Flink与其他大数据框架的比较
Flink与其他大数据框架的比较1. 背景介绍随着大数据时代的到来,越来越多的企业和组织需要处理海量的数据流。传统的批处理系统已经无法满足实时数据处理的需求,因此出现了一系列新兴的流式数据处理框架,如Apache Spark Streaming、Apache Storm、Apache
Hadoop-未授权访问-内置配合命令执行RCE
Hadoop-未授权访问-内置配合命令执行RCE
中电金信：四川农担X中电金信大数据智能风控平台 护航金融服务乡村振兴
其中，与中电金信联合打造的四川农担大数据智能风控平台，通过运用大数据、人工智能等信息科技手段，增强涉农业务风险防控能力，实现信贷投放和风险防控两手抓，同时为“三农”大数据线上化、智能化提供高效平台服务，提高金融服务乡村振兴的可持续性。针对农村居民信息来源匮乏，导致金融可得性差，风险分析识别难的问题，
Flink学习之Flink SQL（补）
启动yarn-session启动Flink SQL客户端测试重启SQL客户端之后，需要重新建表。
【Rabbitmq的消息模型】
如上模型，如果是循环的分发方式，Consumer-1一次性被分到的消息为1，3，5号消息，Consumer-2一次性被分到的消息为2，4，6号消息。如果开启消息自动确认，那么一旦MQ把消息发送给消费者，那么该消息就会立即标记为删除。例如，有编号1-10的消息在MQ中，同时存在两个消费者，则消费者A分
ZooKeeper 实战：如何使用 Watcher
例如针对 NodeDataChanged 事件，ZooKeeper 的 Watcher 只会通知客户端指定数据节点的数据内容发生了变更，而对于原始数据以及变更后的新数据都无法从这个事件中直接获取到，而是需要客户端主要重新去获取数据——这也是 ZooKeeper 的 Watcher 机制的一个非常重要
大数据-72 Kafka 高级特性 稳定性-事务 (概念多枯燥) 定义、概览、组、协调器、流程、中止、失败
上节完成了Kafka高级特性的磁盘存储部分，涉及到零拷贝、磁盘文件传输、JavaNIO、mmap、sendfile等概念信息。本节继续Kafka高级特性：事务（概念较多很枯燥。生产者可以显式的发起事务会话，在这些会话中发送（事务）消息，并提交或中止事务。原子性：消费者的应用程序不应暴露于未提交的消息
【大数据】大数据技术栈详尽解析
数据采集是大数据旅程的起点，涉及从不同源头获取数据的过程，包括传感器、日志文件、以及APIs等。这一环节的高效运作对于后续的数据处理和分析至关重要。如MapReduce，MapReduce工作流程分为Map阶段（将输入数据切分成独立块并应用映射函数提取键值对）、Shuffle阶段（对Map输出进行排
Zookeeper的监听机制及原理解析
ZooKeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，它维护了一个类似文件系统的数据结构，每个节点（ZNode）都可以存储数据并挂载子节点，形成了一个层次化的命名空间。ZooKeeper通过提供一系列的服务接口，如数据发布/订阅、命名服务、分布式锁等，帮助分布式系统实现协调与同步。Watcher
Spark内核的设计原理
同时Spark有任务级别的内存管理，任务的计算属于执行内存的一部分。包括检查点支持，易于使用（支持Java，Scala，Python等编程语言），交互式（Spark Shell）和SQL分析（借鉴了ANSI SQL等标准的实用语法和功能），批流一体，丰富的数据支持，高可用，丰富的文件格式支持。DAG
基于Canal和Kafka实现MySQL的Binlog近实时同步
近段时间，业务系统架构基本完备，数据层面的建设比较薄弱，因为笔者目前工作重心在于搭建一个小型的数据平台。优先级比较高的一个任务就是需要近实时同步业务系统的数据（包括保存、更新或者软删除）到一个另一个数据源，持久化之前需要清洗数据并且构建一个相对合理的便于后续业务数据统计、标签系统构建等扩展功能的数据
Flink Window原理与代码实例讲解
Flink Window原理与代码实例讲解关键词：时间窗口滚动窗口会话窗口滑动窗口窗口函数处理延迟并行度与性能
部署kafka时OS需要做什么?
kafka作为一个突出读写性能的消息队列组件。如何做好性能调优，是我们的一个课题。这里我们探讨在os层面，可以对集群进行哪些优化。
Flink 有状态流处理和容错机制原理与代码实例讲解
Flink 有状态流处理和容错机制原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming / TextGenWebUILLMFlink 有状态流处理
Kafka-偏移量（含消费者事务）
Kafka偏移量
阶段三：项目开发---大数据开发运行环境搭建:任务2：安装配置ZooKeeper
安装配置ZooKeeper： 安装配置ZooKeeper：无ZooKeeper是一个开源分布式协调服务，其独特的Leader-Follower集群结构，很好的解决了分布式单点问题。目前主要用于诸如：统一命名服务、配置管理、锁服务、集群管理等场景。大数据应用中主要使用ZooKeeper的集群管理功能。
大数据-64 Kafka 高级特性 分区 分区重新分配 实测
上节研究Kafka的分区相关副本机制、同步节点、宕机恢复、Leader选举过程等。本节上机实际测试 分区重新分配的 全流程过程。向已经部署好的Kafka集群里添加机器，我们需要从已经部署好的Kafka节点中复制相应的配置文件，然后把里边的 BrokerID 修改为全局唯一的，最后启动这个节点即可让它
大数据-69 Kafka 高级特性 物理存储 实机查看分析 日志存储一篇详解
上节我们研究了Kafka的物理存储，日志存储的概述，日志切分文件，索引切分文件。本节继续研究Kafka的物理存储，日志存储模块，实机查看分析。如果是CreateTime则无法保证顺序。在偏移量索引文件索引中，索引数据都是顺序记录Offset，但时间戳索引文件中每个追加的索引时间戳必须大于之前追加的索
KafkaConnect：数据转换的艺术
KafkaConnect：数据转换的艺术1.背景介绍在当今数据驱动的世界中,高效地在不同系统之间移动和转换数据至关重要。Apache Kafka 作为一个分布式的流处理平台,已经成为处理实时数据的事实标准。然而,要将数据导入和导出 Kafka,还需要一些额外的工具。这就是 Kaf
快速搞定分布式RabbitMQ-分布式消息队列基础
Kafka介绍：日志收集和传输；适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务如果你想做消息一条不丢，kafka能够实现，效率会相对低下。分布式；跨平台；实时性；伸缩性强Kafka做日志收集，瓶颈点在ES，ES集群的磁盘满了，导致ES消息限流；消息都堆积在kafka，数据堆积量可能达到了几十亿；并不影响
