RabbitMQ的五种消息模型
RabbitMQ提供了多种消息模型，官网上第6种是RPC不属于常规的消息队列。属于消息模型的是前5种：简单的一对一模型工作队列模型 ，一个生产者将消息分发给多个消费者发布/订阅模型 ，生产者发布消息，多个消费者同时收取路由模型 ，生产者通过关键字发送消息给特定消费者主题模型 ，路由模式基础上，在关键
云计算Spark环境搭建并搭建conda环境
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Eureka Server和Eureka Client
Eureka Client会拉取、更新和缓存Eureka Server中的信息。2.Eureka Server提供服务注册服务，各个节点启动后，会在Eureka Server中进行注册，这样Eureka Server中的服务注册表中将会存储所有可用服务节点的信息，服务节点的信息可以在界面中直观的看到
RabbitMQ的基本消息属性与持久化
1.背景介绍RabbitMQ是一款开源的消息中间件，它使用AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)协议来提供高性能、可靠的消息传递功能。在分布式系统中，RabbitMQ是一种常用的消息队列技术，可以帮助系统之间的解耦和异步通信。在RabbitMQ中，消息是由消息
【计算机毕设选题】大数据B站数据分析与可视化 - python 数据分析 大数据
🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩大数据B站数据分析与可视化🥇学长这里给一
Hive 表权限授权
3.查看指定用户在指定表的权限：show grant user {userName} on table {dbName}.{tableName};语法：revoke {authority_name} on database {dbName} from user {userName};语法：grant
C# wpf 实现任意控件（包括窗口）更多调整大小功能
上一章我们已经实现了任意控件统一的拖动调整功能，能够方便的给任意控件设置拖动调整大小。开发过程中发现还是有些功能可以继续拓展的，比如cs代码触发拖动、自定义模板、交叉拖动、限制拖动范围等功能。有功能实现起来不算太容易，却很有实用价值。
面试题：RabbitMQ 有哪几种消息模式？
Rabbitmq 是使用 Erlang 语言开发的开源消息队列系统，基于 AMQP 实现，是一种应用程序对应用程序的通信方法，应用程序通过读写出入队列的消息来通信，而无需专用连接来链接它们。消息传递指的是应用程序之间通过在消息中发送数据进行通信，而不是通过直接调用彼此通信，直接调用通常是指远程过程调
一文读懂湖仓一体，什么是数据仓库和数据糊
湖仓一体能发挥出数据湖的灵活性与生态丰富性，以及数据仓库的成长性与企业级能力。帮助企业建立数据资产、实现数据业务化、进而推进全线业务智能化，实现数据驱动下的企业数据智能创新，全面支撑企业未来大规模业务智能落地。
Canal+RabbitMQ实现MySQL数据同步至ClickHouse
ClickHouse作为一个被广泛使用OLAP分析引擎，在执行分析查询时的速度优势很好的弥补了MySQL的不足，但是如何将MySQL数据同步到ClickHouse就成了用户面临的第一个问题。消息生产者并没有直接将消息发送给消息队列，而是通过建立Exchange（交换器）和Channel（信道），将消
Flink在实时电商系统中的应用
1.背景介绍1. 背景介绍实时电商系统是一种高性能、高可用性、高扩展性的电商系统，它可以实时处理大量的购物数据，并提供实时的购物体验。Flink是一种流处理框架，它可以实时处理大量的数据，并提供实时的数据分析和处理能力。因此，Flink在实时电商系统中的应用具有重要意义。在本文中，我们将从以下几个方
RabbitMQ详解
基本消息队列的消息发送流程：建立connection创建channel利用channel声明队列利用channel向队列发送消息基本消息队列的消息接收流程：建立connection创建channel利用channel声明队列定义consumer的消费行为handleDelivery()利用chann
ssm/php/node/python基于大数据的超市进销存预警系统
基于大数据的超市进销存预警系统可以有效地解决传统进销存管理方式存在的问题，提高超市的经营效率和竞争力。后端SSM框架结合了Spring的依赖注入和事务管理、SpringMVC的模型-视图-控制器架构以及MyBatis的数据持久化功能，为后端开发提供全面的支持。在部署阶段，前端编译生成的静态文件（HT
大数据之使用Flume监听本地文件采集数据流到HDFS
编写新的Flume配置文件，将数据备份到HDFS目录/user/test/flumebackup下，要求所有主题的数据使用同一个Flume配置文件完成，将Flume的配置截图粘贴至对应报告中。-Dflume.root.logger=INFO,console 打印输出在控制台上。进入/data_log
Flink中的时间语义和时间属性
1.背景介绍在大数据处理领域，时间语义和时间属性是非常重要的概念。Apache Flink是一个流处理框架，它支持大规模数据流处理和实时分析。在Flink中，时间语义和时间属性是用于描述数据流中事件发生时间的方式。本文将深入探讨Flink中的时间语义和时间属性，并讨论如何在实际应用中使用它们。1.
基于大数据的B站数据分析系统的设计与实现
在B站数据分析系统中，通过使用gensim库中的LDA模型，对B站视频标题和弹幕文本进行主题建模，帮助用户发现视频的关键主题和热门话题，提供更深入的数据分析和洞察。相关领域的研究者和开发者通过使用Python编程语言及其丰富的数据处理和可视化库，结合B站平台的数据接口和爬虫技术，实现了B站数据的采集
linux 消息发布工具-kafka
rd_kafka_topic_partition_list_new()创建，创建时指定长度，通过rd_kafka_topic_partition_list_add()添加 主题-分区对，用于订阅消息。对消费者来讲，订阅主题,轮询接收消息。Type：RD_KAFKA_PRODUCER是创建生产者类型，
Kafka入门及可视化界面推荐
*死信队列（Dead Letter Queue，简称 DLQ）**是消息中间件中的一种特殊队列。它主要用于处理无法被消费者正确处理的消息，通常是因为消息格式错误、处理失败、消费超时等情况导致的消息被"丢弃"或"死亡"的情况。当消息进入队列后，消费者会尝试处理它。如果处理失败，或者超过一定的重试次数仍
Hadoop分布式安装部署
多次初始化会造成数据丢失，也会造成hdfs集群主从角色互不识别，需要通过删除所有机器hadoop.tmp.dir目录（core-site.xml中设置该目录）重新进行format初始化！将主机器的hadoop文件使用scp命令复制到其余两台机器，因hadoop文件太大了，故本文三台机器的hadoop
Hive3.1.3版本安装部署
至此hive组件就已经安装完成了，相对于hadoop集群部署来说还是比较简单的，需要配置的地方也没那么多，但目前hive底层运行的执行引擎还是mapreduce，如果想要hive运行的更加高效，可以开启多个hiveserver2或者切换到hive on spark来加速任务的执行速度，由于篇幅有限，
