Zookeeper的数据版本控制与回滚
1.背景介绍Zookeeper是一个开源的分布式协同服务框架，用于构建分布式应用程序。它提供了一种可靠的、高性能的数据存储和同步机制，以及一种分布式协调服务。Zookeeper的数据版本控制和回滚功能是其核心特性之一，可以确保数据的一致性和可靠性。在分布式系统中，数据版本控制和回滚是非常重要的，因为
【Flink】基于Docker下的Flink运行环境搭建（Mac)
创建一个本地运行环境是提高开发效率和便捷进行代码调试的关键。我们将一起构建一个本地环境，专门用于执行Flink任务。此环境以Flink 1.17.2版本为基础，采用Docker技术搭建而成。通过这种方式，我们能够模拟出一个接近实际生产环境的运行条件，帮助我们更好地测试和优化我们的Flink应用。
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ssh-keygen -t rsa 然后连续按下三次回车然后输入命令(若遇到需要输入yes或者no 输入yes) ssh-copy-id master 按下回车后输入master所对应的虚拟机密码 ssh-copy-id slave1 按下回车后输入slave1所对应的虚拟机密码 ssh-copy-
Flink检查点（checkpoint）、 保存点（savepoint）的区别和联系122
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基于国产服务器使用hive -testbench-hdp3工具测试hive的TPCDS
基于hive -testbench-hdp3测试hive的TPC-DS数据，通过调整、设置。按照步骤能够成功完成测试，并将结果进行展示。
数据流的存储与管理：构建高效的数据仓库
1.背景介绍数据仓库是现代企业和组织中不可或缺的一部分，它们需要有效地存储、管理和分析大量的数据。随着数据的增长和复杂性，构建高效的数据仓库变得越来越重要。在这篇文章中，我们将讨论数据流的存储和管理，以及如何构建高效的数据仓库。数据仓库的核心目标是提供一个集中的数据存储和管理平台，以便组织可以更有效
SpringCloud-Eureka服务注册中心测试实践
Netflix在涉及Eureka时，遵循的就是API原则.Eureka是Netflix的有个子模块，也是核心模块之一。Eureka是基于REST的服务用于定位服务，以实现云端中间件层服务发现和故障转移，服务注册与发现对于微服务来说是非常重要的，有了服务注册与发现，只需要使用服务的标识符，就可以访问到
实时计算大作业kafka+zookeeper+storm+dataV
经过进一步的探究，原因是我打包有问题，一开始不清楚该如何打包，我使用的都是传统的打包方式，那种方式只是将java文件编译了一遍放入jar包中，相关的依赖包都没有导入，后来又使用了idea自带的打包方式，也有这种问题。else if (detail.getTrade_platform().equals
Centos7部署hadoop（单机）
将hadoop-3.3.6.tar.gz文件上传到/home/hadoop文件夹，然后使用tar -xvf hadoop-3.3.6.tar.gz 解压文件，并使用mv hadoop-3.3.6 hadoop更改文件夹名。进入/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop查看目录下的文
【分布式锁】06-Zookeeper实现分布式锁：可重入锁源码分析
前言前面已经讲解了Redis的客户端Redission是怎么实现分布式锁的，大多都深入到源码级别。在分布式系统中，常见的分布式锁实现方案还有Zookeeper，接下来会深入研究Zookeeper是如何来实现分布式锁的。Zookeeper初识文件系统Zookeeper维护一个类似文件系统的数据结构im
关于安装Dubbo+zookeeper过程中遇到的许多问题
dubbo安装启动，打包dubbo-admin项目错误，npm run dev 的各种错误，npm install 命令卡住不动，0308010C错误，Nodejs的版本问题
HiveSQL题——数据炸裂和数据合并
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【Spring连载】使用Spring访问 Apache Kafka（三）----接收消息
例如，如果你有3个topic，每topic5个分区，你希望使用concurrency=15，但是结果你只能看到5个活跃的consumer，每个consumer分配了每个topic的一个分区，留下10个空闲的consumer。此类采用RecordFilterStrategy的实现，在该实现中，你可以实
rabbitMQ大致讲解
生产者(publisher)->交换机(exchange)->队列(queues)->消费者(consumer)
MyBatis的集成与ApacheHadoop
1.背景介绍在大数据时代，MyBatis和Apache Hadoop等技术的结合应用已经成为了一种常见的实践。本文将从以下几个方面进行深入探讨：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体最佳实践：代码实例和详细解释说明实际应用场景工具和资源推荐总结：未来发展趋势与挑
MySQL与Spark集成实践
1.背景介绍在大数据时代，数据的处理和分析已经成为企业的核心竞争力。MySQL作为最流行的关系型数据库之一，被广泛应用于各种业务场景中。而Apache Spark则是一个大规模数据处理的统一分析引擎，它提供了一种简单、通用的方式来处理大规模数据。本文将介绍如何将MySQL与Spark集成，以实现对大
【深入浅出RocketMQ原理及实战】「消息队列架构分析」帮你梳理RocketMQ或Kafka的选择理由以及二者PK
RocketMQ定位于非日志的可靠消息传输（日志场景也OK），目前RocketMQ在阿里集团被广泛应用在订单，交易，充值，流计算，消息推送，日志流式处理，binglog分发等场景。RocketMQ的同步刷盘在单机可靠性上比Kafka更高，不会因为操作系统Crash，导致数据丢失。同时同步Replic
Hadoop 实战 | 词频统计WordCount
该程序基于Hadoop MapReduce框架实现了简单的单词计数功能，适用于大规模文本数据的并行处理。WordCount(词频统计)/* Map函数，处理每一行的文本 */input//Value使用Text类型表示文本行2：从文本中提取文档ID和实际文本内容snippet；3：使用空格、单引号和
RabbitMQ登录控制台显示--你与此网站的连接不是私密连接
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