【kafka】大数据编写kafka命令使用脚本，轻巧简洁实用kafka
这个脚本提供了一个用户友好的界面，整合了常见的 Kafka 操作功能，包括主题操作、生产者操作、消费者操作、配置操作、消费者组操作以及生产者和消费者的性能测试。通过简单的数字选择，用户可以轻松地进入相应的操作菜单，执行所需的命令，大大提高了操作效率。
大数据面试题--kafka夺命连环问（前15问）
kafka面试题
kafka和Flume的整合
在窗口不断的发送文本数据，数据被抽取到了kafka中，如何获取kafka数据呢？启动一个消息生产者，向topic中发送消息，启动flume,接收消息。
EMR Spark-SQL性能极致优化揭秘 Native Codegen Framework
本文介绍了EMR团队在Spark Native Codegen方向的探索实践，限于篇幅若干技术点和优化没有展开，后续可另开文详解，例如:1.极致Native算子优化2.数据转换详解3.Weld Dict优化大家感兴趣的任何内容欢迎沟通: )EMR Spark-SQL性能极致优化揭秘 Native C
一个基于Zookeeper+Dubbo3+SpringBoot3的完整微服务调用程序示例代码
Dubbo3 的官方文档地址：其针对一些问题进行了优化和改变。个人整理3个小的方面：1. 在服务注册方面使用 @DubboService 注解，不再使用 @Service 这个关键词，以区别于 Spring 的 @Service 注解。即 @Service 注解从 3.0 版本开始就已经废弃了。2.
在Hadoop中如何优化MapReduce作业的执行时间？
在Hadoop中优化MapReduce作业的执行时间是一个多方面的过程，涉及到了解作业的特点、配置优化、硬件资源调配、数据预处理等多个方面。
python大数据：聚类分析
该算法的核心思想是通过计算每个点的可达距离（Reachability Distance）和核心距离（Core Distance）来确定数据点之间的密度关系，从而自动发现数据中的层次结构，而无需预先设定簇的数量。作为一种无监督学习方法，聚类分析不依赖于事先定义的标签或类别，而是通过对数据本身的特性进行
毕设项目分享 大数据招聘数据可视化系统（源码+论文）
🔥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 大数据招聘数据可视化系统（源码+论
探索电商用户行为：Hive数据仓库之电商用户数据分析系统
探索电商用户行为：Hive数据仓库之电商用户数据分析系统 【下载地址】Hive数据仓库之电商用户数据分析系统 本项目是一个基于Hive数据仓库的电商用户数据分析系统，旨在通过大数据技术对淘宝平台发布的公开数据进行深入分析，并提供可视
kafka+zookeeper的搭建
kafka+zookeeper的配置
大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：集群资源动态分配的智慧（上）（23 / 30）
本文围绕 Impala 集群资源动态分配，阐述其重要性、与其他技术关联，介绍负载感知算法、自适应机制等核心技术，通过广告、电商、金融、电信案例展示效果，分析资源竞争、预测准确性挑战与应对。
面试题：消息积压怎么解决？RocketMQ与Kafka有哪些区别？Kafka性能优于RocketMQ的原因？
RocketMQ和Kafka在数据可靠性、消费失败重试、分布式事务消息、Broker端消息过滤、消息顺序性以及适用场景等方面也存在显著差异。消息积压是消息中间件中常见的问题，尤其是在高并发、大数据量的场景下。RocketMQ通过一系列机制来应对消息积压问题
【Rabbitmq篇】RabbitMQ⾼级特性----消息确认
介绍RabbitMQ⾼级特性----消息确认
大数据技术Kafka详解 ① | 消息队列（Messages Queue）
大数据技术Kafka详解 ① | 消息队列
Docker安装zookeeper(zookeeper-latest)与Kafka(kafka-latest)
-e KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://123.60.133.141:9092 这个IP一定要是外网IP，不要设置为内网IP。# KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME当前主机IP或地址（重点：如果是服务器部署则配服务器IP或域名否则
Docker Compose部署Kafka（非Zookeeper）
整个工具的代码都在Gitee或者Github地址内。
spark-on-k8s 介绍
spark客户端提交任务到apiserver，创建driverdriver根据配置，创建指定数量的executordriver调度task到指定的executor计算数据域和计算域都在executor任务结束之后，driver销毁所有executor，同时自己也退出，也可以根据配置选择保留exe
Kafka的心跳处理机制用到了时间轮算法
现在正是金三银四的春招高潮，前阵子小编一直在搭建自己的网站，并整理了全套的**【一线互联网大厂Java核心面试题库+解析】：包括Java基础、异常、集合、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis、Redis、数据库、中间件MQ、Dubbo、Linux、Tomcat、ZooKeeper、N
RabbitMQ轻松构建高效可靠的消息队列系统
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kafka消费端常见故障及处理方法
kafka消费端经常会出现一些故障，一起来分析一下故障原因以及解决方法。
