基于spark的音乐数据分析系统的设计与实现_基于spark的音乐数据分析系统的设计与实现的功能介绍
本文主要对音乐数据，进行分析，系统技术主要使用，1.对原始数据集进行预处理；3.使用python语言编写Spark程序对HDFS中的数据进行处理分析，并把分析结果写入到MySQL数据库；4.利用Spark MLlib进行数据和关系预测；5.利用IntelliJ IDEA搭建动态Web应用；6.利用p
Rabbit MQ和Kafka的区别
优点: 提供丰富的消息路由功能，适合复杂的消息传递和任务处理，支持多种消息传递模式，适合需要低延迟和高可靠性的场景。缺点: 吞吐量和扩展性相对较低，不适合大规模数据流处理。
大数据——大数据架构
大数据架构是关于大数据平台系统整体结构与组件的抽象和全局描述，用于指导大数据平台系统各个方面的设计和实施。数据平台层(数据采集、数据处理、数据分析)数据服务层(开放接口、开放流程、开放服务);6数据应用层(针对企业业务特点的数据应用)数据管理层(应用管理、系统管理)。
kafka生产消费流程
1.生产者先从zookeeper的"/brokers/topic/主题名/partitions/分区名/state"节点找到该partition的leader。比如，消费者可以重置到旧的偏移量，重新处理之前已经消费过的消息；或者直接跳到最近的位置，从当前的时刻开始消费。kafka采用拉取模型，由消费
【大批量数据处理方式】monggoDB+xxxJob+rabbitMQ逐步提升查询性能
monggoDB大批量数据处理的实现思路
记录一个Kafka客户端Offset Explore连不上的问题
英文翻译过来大概就是说遍历zk指定路径不存在，我还以为zk的问题，回去又把zk的文档翻了一遍，顺带浅浅复习了一下zk如何创建，删除节点啥的，研究了下好像不是这个原因。CSDN上的其他人不知道咋想的，这么简单一个问题都要写个收费的回答。那我来写个不收费的，
关于rabbitmq的prefetch机制
消息预取机制（Prefetch Mechanism）是RabbitMQ中用于控制消息传递给消费者的一种机制。它定义了在一个信道上，消费者允许的最大未确认的消息数量。一旦未确认的消息数量达到了设置的预取值，RabbitMQ就会停止向该消费者发送更多消息，直到至少有一条未完成的消息得到了确认。这个值指定
Kafka 最佳实践：构建高性能、可靠的数据管道
Apache Kafka 是一个强大且灵活的分布式流处理平台，通过遵循上述最佳实践，可以显著提高 Kafka 系统的性能、可靠性和安全性。无论是部署、主题设计、生产者和消费者配置，还是安全性、监控和故障恢复，每个环节都需要仔细规划和合理配置。希望这篇指南能帮助你更好地理解和使用 Kafka，构建高效
spark的搭建
Spark是一个开源的大数据处理框架，它提供了一个快速、通用和易于使用的计算引擎。Spark最初由美国加州伯克利大学AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。具体来说，Spark的优势包括：速度快：Spark能够快速进行数据读取、处
【kafka专栏】消费者组数据积压的查看与处理方法
什么是ActiveMQ?ActiveMQ服务器宕机怎么办？丢消息怎么办？持久化消息非常慢怎么办？消息的不均匀消费怎么办？死信队列怎么办？ActiveMQ中的消息重发时间间隔和重发次数吗？
Zookeeper和Nacos的区别
ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，分布式应用程序可以基于 Zookeeper 实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、分布式锁和分布式队列等功能。文件系统通知机制Zookeeper 的核心是原
kafka--一些问题
一个partition可以有多个副本，且每个副本可以分布在不同的broker上，多副本中必须有一个leader，其他的都叫follower，消息会发送到leader，其他follower会同步leader的数据，生产者和消费者只会连接leader，follower只是为了提高存储安全性。设置 unc
问你为什么选择Kafka，你会怎么回答？
可靠的含义在百度百科的解释是：可以信赖、可以相信、可靠的朋友。那Kafka究竟是不是一个可靠的朋友呢？既然全世界绝大部分高可用系统都有Kafka的支持，Kafka必定有其过人之处，跟着我来分析分析。另外多提一嘴Kafka在GitHub目前已有star数27.6k、fork数13.6k。本文收录在我开
关于kafka总是运行没多久就挂掉的问题
先是按网上的说法，打开了kafka/config/server.properties文件，并没有发现broker.id设置错误的情况。最后问题一一排查，原来是没有节点之间的防火墙没有完全关闭，遂在三个节点上逐一输入“systemctl stop firewalld”。先后启动了zookeeper和k
zookeeper之基本命令
create [-s] [-e] [-c] [-t ttl] path [data] [acl]容器节点是Zookeeper 3.5版本以后新增的节点类型，与普通节点（持久节点）的主要区别在于其自动清理的特性和专门的使用场景。具体如下： delete [-v version] path
RabbitMQ如何测试
结合上一篇的我们来学习下，如何使用RabbitMQ管理台来测试MQ；还是之前的例子，用图片简单介绍下逻辑。
RabbitMQ 之 死信队列
但是发生了上面所说的三种情况中的一种，成为了死信，然后被转换到死信交换机中，这个死信交换机也是 direct 类型，它们之间的 routingKey 是 "lisi",然后就进入了死信队列，死信队列由 C2 消费。生产者正常情况下走的是普通的交换机，这个交换机的类型是 direct ，它和普通队列
Hadoop单词统计实践：结果分析全流程详尽指南
Hadoop的单词统计（Word Count）是一个经典的MapReduce示例，用于计算输入文本文件中每个单词出现的次数。本指南旨在帮助读者在搭建完Hadoop集群后运行单词统计程序，并最终分析输出结果，全程详细解析，帮助读者深入理解大数据处理的核心流程。通过虚拟机实现Hadoop单词统计是一个很
大数据技术与应用（Spark），2024年最新含面试题+答案
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Spark参数配置不合理的情况
通常 executor 堆外内存在 executor.cores=1 的时候，1g 足够了，正常来说最大值不超过 2g；，默认的 buffer 会在 64k 到 64m 动态伸缩，没有特殊需要不需要设置，如果数据比较大，设置。算法作业绝大多数是 rdd 操作，合理设置并行度，事半功倍，后面会专门介绍
