【云原生进阶之PaaS中间件】第三章Kafka-4.4-消费者工作流程
extends 类 AbstractPartitionAssignor ，然后在消费者端增加参数：properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, 类 .class.getName());即可。max.poll.r
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ubuntu20.04安装星火商城（spark store）
cd /tmp。
Flink流处理案例：实时数据去重
1.背景介绍在大数据处理领域，实时数据流处理是一项至关重要的技术，可以帮助我们实时分析和处理数据，从而更快地做出决策。Apache Flink是一款流处理框架，具有高性能和低延迟的特点，可以处理大规模的实时数据流。在本文中，我们将讨论Flink流处理的一个案例，即实时数据去重。1. 背景介绍实时数据
Zookeeper命令总结
客户端注册监听它关心的目录节点，当目录节点发生变化（数据改变、节点删除、子目录节点增加删除）时，ZooKeeper 会通知客户端。
spark学习
spark的学习，调试技巧
Docker 服务启动失败：找不到单元
下面是一些可能的解决方案，可以帮助您解决 “Failed to start docker.service: Unit not found” 的问题。Docker 守护进程未启动：Docker 服务的单元依赖于 Docker 守护进程。这将启动 Docker 守护进程，并使系统能够找到 Docker
“解决大数据环境中的映射错误：验证失败：映射类型丢失“
解决大数据环境中的映射错误：验证失败：映射类型丢失”在大数据环境中，数据映射是一项关键任务，用于定义数据的结构和类型。然而，有时在进行映射操作时会遇到一些错误。其中之一就是"Validation Failed: mapping type is missing"（验证失败：映射类型丢失）错误。本文将详
【kafka】重置消费的offset
此命令将重置所有分区的消费者偏移量。此命令将将分区数增加到 3。此命令将将分区的副本数设置为 1、2 和 3。
跨境电商培训机构靠谱吗？跨境电商在我国遍地开花
2022年年初，跨境电商综合试验区首次评估结果出炉，商务部对全国前五批105个跨境电商综合试验区进行了综合评估。跨境电商异军突起，成为我国外贸经济的重要组成部分，以前外贸出海是大型企业专属，是沿海城市的独有标签。而如今，跨境出海不再受规模和地区的限制，越来越多的个人和中小型企业参与其中，贡献了重要的
数据仓库实验一：数据仓库建立实验
数据仓库与数据挖掘实验一：数据仓库建立实验。
Paimon 与 Spark 的集成（二）：查询优化
PaimonApache Paimon (incubating) 是一项流式数据湖存储技术，可以为用户提供高吞吐、低延迟的数据摄入、流式订阅以及实时查询能力。Paimon 采用开放的数据格式和技术理念，可以与 Flink / Spark / Trino 等诸多业界主流计算引擎进行对接，共同推进 St
❤️❤️❤️关于Hadoop的初体验
本文基于Hadoop关于大数据入门做出详细介绍，希望对大家有所帮助🩷
Flink中JobManager与TaskManage的运行架构以及原理详解
TaskManager是Flink中的工作进程，数据流的具体计算就是它来做的，所以也被称为“Worker”。当然由于分布式计算的考虑，通常会有多个TaskManager运行，每一个TaskManager都包含了一定数量的任务槽（task slots）。TaskManager启动之后，JobManag
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Spark重温笔记（四）：秒级处理庞大数据量的 SparkSQL 操作大全，能否成为你的工作备忘指南？
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。sparkSQL的四个特性1-易整合：将sql查询与spark程序无缝混合，可以使用java、scala、python、R等语言的API操作。2-统一的数据访问：
Flink + Paimon数据 CDC 入湖最佳实践
Apache Paimon 最典型的场景是解决了 CDC （Change Data Capture）数据的入湖，看完这篇文章可以了解到：1、为什么 CDC 入Hive迁移到 Paimon？2、CDC 入 Paimon 怎么样做到成本最低？3、Paimon 对比 Hudi有什么样的优势？Paimon
Hadoop完全分布式搭建（Hadoop-3.3.0)
本教程讲解Hadoop-3.3.0在Ubuntu系统下集群的搭建。在正式开始之前，需要自己先安装好一台虚拟机。
Java面试篇【RabbitMQ】常见面试题（2024最新）
因为MQ可以异步处理，提高系统吞吐量。应用解耦，系统之间可以通过消息通信，不关心其他系统的处理。流量削峰，可以通过消息队列的长度，控制请求量。可以缓解短时间内的高并发请求。：A->BCD，但是如果E也想要这个数据，或者C不想要了。A就需要修改。与各种下游系统严重耦合。如果使用MQ，A系统产生一条消息
superset 二开增加 flink 数据源连接通过flink sql 查询数据
superset 目前不支持 flink 数据源连接，通过 flink sql 查询底层存储的数据，本文章总结了二开 superset 支持 flink 数据源连接，通过 flink gatway 执行 flink sql, 需要保证 flink集群是正常运行的。
