RabbitMQ3.13.x之一_WindowServer2019中安装RabbitMQ详细教程
RabbitMQ3.x之一_WindowServer2019中安装RabbitMQ详细教程,包括ErLang与RabbitMQ安装及环境变量配置
docker更换国内源加速
1、在/etc/docker/下修改（如有）或创建daemon.json文件。更换docker的国内镜像源，可以加快镜像的下载。3、重启docker。4、查看是否更换成功。
HBase安装，配置，启动，检查
HBase安装，配置，启动，安装检验 (进程查看，web UI界面，客户端交互)
docker-compose部署kafka、SASL模式(密码校验模式)
注意点：192.168.1.20 是宿主机的ip。
spark和scala环境安装与部署，有手就行
source /etc/profile使环境变量生效，接着scala -version查看是否安装成功，出现画线版本号即为成功。解压安装包 tar -zxvf /opt/scala2.12.12.tgz -C /opt/9.查看spark是否安装成功 返回主目录下输入spark-submit -
RabbitMQ的常见工作模式
Topic类型与Direct相比，都是可以根据 RoutingKey 把消息路由到不同的队列。只不过 Topic 类型Exchange可以让队列在绑定 Routing key 的时候使用通配符！
分布式进阶（二二）——分布式框架之可扩展：Zookeeper
本章，我介绍了Zookeeper的数据模型和最典型的几种使用场景，并在作为注册中心时，对Zookeeper和Eureka进行了比较。
重生之开启大数据之路
有一个误区，Spark是基于内存的计算，所以快，这不是主要原因，要对数据做计算，必然得加载到内存，Hadoop也是如此，只不过Spark支持将需要反复用到的数据Cache到内存中，减少数据加载耗时，所以Spark跑机器学习算法比较在行（需要对数据进行反复迭代）。2.容易上手开发：Spark的基于RD
@KafkaListener的配置使用
【代码】spring-kafka的配置使用。
flink的自动类型推导：解决udf的通用类型问题
使用flink的自动类型推导解决udf的通用类型问题
Hive调优总结
概述:hive的参数配置, 就是在那里配置hive的参数信息, 根据配置地方不同, 作用范围也不一样.配置方式:1. set方式进行设置.2. 命令行方式进行设置.3. 配置文件方式进行设置.优先级问题:set方式 > 命令行方式 > 配置文件方式作用范围:set方式 < 命令行方式 < 配置文件方
毕业设计 基于大数据情感分析的网络舆情分析系统(源码+论文)
Python下有多款不同的 Web 框架，Django是最有代表性的一种。许多成功的网站和APP都基于Django。Django是一个开源的Web应用框架，由Python写成。Django采用了MVC的软件设计模式，即模型M，视图V和控制器C。
如何在Lambda Architecture中实现数据仓库与OLAP
1.背景介绍数据仓库和OLAP技术在现代数据分析和业务智能领域发挥着重要作用。随着数据规模的增长，传统的数据仓库和OLAP技术面临着挑战，需要更高效、可扩展的架构来支持大规模数据处理。Lambda Architecture 是一种新型的大数据处理架构，它结合了实时处理和批处理的优点，提供了一种有效的
Kafka数据推送配置 | 如何设置账号密码验证？
背景：之前资产信息用网络接口进行数据推送，但是接口推送需要验证而且反应较慢。Kafak中间件提供了另一种可行的数据推送方式，它可以进行消息队列推送，且反应速度快。但是Kafka需部署在公网环境，并进行登录验证，如果部署Kafka后未设置登录验证，会被恶意扫描到，此时向Kafka里面push超过1G的
Hive 数据类型
Hive 中的基本数据类型也称为原始类型，包括整数、小数、文本、布尔、二进制以及时间类型。整数:TINYINT、SMALLINT、INT、BIGINT小数: FLOAT、DOUBLE、DECIMAL文本: STRING、CHAR、VARCHAR布尔:BOOLEAN进制:BINARY时间: DATE、
Eureka vs. Nacos:注册中心角色之间的不同特性
Eureka和Nacos在微服务架构中作为注册中心具有不同的功能和规则。它们在服务获取机制、CAP理论影响（Eureka默认为AP，而Nacos根据实例类型而异）、数据存储方法（Eureka使用内存存储，Nacos支持多种存储选项）以及加载策略（Eureka使用饥饿加载，Nacos采用惰性加载）方面
RabbitMQ详解与常见问题解决方案
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景，RabbitMQ 也就非常适用于在分布式应用程序之间传递消息。
SpringBoot集成Flink-CDC，实现对数据库数据的监听
SpringBoot 集成 Flink CDC 实现对数据库表中数据变动的监听，源码中实现简易版增量迁移。
什么是RabbitMQ的死信队列
当消息变成“死信”之后，如果配置了死信队列，它将被发送到死信交换机，死信交换机将死信投递到一个队列上，这个队列就是死信队列。3.消息被拒绝：当消费者明确拒绝一条消息时，它可以被标记为死信并发送到死信队列。如果消息在规定的时间内没有被消费，它可以被认为是死信并被发送到死信队列。1.消息处理失败：当消费
【Spark编程基础】实验一Spark编程初级实践（附源代码）
Line 类的第一个参数表示其位置，第二个参数表示另一个端点，Line 放缩的时候，其中点位置不变，长度按倍数放缩（注意，缩放时，其两个端点信息也改变了），另外，Line 的 move 行为影响了另一个端点，需要对move 方法进行重载。Circle 类第一个参数表示其圆心，也是其位置，另一个参数表
