【微服务架构的守护神】Eureka与服务熔断深度解析
服务熔断是微服务架构中不可或缺的一部分，Eureka与Hystrix的结合使用，为微服务系统提供了强大的保护机制。本文详细介绍了服务熔断的概念、实现方式和最佳实践，并通过代码示例展示了如何在Spring Cloud应用中集成Eureka和Hystrix实现服务熔断。希望本文能够帮助读者深入理解服务熔
基于大数据的高校网络舆情监控引导系统设计和实现(源码+LW+部署讲解)
随着科学研究的不断深入，高校网络舆情监控引导数量的急剧增加，有关高校网络舆情监控引导的各种信息量也在不断成倍增长。面对庞大的信息量，就需要有高校网络舆情监控引导系统来提高工作的效率。通过这样的系统，我们可以做到信息的规范管理和快速查询，从而减少了管理方面的工作量。建立高校网络舆情监控引导系统，进一步
数据存储方案选择：ES、HBase、Redis、MySQL与MongoDB的应用场景分析
本文旨在探讨ES、HBase、Redis、MySQL和MongoDB这五种技术的核心特性和优势，通过分析它们在不同应用场景下的表现，为技术选型提供指导和建议。
搭建大型分布式服务（四十一）SpringBoot 整合多个kafka数据源-支持亿级消息生产者
本插件稳定运行上百个kafka项目，每天处理上亿级的数据的精简小插件，快速上手。< dependency > < groupId > io.github.vipjoey < artifactId > multi-kafka-starter < version > 最新版本号
基于优衣库（Uniqlo）业务场景的数据仓库与数据挖掘课程设计
我国的 IT（Internet Technology，互联网技术）技术发展程度基本上已经保持在国际水平，现阶段国内的BI 产品 也一直紧跟国际的标准技术要求，甚至在整个互联网领域中，我国的 IT技术处于较为领先的发展地位。分析技术有效运用在商业决策上，能够帮助企业的管理层对数据展开更加深入的分析和处
Kafka Producer原理与代码实例讲解
Kafka Producer原理与代码实例讲解1.背景介绍Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，广泛应用于实时数据流处理、日志收集、事件源系统等场景。Kafka 的核心组件之一是 Producer，它负责将数据发布到 Kafka 主题中。理解 Kafka Pro
Kubernetes Kafka 系列｜MirrorMaker 2 同步数据
MirrorMaker 2（简称MM2）是Apache Kafka的一个工具，主要用于跨Kafka集群的数据复制和同步。相比早期的MirrorMaker 1（简称MM1），MirrorMaker 2在设计和功能上有了显著的提升，能够更好地适应生产环境的需求。首先，MM2采用了并行复制的方式，能够实现
Spark Core内核调度机制详解(第5天）
本文主要详解了1. 如何构建DAG执行流程图 2. 如何划分Stage阶段3. Driver底层是如何运转 4. 确定需要构建多少分区(线程)
Eureka：服务发现的简单之道
Eureka作为微服务架构中的服务发现工具，通过其心跳续约、服务下线与剔除、自我保护等机制，提供了一种高效、可靠的服务注册与发现解决方案。通过搭建Eureka集群，可以进一步提高系统的可用性和稳定性。在实际开发中，合理地使用Eureka可以显著提升微服务架构的灵活性和扩展性。
RabbitMQ-消费者确认机制
消息失败之后会重新入队，然后再次异常，再次入队，无限循环，这会导致mq消息处理飙升，带来不必要的压力。为了缓解这种压力，利用Spring的retry机制，在消费者出现异常的情况下，利用本地重试，重试次数用完之后，再进行消息的投递或者消息的拒绝。
Hive实现delete、update操作
【代码】Hive实现delete、update操作。
基于Spark的智能餐饮推荐系统报告（只含部分代码）
推荐算法功能是基于python机器学习库实现的，旨在通过分析用户的历史行为和偏好，以及餐饮商户的菜品、评价等信息，为用户提供个性化的餐饮推荐。推荐算法功能是基于python机器学习库实现的，旨在通过分析用户的历史行为和偏好，以及餐饮商户的菜品、评价等信息，为用户提供个性化的餐饮推荐。通过分析用户的饮
头歌大数据答案（自用）
第一关# 命令行start-all.shnohup hive --service metastore &import org.apache.spark.sql.SparkSessionimport org.apache.spark.sql.functions.colimport org.ap
大数据与云计算——Spark的安装和配置
Apache Spark是一个基于内存的分布式计算框架，它提供了高效、强大的数据处理和分析能力。与传统的Hadoop MapReduce相比，Spark的主要优势在于其能够将数据集缓存在内存中，从而大大减少了磁盘I/O操作，提高了数据处理速度。
未授权访问：Hadoop 未授权访问漏洞
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，由于服务器直接在开放了 Hadoop 机器 HDFS 的 50070 web 端口及部分默认服务端口，黑客可以通过命令行操作多个目录下的数据，如进行删除，下载，目录浏览甚至命令执行等操作，产生极大的危害。
spring boot 之 整合 kafka
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IDEA开发Spark应用实战(Scala)
这份面试题几乎包含了他在一年内遇到的所有面试题以及答案，甚至包括面试中的细节对话以及语录，可谓是细节到极致，甚至简历优化和怎么投简历更容易得到面试机会也包括在内！也包括教你怎么去获得一些大厂，比如阿里，腾讯的内推名额！某位名人说过成功是靠99%的汗水和1%的机遇得到的，而你想获得那1%的机遇你首先就
大数据相关招聘岗位可视化分析-毕业设计
本次数据集来源于xx招聘网共计4223条招聘信息，每条招聘信息字段包括岗位名称、公司名称、工作经验要求、学历要求、工作地点、薪酬、公司规模、发布时间、公司福利共9条字段信息。。
大数据Hive——数据倾斜
什么是数据倾斜呢?简单的讲，数据倾斜就是在我们计算的时候，由于数据的分布不均，导致大量的数据集中在一台或者几台服务器上，造成数据的热点问题，这些数据的计算速度往往低于平均计算速度，从而导致整个计算过程变慢用Hive算数据的时候reduce阶段卡在99.99%用SparkStreaming做实时算法时
Flink集群运行模式
我们了解了flink的一个集群的一个基础架构，包括里面核心的一些组件，比如说jobmanager，taskmanager等一些组件的一些主要的一些组成。本节课程开始我们学习flink的一个集群部署模式。首先我们来看一下flink集群部署模式究竟应该有哪一些种类。我们根据两种条件将flink集群部署模
