RabbitMQ中channel与try()结合导致的消息不消费或消息无法接收的问题分析与定位
本文依照编码运行顺序进行梳理，解决了该场景下为何RabbitMQ 中有消息但消费者无法接收的问题
RabbitMQ之ttl（过期消息）解读
TTL），也就是过期时间，RabbitMQ中可以对消息和队列设置TTL(消息的过期时间)，消息在队列的生存时间一旦超过设置的TTL值，就称为dead message， 消费者将无法再收到该消息。当队列中的消息存留时间超过了配置的生存时间(TTL)，则称该消息已死亡。注意，同一个消息被路由到不同的队列
面试官问我：线程锁导致的kafka客户端超时，如何解决？
今天在开发中遇到有一个环境的kafka client发送数据有部分超时的问题。
kafka学习笔记（一）--脑裂
我知道你想裂，但你先别裂。
Flink系列之：JDBC SQL 连接器
在 Flink 中，当查询由 Postgres catalog 注册的表时，用户可以使用 schema_name.table_name 或只有 table_name，其中 schema_name 是可选的，默认值为 “public”。在 Flink 中，当查询由 MySQL catalog 注册的表
RabbitMQ-网页使用消息队列
RabbitMQ-网页使用消息队列
面试：RabbitMQ相关问题
RabbitMQ是一款基于AMQP协议的、稳定易用的消息中间件其稳定体现在其确保消息的不丢失能力，通过从生产端、broker端、消费者端来保障。另外其支持延时队列、死信机制等，提高了它的使用覆盖场景。RabbitMQ 是一个开源的消息中间件，使用 Erlang 语言开发。这种语言天生非常适合分布式场
BI软件概述以及FineBI安装并连接Hive（包含安装包和插件）
简单来说，就是借助BI工具，可以完成复杂的数据分析、数据统计等需求，为公司决策带来巨大的价值。1.在FineBI安装目录进入FineBI6.0\webapps\webroot\WEB-INF\lib此文件夹。6.运行程序，输入在官网注册账号获取的激活码，也可以点击获取激活码。2.粘贴jar包，jar
【大数据】HBase 中的列和列族
HBase 的每一个行都是离散的，因为列族的存在，所以一个行里不同的列甚至被分配到了不同的服务器上。行的概念被减弱到了一个抽象的存在。在实体上，把多个列定义为一个行的关键词 RowKey，也就是行这个概念在 HBase 中的唯一体验。
项目分享：大数据股票数据可视化分析与预测系统
股票市场行情分析与预测是数据分析领域里面的重头戏，其符合大数据的四大特征：交易量大、频率高、数据种类多、价值高。本项目基于 Python利用网络爬虫技术从某财经网站采集上证指数、创业板指数等大盘指数数据，以及个股数据，同时抓取股票公司的简介、财务指标和机构预测等数据，并进行KDJ、BOLL等技术指标
Hadoop集群搭建
hadoop自学搭建，实战记录
一文掌握分布式锁：Mysql/Redis/Zookeeper实现
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大数据课程综合实验案例---课设问题汇总
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头歌——HBase 开发：使用Java操作HBase
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大数据深度解析NLP文本摘要技术：定义、应用与PyTorch实战
在本文中，我们深入探讨了自然语言处理中的文本摘要技术，从其定义、发展历程，到其主要任务和各种类型的技术方法。文章详细解析了抽取式、生成式摘要，并为每种方法提供了PyTorch实现代码。最后，文章总结了摘要技术的意义和未来的挑战，强调了其在信息过载时代的重要性。
Flink-Checkpoint源码详解
Flink chcekpoint作为flink中最重要的部分，是flink精准一次性的重要保证，可以这么说flink之所以这么成功和她的checkpoint机制是离不开的。之前大概学习了一下flink的checkpoint源码，但是还是有点晕乎乎的，甚至有点不理解我们作业中设置的checkpoint
Spark Machine Learning进行数据挖掘的简单应用（兴趣预测问题）
使用SparkSession中的builder()构建 后续设定appName 和master ，最后使用getOrCreate()完成构建// 定义spark对象val spark = SparkSession.builder().appName("兴趣预测").master("local[*]"
Flink 输出至 Redis
【代码】Flink 输出至 Redis。
hive通过外表整合es，超详细过程。
简单的理解，我们最开始写的地址没有错，但是es这个家伙会发现其他节点的ip，然后用其他ip去连，你这个为true了就只能用我写的那个了。这个不就是kibana的get请求么，我在es试了确实没权限，要组长帮忙开通这个权限后，这个错就解决了。官网的介绍很简单，我看了很多博客，写的也很简单，但是我搞了半
Hadoop3.3.6安装和配置hbase-2.5.5-hadoop3x，zookeeper-3.8.3
/修改 zoo.cfg 配置文件，将 dataDir=/data/zookeeper/data 修改为指定的data目录。重点：以下配置都是在root用户下进行配置后续会给对应的hadoop用户权限。推荐一口气配置完在进行给予权限和进行配置文件的刷新，以及最后的分发。在安装过程中推荐设置root用户
