Kafka之Broker原理
本文介绍Broker服务器，主要讲了Broker中日志的存储，从大到小依次为Partition、Segment，副本机制的具体存储形式，是怎么进行负载均衡和容灾保障的，在Segment中我们直到了Segment是由一个Log文件和两个索引文件组成的，索引文件主要起的是一个提升查询效率的作用。随后当k
WPF做了一个VisionPro的小程序
WPF如何添加VisionPro的控件；VisionPro二次开发中如何加载程序；VisionPro二次开发如何加载图片；VisionPro二次开发如何实时的更改参数；VisionPro二次开发如何获取结果，图片结果；VisionPro二次开发如何在图像上增加图形；
rabbitmq
用途● 流量削峰最大处理量如果是一秒一万条订单，一秒钟来了两万条，可以先存在消息队列里面，按照能力去消费处理● 应用解耦下单后，需要去调用很多其他系统，使用我们的发布订阅，让需要接受这条消息的服务监听这个queue● 异步处理在我们一些需要异步调用的场景中，回调核心概念生产者交换机（需要重点理解）接
毕业设计 基于大数据B站数据分析项目
今天向大家介绍如何使用大数据技术，对B站的视频数据进行分析，得到可视化结果。这里学长分为两个部分描述：🧿 选题指导, 项目分享：见文末分析方向：首先从总体情况进行分析，之后分析综合排名top100的视频类别。总体情况部分包括：综合排名top100部分包括：5. top100类别占比。6. top1
Flink笔记
AApache Flink 是一个实时计算框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。这个图展示了一个典型的数据处理架构，强调了 Apache Flink 的应用场景和功能。让我们从左到右分步骤详细解释
大数据技术学习回顾01-大数据的特点、技术体系(三驾马车)
大数据学习内容回顾笔记整理~
配置管理新纪元：Eureka引领分布式服务配置潮流
本文将深入探讨如何在Eureka中实现服务的分布式配置管理，包括配置中心的搭建、配置更新机制和配置管理的最佳实践。通过使用Eureka和Spring Cloud Config，您可以实现服务的分布式配置管理，支持配置的集中存储、动态更新和一致性保证。本文详细介绍了搭建配置中心、服务配置获取、动态配置
Kafka生产消费实战-JAVA
Kafka生产消费实战
Hadoop文件上传的步骤
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SpringCloud中Eureka和Nacos的区别和各自的优点
Eureka作为一个注册中心，服务提供者把服务注册到注册中心，服务消费者去注册中心拉取信息， 然后通过负载均衡得到对应的服务器去访问。服务提供者每隔30s向注册中心发送请求，报告自己的状态，当超过一定时间没有发送时，注册中心会认为该服务宕机，会把它剔除。需要自己手动编写这个程序和导入依赖创建服务注册
Hadoop完全分布式+spark（python）
大数据学习Hadoop完全分布式+spark搭建
Hadoop简单应用程序实例
Hadoop是一个分布式系统基础架构，主要用于大数据的存储和处理。它允许使用简单的编程模型跨集群处理和生成大数据集。Hadoop主要由HDFS（Hadoop Distributed FileSystem，分布式文件系统）和MapReduce编程模型两部分组成。
Java技术栈总结：kafka篇
如果集群发现超过10s没有续约的消费者，会将其踢出消费者，触发消费组的reblance机制，将该分区的交给消费组里的其他消费者进行消费。随着积压消息的增多，消费者的寻址性能会下降，最终导致整个kafka对外提供服务的性能很差，从而造成其他服务访问速度变慢，造成服务雪崩。总结：集群中有多个broker
【Kafka专栏 13】Kafka的消息确认机制：不是所有的“收到”都叫“确认”！
在深入了解消息确认机制之前，我们先简要回顾一下Kafka的基础架构。Kafka是一个分布式的流处理平台，它主要由三个核心组件构成：Producer（生产者）、Broker（代理）和Consumer（消费者）。生产者负责发送消息到Kafka集群，代理负责存储和管理这些消息，而消费者则从Kafka集群中
【云计算】阿里云、腾讯云、华为云RocketMQ、Kafka、RabbitMq消息队列对比
阿里云、腾讯云、华为云RocketMQ、Kafka、RabbitMq消息队列中间件产品对比
大数据处理基础:SparkvsHadoop
1.背景介绍1. 背景介绍大数据处理是现代计算机科学中的一个重要领域，涉及到处理和分析海量数据。随着数据的增长和复杂性，传统的数据处理方法已经无法满足需求。因此，大数据处理技术诞生，为处理海量数据提供了高效的方法。在大数据处理领域，Spark和Hadoop是两个非常重要的技术。Spark是一个快速、
Flink系列六：Flink SQl 之常用的连接器（Connector）
动态表 & 连续查询，连接器（Connector），数据格式
spring boot 集成kafka ，并且实现 发送信息，进行消费信息（亲测有效）
以后我们的controller 或者 service 就调用生产者，消费者写好之后就自动监听信息，并且进行处理信息了，也就是把我们的业务逻辑写到消费者里面就可以。有一个spring boot 项目，现在要集成kafka ，并且要实现 生产者，消费者信息；前提是我们要有一个kafka
Spark调度底层执行原理详解（第35天）
Spark调度底层执行原理是一个复杂而精细的过程，它涉及到多个组件的交互和协同工作，以实现大数据处理的高效性和灵活性。本文主要对Spark调度底层执行原理进行详细解析。
kafka--发布-订阅消息系统
kafka是分布式的高并发的基于发布/订阅模式的消息队列软件系统。
