Kafka案例1-Kafka的安装
kafka/config/server.properties 中的 broker.id 及 advertised.listeners。（1）先启动zookeeper集群，然后启动kafka。（2）依次在master、slave1和slave2节点上启动kafka。3、进入到/opt/program/
Python 版分布式消息队列 Kafka 实现图片数据传输
在使用 Kafka 之前，通常需要先安装和配置 ZooKeeper。ZooKeeper 是 Kafka 的依赖项之一，它用于协调和管理 Kafka 集群的状态。ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务，它提供了可靠的数据存储和协调机制，用于协调分布式系统中的各个节点。Kafka 使用 ZooK
【Ubuntu】安装hbase
连接成功后，可以在 HBase Shell 中执行各种 HBase 命令来管理远程 HBase 服务。一旦进入 HBase Shell，可以执行各种查询和修改操作。是 HBase 服务的端口号（默认为 16000）。是远程 HBase 服务的主机名或 IP 地址，例如，如果远程 HBase 服务的主
大数据------JavaWeb------Tomcat（完整知识点汇总）
Tomcat完整知识点汇总
Spark编程基础
RDD算子分为转换（Transformation）算子和行动（ Action）算子，程序运行到转换算子时并不会马上执行转算子，只有碰到行动算子才会真正执行转换算子。
RabbitMQ脑裂问题
RabbitMQ的节点之间可能失去连接，每个节点都认为其他节点已经失败，会导致所谓的"脑裂"现象。每个节点都会试图独立运行，占用对方的资源，并试图启动。例如，两个集群节点A和B失去通信，都以为对方已经宕机，结果就可能出现共享数据损坏或者无法恢复/启动的情况。
17 大数据定制篇-shell编程
Linux Shell 中的变量分为，系统变量和用户自定义变量。HOMEHOME、HOMEPWD、SHELLSHELL、SHELLUSER 等等，比如： echo $HOME 等等…
如何使用PHP和RabbitMQ实现消息队列？
用PHP和RabbitMQ实现消息队列功能，其实也不复杂，主要有以下几个步骤。1、安装RabbitMQ。2、安装PHP的AMQP扩展。3、编写生产者、消费者进行验证。上面的代码只是做个简单的示例，如果运用到实际的项目当中需要做配置化、封装。
基于大数据的校园外卖系统的设计与实现 毕业论文+任务书+答辩PPT+Python项目源码及数据库文件+演示视频
本文的主要贡献包括：提出了一种基于大数据技术的校园外卖系统的设计思路和实现方法，为校园内外卖业务的管理和发展提供了新的思路和方法。引入了大数据技术，如数据挖掘和分析等，对订单数据进行深入挖掘和分析，提高了系统的预测和推荐能力，为用户提供更优质的服务。总之，本文基于大数据技术，使用Python语言开发
大数据怎么学？对大数据开发领域及岗位的详细解读，完整理解大数据开发领域技术体系
经常有小伙伴和我咨询大数据怎么学，我觉得有必要写一下关于大数据开发的具体方向，下次就不用苦哈哈的打字回复了
【大数据】Hadoop下载安装及伪分布式集群搭建教程
一文详解hadoop下载安装以及伪分布式集群搭建教程
一文彻底搞懂Kafka如何保证消息不丢失
在使用消息队列时，数据不丢失是至关重要的。Kafka 作为一款主流的消息队列系统，提供了多方面的机制来保障数据不丢失，针对生产者、消费者和代理节点三个层面，是如何保证数据不丢失的
1.Flink1.19、Flink1.18源码编译及本地运行
🔥 Flink1.19源码录制火热进行中！想要深入理解Flink的RPC通信、心跳机制以及Metric等核心组件吗？别犹豫了，直接来看源码吧！📚🎯 我知道你可能担心，源码那么复杂，我能看懂吗？会不会看了就忘？别担心，我来告诉你：底层的东西虽然深奥，但都是相互关联的，就像一张精密的网。只有深入其
springcloud 整合 RabbitMQ 消息中间件
另外，还需要确保在启动应用时，正确配置和启动 Spring Cloud Stream 和 RabbitMQ 相关的服务。消费者在确认消息已处理之前出现故障，导致消息可能被重新分配给其他消费者或丢失。消息中间件的配置问题，例如缓冲区大小设置不合理，导致消息在缓冲区溢出时丢失。生产者在发送消息后没有正确
2024/5/13 SpringBoot配置多个RabbitMQ
配置单个RabbitMQ时不需要关心底层的连接工厂是如何配置的，当把yaml内容填好它会自动配置连接工厂，只需要把交换机、队列、配置绑定起来即可。当需要配置多个mq时才需要自己手动配置连接工厂，并不是只能配置两个RabbitMQ，可以按这个格式配置更多个。唯一注意的是不要把这些队列和交换机搞混了即可
Spark--Scala基础知识总结(第二章)
Scala会区分不同类型的值，并且会基于使用值的方式确定最终结果的数据类型，这称为类型推断Scala使用类型推断可以确定混合使用数据类型时最终结果的数据类型如在加法中混用Int和Double类型时，Scala将确定最终结果为Double类型，如下图常量在程序运行过程中值不会发生变化的量为常量或值，常
深入探索Kafka：了解其不可或缺的核心组件
本文深入探讨了Kafka这一高性能、分布式流处理平台的核心组件。Kafka作为Apache的顶级项目，广泛应用于实时数据流传输和处理领域。本文将带您了解Kafka的架构设计和其核心组件的工作原理，包括Producer（生产者）、Broker（代理）、Consumer（消费者）、Topic（主题）、P
Flink保姆级教程,超详细,教学集成多个第三方工具(从入门到精通)
Flink 允许你通过实现接口来创建自定义数据源。// 定义一个自定义数据源Thread.sleep(1000) // 模拟数据生成延迟// 创建执行环境// 添加自定义数据源// 打印数据流// 启动 Flink 作业以上示例展示了如何在 Scala 中使用 Flink DataStream AP
基于Hadoop和Hive的聊天数据（FineBI）可视化分析
Fine BI支持Hadoop Hive数据源，可以直接连接Hive进行数据查询和可视化，且提供多种图表类型，包括折线图、柱状图、饼图等，满足用户不同的数据展示需求。本文将通过FineBI将hadoop和hive联系起来对聊天数据进行可视化报表分析
RabbitMQ保证消息的可靠性
确保生产者成功把消息发送到MQ确保MQ不会丢失消息确保消费者成功处理消息/*** 生产者。
