RabbitMQ 消息队列：生产者与消费者实现详解
在分布式系统中，消息队列（Message Queue, MQ）是一种重要的组件，用于解耦系统、异步处理任务以及实现系统间的通信。RabbitMQ 是一个流行的开源消息代理软件，它实现了高级消息队列协议（AMQP）。在本文中，我们将通过 Java 示例来演示如何使用 RabbitMQ 的生产者和消费者
kafka的ISR机制详解
在实际操作中，Kafka不会等待所有五个副本都确认消息后再认为消息已提交，ISR的做法是先设置几个队列(如设置3个，一般要为奇数个，不然zookeeper的过半选举机制容易难以进行)，作为ISR队列，要求leader同步完这个两个才算完成，而其他的副本作为followers队列，不要求及时同步。这样
Spark-RDD（Resilient Distributed Dataset）图文详解
Spark-RDD概述
从软件架构设计角度理解Kafka
网上对于消息中间件的介绍文章比较多，这里我们不再赘述，我们换个思路来理解消息中间件，从软件开发架构的角度来看下消息中间件是如何诞生和演进的。
Kafka下载与安装教程（国产化生产环境无联网服务器部署实操）
请放心观看，已在正式环境部署验证，流程无问题！所用系统为国产化麒麟银河 aarch64系统，部署时间2024年9月份！
Window Kafka 简单使用
kafka简单使用
Win10 安装 Rabbitmq
登录成功说明安装成功，该账号只允许安装在本机的。这里涉及到角色和权限管理。点击这里下载最新版本：27.0.1。出现下面的信息代表安装成功。
RabbitMQ高级特性 - 事务消息
RabbitMQ 的 AMQP 协议实现了事务机制，允许开发者保证消息的发送和接收时原子性的，也就是说，要么消息全都发送成功，要么全都发送失败（只与发送方有关）.
今日指数项目项目集成RabbitMQ与CaffienCatch
spring:rabbitmq:host: 114.116.244.165 # rabbitMQ的ip地址port: 5672 # 端口@Slf4j// 定义大盘消息序列化方式@Bean// 客户端接受信息//超过一分钟告警log.error("采集国内大盘时间点：{},同步超时：{}ms",new
ELK+Kafka+Filebeat企业内部日志分析系统
ElasticSearch是一个基于Lucene的开源分布式搜索服务。只搜索和分析日志特点：分布式，配置简洁，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，多数据源等。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是第二
Spark原理及调优
spark 的原理及优化
RabbitMQ
RabbitMQ是由erlang语言开发，基于AMQP（Advanced Message Queue 高级消息队列协议）协议实现的消息队列。
Hadoop FileSystem Shell 常用操作命令
HDFS 常用命令
centos伪分布式hadoop、spark、scala 超详细搭建流程
安装命令如下，将安装包解压到/usr/local/src 目录下，将安装包放在了root目录下。将/root/下的hadoop-2.7.7.tar.gz压缩包解压到/opt目录下。能够正常显示 Java 版本则说明 JDK 安装并配置成功。，进入页面可以查看NameNode和DataNode 信息。
Dubbo 与 Zookeeper 在项目中的应用：原理与实现详解
Dubbo 是阿里巴巴开源的高性能、轻量级的 RPC 框架，主要用于提供分布式服务架构下的远程服务调用。Dubbo 的设计初衷是为了解决微服务架构下服务之间的远程调用、负载均衡、服务路由等问题。它通过将每个服务都模块化并封装为独立的服务，使得服务间可以通过网络进行调用。Zookeeper 是一个分布
Spring Cloud Stream与Kafka（一）
Spring Cloud Stream是由一个中间件中立的核心组成，应用通过Spring Cloud Stream插入的input(相当于消费者)和output(相当于生产者)通道与外界交流。通道通过指定中间件的Binder与外部代理连接，业务开发者不需要关注具体的消息中间件，只需要关注Binder
Dubbo -Zookeeper注册中心
Dubbo 和 Zookeeper 是在分布式系统中广泛使用的两种技术。Dubbo 是一个高性能的分布式服务框架，提供了远程调用、服务治理等功能；而 Zookeeper 是一个开源的分布式协调服务，提供了强一致性的分布式数据存储、注册与配置管理功能。通过将 Dubbo 与 Zookeeper 结合使
什么是kafka的重平衡机制？
kafka重平衡的主要发生在消费者端，重平衡的目的，主要是为了均衡消费者消费kafka的消息而设计的，对于动态加入消费者，减少消费者，以及消息分区变化这些场景中，若不设计消费者重平衡，容易出现某个消费者消费消息出现倾斜的情况，如：某个消费者消费的消息特别多，而某些消费者不消费消息，造成资源的浪费。在
RabbitMQ的应用问题
单个消费者的吞吐太低了, 当需要多个消费者以提⾼处理速度时, 可以使⽤分区消费. 把⼀个队列分割成多个分区, 每个分区由⼀个消费者处理, 以此来保持每个分区内消息的顺序性（⽐如⽤⼾修改资料后, 发送⼀条⽤⼾资料消息. 消费者在处理时, 需要保证消息发送的先后顺序，但这种场合并不需要保证全局顺序. 只
nodejs 使用kafka案例，node-red配置kafka案例，从安装配置kafka开始
【代码】nodejs 使用kafka案例，node-red配置kafka案例，从安装配置kafka开始。
