大数据-108 Flink 快速应用案例 重回Hello WordCount！方案1批数据 方案2流数据
上一节研究了Flink的基本概念、适用场景、核心组成等内容，本节研究Flink的应用案例，重回WordCount，使用批数据和流数据的方式。流处理是指对持续不断的数据流进行实时处理。Flink 的流处理模式非常适合处理持续产生的数据，例如来自传感器、日志记录系统或金融交易的数据流。批处理是指对静态的
【赵渝强老师】Spark中的RDD
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，它是Spark中最基本、也是最重要的的数据模型。它由分区组成，每个分区被一个Spark的Worker从节点处理，从而支持分布式的并行计算。RDD通过检查点Checkpoint的方式提供自动容错的功能，并且具有位
通俗易懂的理解zookeeper的作用
通俗易懂的理解zookeeper的作用
kafka-go使用：以及kafka一些基本概念说明
作为开发人员kafka中最常关注的几个概念，是topic,partition和group这几个概念。topic是主题的意思，简单的说topic是数据主题，这样解释好像显得很苍白，只是做了个翻译。一图胜前言，我们还是通过图解来说明。生产者负责写数据，一个topic可以有多个分区。如下图所示，生产者写数
kafka连接图形化工具（Offset Explorer和CMAK）
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Kafka安装部署+go整合
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zookeeper+kafka消息队列群集部署
消息(Message)是指在应用间传送的数据。消息可以非常简单，比如只包含文本字符串，也可以更复杂，可能包含嵌入对象。消息队列(Message Queue)是一种应用间的通信方式，消息发送后可以立即返回由消息系统来确保消息的可靠传递。消息发布者只管把消息发布到MQ中而不用管谁来取，消息使用者只管从M
RabbitMQ死信队列详解：原理、配置与实战
RabbitMQ 是一个强大的消息代理，它支持多种消息传递模式。在实际应用中，我们经常会遇到一些消息无法被正常处理的情况，这些消息需要特别处理。为了应对这种情况，RabbitMQ 引入了死信队列（Dead Letter Queue, DLQ）概念。
Spark调优（一）Spark的特性与瓶颈
Spark作为一种高效的大数据处理框架，已经成为业界标准。其火爆程度源自其高速的数据处理能力和易用性。对Spark的调优尤为重要，可提高作业执行效率、降低资源消耗、优化内存利用和提高系统稳定性。调优涉及参数设置、数据倾斜处理、任务调度等多方面，直接影响作业性能。。
04 RabbitMQ：控制界面详解
04 RabbitMQ：控制界面详解
搭建Zookeeper单机运行环境
这些步骤成功搭建了一个单机环境下的Zookeeper服务，并实现对节点进行CRUD操作。的配置文件，该配置文件是zookeeper的核心配置文件，与zookeeper有关的几乎所有配置都要在此文件中进行定义。，它的主要作用是在某个路径中存储内存中的快照数据，将内存中的数据持久化到该路径中，以便在宕机
ZooKeeper 应用场景深度解析
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Kafka的Offset（偏移量）详解
Kafka的Offset（偏移量）详解
Kafka 中 Broker 与 Topic 的关系
Broker（代理）定义：Kafka Broker 是 Kafka 集群中的一个服务器节点，负责存储和处理消息数据。每个 Broker 可以独立运行，多个 Broker 组成一个 Kafka 集群。作用：Broker 接收生产者发送的消息，将其存储在磁盘上，并提供给消费者进行读取。Broker 还负
ZooKeeper 实战(六) - 分布式ID实现方案
比如本次生成的临时顺序节点的序号为0000000001，也就是1，但是在应用中，不认为这就是单纯的数字1，而是表示1份ID，这一份有100个ID，也可就是从100-199，即序号000000000100-000000000199。在100次ID的生成中，只有一次远程调用，大大提高了系统的并发性能，同
根据响应式 Web 设计结合负载均衡、分布式数据库等开发一套商品交易平台
响应式 Web 设计是指我们设计与开发的页面可以根据用户的行为和不同的设备环境做出相应的响应来调整页面的布局，以提供用户可感知的、流畅的阅读和操作体验。响应式 Web 设计具体的实现方式包括媒体查询(media query)、流式布局(弹性布局、动态布局)、液态图片(弹性图片)等。
Kafka
不同分区之间：不同分区之间的消息传递不涉及多播，它们是独立的，用于实现并行处理和负载均衡。多播：多播是通过消费者组来实现的，一个主题中的消息可以被多个消费者组独立消费。在Apache Kafka中，不同分区之间的消息传递并不直接涉及多播的概念。为了更好地理解这个问题，我们需要明确Kafka的分区和多
RocketMQ与RabbitMQ的区别：技术选型指南
在现代分布式系统和微服务架构中，消息队列（Message Queue，简称MQ）扮演着至关重要的角色。消息队列用于实现系统间的异步通信、解耦、削峰填谷等功能。目前常见的MQ实现包括ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ和Kafka。本文将重点对比RocketMQ和RabbitMQ，帮助
RabbitMQ高级用法
RabbitMQ高级用法
Redis实现分布式锁
日常开发中，秒杀下单、抢红包等业务场景，都需要使用分布式事务、分布式锁等技术来保证数据最终一致性。有时我们需要保证某一方法同一时刻只能被一个线程执行，这时就需要用到分布式锁。在单机（单进程）环境中，JAVA提供了很多并发相关API，但在多机（多进程）环境中就无能为力了。而Redis非常适合作为分布式
