们根据kafka源码中的例子来感受下数据的流转过程
spark 面试题
的堆内空间进行更为详细的分配，以便充分利用内存。同时也引入了堆外内存，使之可以直接在工作节点的系统内存中开辟空间，进一步优化了内存的使用。堆内内存大小记录是不准确的，需要留出保险区域（在 Spark 2.2.1 中是写死的，其值等于 300MB，这个值是不能修改的）都执行迅速，只有有限的几个task
【RabbitMQ——消息应答机制——分布式事务解决方式】
NONE值是禁用发布确认模式，是默认值创建一个自己的消息确认类。
【分布式微服务云原生】探索RESTful API：构建高效网络服务的秘诀
RESTful API作为一种架构风格，其设计哲学和实践方法对于构建现代网络服务至关重要。通过遵循最佳实践和不断优化，我们可以构建出高效、可维护且安全的网络服务。
Kafka SASL/PLAIN认证模式
Kafka Kraft模式SASL认证
基于spark的汽车行业大数据分析系统
随着B/S结构的不断发展，使用的人也不断增加，从而带动了AJAX技术的发展，和B/S结构一样，它也能在客户端上处理程序，这便缓解了服务器的负担，提高了交互性，而且实现了局部实时刷新。另外在原本的Spring中由于随着项目的扩大导入的jar包数量越来越大，随之出现了jar包版本之间的兼容性问题，而此时
RabbitMQ 未授权访问漏洞
RabbitMQ是目前非常热门的一款消息中间件，基于AMQP协议的，可以在发布者和使用者之间交换异步消息。消息可以是人类可读的JSON，简单字符串或可以转换为JSON字符串的值列表。步骤一:使用以下Fofa语法对RabbitMQ产品进行搜索。步骤二:在打开的页面中可输入默认的账号和密码进行登陆。
【Iceberg分析】Spark与Iceberg集成落地实践（一）
iceberg表管理
【Redis】CentOS 7 环境搭建 redis 最新版 7.4 分布式集群完整版详解
在本文中，我们将详细介绍在 CentOS 7 上安装 Redis 7.4 集群的步骤。Redis 是一个高性能的内存数据库，而集群模式可以提供更高的可用性和扩展性。今天要分享的是使用2024年10月17日截止的最新的 Redis版本，搭建实战完整集群，其中包括主从部署、集群分片存储。
Hadoop3.1.3分布式集群搭建，从零开始，保姆级教程
已经有VMware，已安装Centos7，可以直接跳转到Hadoop集群搭建本教程更适合第一次安装，不了解Linux和hadoop的同学。
【kafka系列】
分布式系统kafka原理及其快速入门
如何利用kafka实现高效数据同步？
在我们之前的文章有详细介绍过Kafka的结构、特点和处理方式。具备告诉处理能力的kafka被利用在数据同步和数据传输上，今天来说下kafka是怎么实现高效的数据同步和传输。
Git分布式版本控制工具
git
kafka之protobuf
编写.proto文件：定义消息结构，包括字段类型、名称和编号。使用protoc编译：将.proto文件编译为目标语言代码，如 Java、Python、Go 等。使用生成的类：使用生成的类进行消息的序列化（转换为二进制格式）和反序列化（解析二进制数据）。
Hadoop krb5.conf 配置详解
krb5.conf文件是Kerberos认证系统中的一个关键配置文件，它包含了Kerberos的配置信息，如KDC（Key Distribution Centers）和Kerberos相关域的管理员服务器位置、当前域和Kerberos应用的默认设置、以及主机名与Kerberos域的映射等。以下是对H
hbase跨集群复制CopyTable（集群一数据表复制到集群二）
copyTable是属于HBase数据迁移的工具之一，以表级别进行数据迁移。copyTable的本质也是利用MapReduce进行同步的，利用MR去scan 原表的数据，然后把scan出来的数据写入到目标集群的表。
