Kafka Producer之幂等性
幂等性通过消耗时间和性能的方式，解决乱序和重复问题。但是只能保证。
Python--Spark RDD filter 方法使用及性能优化笔记
在Apache Spark中，RDD（弹性分布式数据集）是基本的数据结构，用于处理大规模数据集。filter是 RDD 的一个常用方法，用于对数据进行过滤，只保留满足特定条件的数据。
微服务边界守卫：Eureka中服务隔离策略的实现
如果需要更细粒度的隔离控制，可以开发自定义的隔离规则。以下是一个使用Spring Cloud的@Service@Autowired在这个示例中，我们根据服务实例的安全组信息，使用获取特定组的服务实例列表。
数据仓库之StarRocks
Palo，中国的互联网公司百度开发并开源的，后更名为doris。StarRocks是一款由doris的一个分支演化而来的、开源分布式列式存储数据库。旨在提供高性能、高可靠性和低延迟的大数据分析和查询服务。
Spark常见算子详解
groupByKey 和groupby 的区别是前者是确定以key为分组，所以只返回value的迭代器，程序上后者不确定以什么来分组，所以返回[(String,Int) (K,V)]定义：countByKey算子统计K-v类型的数据中的Key的次数，countByValue统计所有的value出现的
Flink-窗口详解:(第44天)
Apache Flink的窗口机制是处理实时流数据的关键功能之一，它允许开发者将数据流切分成有限的“块”（或称为“窗口”），并在这些块上执行计算。本文对Flink窗口机制的详细解析，并结合具体例子进行分析。
SpringBoot整合Flink CDC，实时追踪mysql数据变动
Flink CDC（Flink Change Data Capture）是一种基于数据库日志的CDC技术，它实现了一个全增量一体化的数据集成框架。与Flink计算框架相结合，Flink CDC能够高效地实现海量数据的实时集成。其核心功能在于实时监视数据库或数据流中的数据变动，并将这些变动抽取出来，以
zookeeper和Kafka消息队列群集部署
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布/订阅消息系统kafka是Apache组织下的一个开源系统可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景。
数据平台发展史-从数据仓库数据湖到数据湖仓
所谓「数据平台，主要是指数据分析平台，其消费（分析）内部和外部其它系统生成的各种原始数据（比如券商柜台系统产生的各种交易流水数据，外部行情数据等），对这些数据进行各种分析挖掘以生成衍生数据，从而支持企业进行数据驱动的决策」数据分析平台，需要上游系统（内部或外部）提供原始数据；- 数据分析平台，会经过
kafka生产者
生产者调用方法。ProducerRecord 是 Kafka 中的一个核心类，它代表了一组 Kafka 需要发送的 key/value 键值对，它由记录要发送到的主题名称（Topic Name），可选的分区号（Partition Number）以及可选的键值对构成。然后经过拦截器 -》 序列化器(k
hive数据仓库项目练习
hive数据仓库项目练习
Kafka 简单介绍
Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（MQ，Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。
flink初学者踩坑系列：flink1.17集群模式在jdk17启动不了
经过文心一言的指点（虽然是文心一言指出解决方法，但我问了好多遍、换着问法才终于问出来了。在 Java 9 及更高版本中，模块系统引入了新的模块化概念，这意味着某些包和类不再默认可见。在Linux系统jdk17环境下启动flink1.17，输入start-cluster.sh，输入jps，flink相
Hive数据仓库建模理论
粒度定义意味着对各事实表行实际代表的内容给出明确的说明。粒度传递了同事实表度量值相联系的细节所达到的程度方面的信息。它给出了后面这个问题的答案:“如何描述事实表的单个行?粒度定义是不容轻视的至关重要的步骤。在定义粒度时应优先考虑为业务处理获取最有原子性的信息而开发维度模型。原子型数据是所收集的最详细
智能微服务调度：Eureka中的区域感知性配置指南
Eureka，作为Netflix开源的服务发现框架，提供了区域感知性配置，允许服务消费者优先访问同一区域的服务实例。本文将深入探讨如何在Eureka中配置服务的可用性区域感知性，通过实际代码示例，指导您优化微服务架构的地理冗余和负载均衡策略。本文详细介绍了在Eureka中配置服务的可用性区域感知性的
Spark源码阅读02-Spark核心原理之作业执行原理
学习技术一定要制定一个明确的学习路线，这样才能高效的学习，不必要做无效功，既浪费时间又得不到什么效率，大家不妨按照我这份路线来学习。大家不妨直接在牛客和力扣上多刷题，同时，我也拿了一些面试题跟大家分享，也是从一些大佬那里获得的，大家不妨多刷刷题，为金九银十冲一波！} else 0Ltry {//首先
RabbitMQ中如何解决消息堆积问题
对于无法立即处理或处理失败的消息，可以配置死信交换器和队列，当消息达到一定重试次数或者超过一定期限未被成功ACK时，消息将被转发到死信队列中，后续可以单独处理这部分消息，避免阻塞正常的消息流。当然，更重要的是理解业务需求和消息处理的规律，制定合理的架构和策略。： 对于不在活跃节点上的消息，可以启用惰
RabbitMq
消息传递模式：RabbitMQ支持多种消息传递模式，包括发布/订阅、点对点和工作队列等，使其更灵活适用于各种消息通信场景。消息路由和交换机：RabbitMQ引入交换机的概念，用于将消息路由到一个或多个队列。允许根据消息的内容、标签或路由键进行灵活的消息路由，从而实现更复杂的消息传递逻辑。消息确认机制
数仓工具—Hive语法之数组函数用法和示例
之后，您可以使用数组操作函数来操作数组类型。数组函数将自然语言文本的字符串分割成单词和句子，每个句子在适当的句子边界处断开，并作为单词数组返回。函数根据数组元素的自然排序对输入数组进行升序排序并返回。例如，考虑以下示例对数组字符串进行排序并返回排序后的数组。例如，以下示例仅从键值对 map 类型中返
Kafka-exporter监控消费速度与生产速度差异规则
PromQL实现检测Kafka消费者组的消费进度，确保它们没有落后太多，并且在积极地消费消息。
