RabbitMQ的工作模式
首先来了解一下AMQPAMQP，即 Advanced Message Queuing Protocol（高级消息队列协议），是一个网络协议，是应用层协议 的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息，并不受客户端/中 间件不同产品，不同的开发语言等条件的限制。20
毕业设计 大数据B站数据分析可视化系统
🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩毕业设计 大数据B站数据分析可视化系统🥇学
在Hadoop中，如何有效地管理和优化SQL查询性能？
Hadoop集群的容灾计划是为了确保在发生灾难性事件时，数据和业务能够迅速恢复，减少停机时间和数据损失。
RabbitMq的基本使用
在上一篇中我们介绍了什么是消息队列(MQ）和消息队列的作用已经常见的几种实现消息代理的技术。这篇我们来详细将以下RabbitMq的使用。
Spring Boot 集成 Kafka
本文介绍了如何在 Spring Boot 项目中集成 Kafka，包括 Kafka 的基本概念、Spring Boot 集成 Kafka 的步骤、配置项以及实际应用案例。通过集成 Kafka，我们可以构建出高效、可靠的消息驱动应用，实现系统之间的异步通信和解耦。
Java操作Zookeeper（原生API详解，带demo）
有节点返回上面的数据，否则就是返回null。
基于大数据的世界500强数据的行业经营特征分析系统
Spring Boot是一个基于Java的开源框架，旨在简化Spring应用程序的初始化和开发过程。它是由Pivotal团队开发的，使开发者能够更快、更高效地构建应用程序。Spring Boot框架在Java开发领域中极受欢迎，主要因为它带来了诸多便利。首先，Spring Boot通过自动配置大大简
基于java+springboot的spark的汽车行业大数据分析系统
基于 Java+Spring Boot 和 Spark 的汽车行业大数据分析系统是一款为汽车行业提供深度洞察的智能分析平台。系统可从多渠道收集数据，包括汽车销售数据（车型、销量、价格、地域分布等）、售后服务数据（维修记录、故障类型、配件使用等）、用户调研数据（满意度、偏好等）以及网络舆情数据（消费者
初识Flink
伴随现代信息技术的持续发展，我们能清晰地察觉到，信息生产的规模不断扩张，信息更新的速率持续攀升。以电商系统为例，用户从搜索商品到下单支付，整个链路可能短短几秒就可以完成，倘若能在这条链路里更迅速地分析与挖掘出价值更高的信息，便能取得优势地位。在这种需求推动的宏大背景下，各类批处理、流处理引擎得以快速
毕业设计项目 大数据房价数据分析及可视化(源码分享)
今天分享一个大数据毕设项目：毕设分享 大数据房价数据分析及可视化(源码分享)🧿 项目分享:见文末!实现效果毕业设计 房价大数据可视化分析网络爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。爬虫对某一站点访问，如果可以访问就下载其中的网页内容，并且通过爬虫解析模块解析得到的网页链接，把
大数据的爬虫步骤
在使用爬虫时，需要注意遵守相关的法律法规和网站的使用协议。未经授权的爬虫行为可能侵犯网站的版权、隐私等权益，导致法律纠纷。因此，在使用爬虫前，最好先了解目标网站的使用协议和法律法规，确保自己的爬虫行为是合法的。选择第一个进入，选择标头就会有我们需要用的Cookie和User-Agent。对于我们的编
使用Kafka构建大规模消息传递系统
Apache Kafka 是一个开源的流处理平台，由 LinkedIn 开发并于 2011 年开源，现由 Apache 软件基金会维护。Kafka 的主要特点包括：高吞吐量：能够处理大量消息，适用于高并发场景。持久化：消息可以持久化存储，保证数据的可靠性和可用性。可扩展性：支持水平扩展，可以通过增加
ZooKeeper客户端神器 —— zkclient
ZooKeeper客户端神器 —— zkclient zkclient zkclient - A simple and effective Java client for zookeeper (both support zookee
Hadoop在大数据落地实施的全面指南(PPT 78页)
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：本PPT详细介绍了如何运用Hadoop技术来实施大数据项目。内容涵盖了大数据的基础知识、Hadoop生态系统的组件及其在大数据处理中的作用，以及Hadoop的优势和架构。通过实例演示了Hadoop的配置和应用，并探讨了大数据应用案例，挑战及解决方案，并展望
详解kafka消息发送重试机制的案例
在 Kafka 生产者中实现消息发送的重试机制，可以通过配置 KafkaProducer 的相关属性来实现。以下是一些关键的配置项：retries：设置生产者发送失败后重试的次数。retry.backoff.ms：设置生产者在重试前等待的时间。buffer.memory：设置生产者在内存中缓存数据的
环保在线监测平台：环境健康云监测，大数据助力生态文明建设
在这个数字化时代，环境监测正经历着一场深刻的变革。今天我要为大家深入剖析一套集成了物联网、大数据和云计算等前沿技术的环保在线监测平台，看它如何通过技术创新，为环境保护事业提供更加科学、高效的支撑。
hive on tez 指定队列后任务一直处于running状态
抢占是 YARN 在资源紧张时的机制，用于重新分配低优先级任务的资源给更高优先级的任务。configured capacity=5%，表示队列的初始容量百分比，即avation队列在最开始可以使用132G*5%=6.75G，75*5%=3.75cores。: 这是当前等待资源的最高优先级请求的优先级
推荐几种主流数据仓库：深度剖析与对比
虽然Hadoop本身不是数据仓库，但它提供了数据仓库的基础架构，并与Hive、HBase等工具配合使用，构建出完整的数据仓库解决方案。Apache Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库系统，它将数据存储在HDFS（Hadoop Distributed File System）中，并提供了类似
goframe开发一个企业网站 rabbitmq队例15
本文介绍了在GoFrame框架中实现RabbitMQ消息队列的完整解决方案。通过YAML配置文件管理RabbitMQ的连接信息，支持普通消息、延迟消息和死信队列功能。在pkg层封装了RabbitMQ的基础操作，包括连接初始化、交换机和队列声明、消息发布和消费等核心功能。业务逻辑层实现了消息的发送、消
PySpark中的StructStreaming的使用
Spark在2016年Spark2.0版本中发布了新的流计算的API:Structured streaming结构化流。Structured streaming是一个基于SparkSOL引擎的可扩展、容错的全新的流处理引擎。
