SpringBoot基于RabbitMQ实现消息可靠性
消息从发送到消费者接收 会经历的过程如下：丢失消息的可能性发送时丢失：生产者发送的消息未送达exchange消息到达exchange后未到达queueMQ宕机，queue将消息丢失consumer接收到消息后未消费就宕机针对这些问题，RabbitMQ分别给出了解决方案生产者确认机制mq持久化消费者确
【WPF】聊聊WPF中INotifyPropertyChanged [TOC]
接口用于向客户端发出某一属性值已更改的通知。在应用有两种方式OneTime模式、OneWay模式和TwoWay模式。OneTime模式OneTime模式是一个初始化一次绑定。不常用。OneWay模式绑定源的每一次变化都会通知绑定目标，但是绑定目标的改变不会改变绑定源。当绑定源的数据实体类没有实现IN
RabbitMQ实现保证消息可靠性
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Spark实战：词频统计
在Spark实战中，我们通过Scala和Python两个版本分别实现了词频统计的功能。首先，我们从文本文件中创建了RDD，然后按空格拆分进行扁平化映射，接着将单词数组映射成二元组数组，之后对二元组数组进行按键归约，最后将词频统计结果按次数降序排列。在分步实现的基础上，我们还可以通过一步命令直接完成整
Python实战：Python在实时数据流处理中的Flink与Kafka集成
Flink和Kafka是实时数据流处理领域的两个关键技术。Flink是一个流处理框架，用于实时处理和分析数据流，而Kafka是一个分布式流处理平台，用于构建实时数据管道和应用程序。
RabbitMQ的介绍和使用
MQ（MessageQueue），中文是消息队列，字面来看就是存放消息的队列。也就是事件驱动架构中的Broker常见的MQRabbitMQ，适用于中小型企业开发，如果对性能要求比较高的并且需要定制服务的大型企业推荐使用Kafka。下面会介绍RabbitMQ的使用。RabbitMQ概述RabbitMQ
集成框架-RabbitMQ重试和确认
在中，你可以使用yml格式的配置文件来配置RabbitMQ的重试机制。spring:rabbitmq:port: 5672listener:simple:retry:initial-interval: 5000 # 初始重试间隔时间（毫秒）max-attempts: 3 # 最大重试次数max-in
spark君第一篇图文讲解Delta源码和实践的文章
手绘了下图所示的kafka知识大纲流程图（xmind文件不能上传，导出图片展现），但都可提供源文件给每位爱学习的朋友《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》点击传送门，即可获取！手绘了下图所示的kafka知识大纲流程图（xmind文件不能上传，导出图片展现），但都
Docker部署RabbitMQ与简单使用
官网地址： Messaging that just works — RabbitMQ我的Docker博客:Docker-CSDN博客其中包含几个概念：：生产者，也就是发送消息的一方：消费者，也就是消费消息的一方：队列，存储消息。生产者投递的消息会暂存在消息队列中，等待消费者处理：交换机，负责消息路由
如何在JMeter中玩懂KAFKA
通过JMeter来理解KAFKA的基本原理，能帮助我们如何来压测KAFKA。内容详细。值得细细品尝。
Kafka 监控及使用 JMX 进行远程监控的安全注意事项
众所周知，Kafka 的集中式设计具有很强的耐用性和容错性。此外，由于 Kafka 是一个分布式系统，因此 Topic 在多个节点之间进行分区和复制。此外，Kafka 可以成为数据集成的极具吸引力的选择，具有有意义的性能监控和对问题的及时警报。基本上，当对 Kafka 问题进行故障排除时，应用程序管
ZooKeeper 应用场景深度解析
ZooKeeper 是一个分布式协调服务，被广泛应用于构建高可用、可靠性强的分布式系统。它提供了一组简单而强大的原语，用于解决分布式系统中常见的协调和同步问题。在本文中，我们将深入探讨 ZooKeeper 的多个应用场景，为读者呈现 ZooKeeper 在实际项目中的卓越价值
Docker安装部署RabbitMQ & 密码修改 &创建用户及角色
其中 rabbitmq 是自己的容器中 RabbitMQ 的名称，可通过 docker ps -a 进行查看，然后替换自己容器中的 名称 即可。-v：映射目录或文件，启动了一个数据卷容器，数据卷路径为：/var/lib/rabbitmq，再将此数据卷映射到住宿主机的/data目录。–hostname
Kafka---总结篇
Kafka的message是按topic分类存储的，topic中的数据又是按照一个一个的partition即分区存储到不同broker节点。确定好消息的topic+partition后，直接发送给对应leader副本所在的broker。LSO 的值等于事务中第一条消息的位置(firstUnstabl
一篇文章完成Hbase入门
HBase是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的NoSQL数据库。
Flink RocksDB状态后端优化总结
截至当前，Flink 作业的状态后端仍然只有 Memory、FileSystem 和 RocksDB 三种可选，且 RocksDB 是状态数据量较大（GB 到 TB 级别）时的唯一选择。RocksDB 的性能发挥非常仰赖调优，如果全部采用默认配置，读写性能有可能会很差。但是，RocksDB 的配置也
（文章整理）追源索骥：透过源码看懂Flink核心框架的执行流程
flink源码分析文章整理
大数据实验四-MapReduce编程实践
本实验使用了MapReduce框架实现了多个文本文件中的WordCount词频统计功能。通过编写Map处理逻辑，将每个文本文件中的单词进行拆分并统计数量。在Reduce处理逻辑中，对相同的单词进行合并统计，并输出最终结果。在main方法中，设置了作业的配置信息、任务类型、输入输出路径等。实验结果展示
RabbitMQ3.13.x之二_RabbitMQ所有端口说明及开启后台管理功能
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Flink面试（2）
1) CheckpointCoordinator(检查点协调器) 周期性的向该流应用的所有source算子发送 barrier(屏障)。2) 当某个source算子收到一个barrier时，便暂停数据处理过程，然后将自己的当前状态制作成快照，并保存到指定的持久化存储中，最后向CheckpointCo
