ETL数据仓库的使用方式
ETL数据仓库使用方式。
深入了解Kafka的文件存储原理
Kafka最初由Linkedin公司开发的分布式、分区的、多副本的、多订阅者的消息系统。它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。kafka对消息保存是根据Topic进行归类，发送消息者称为Producer；消息接受者称为Consumer；此外kafka集群
详解Nacos和Eureka的区别
nacos和eureka的区别
hive 环境配置
是适用于Windows的Docker桌面，是Docker设计用于在Windows 10上运行。它是一 个本地 Windows应用程序，为构建、交付和运行dockerized应用程序提供易于使用的开发环境。使用Windows原生Hyper-V虚拟化和网络，是在Windows上开发Docker应用程序的
【Hadoop】Yarn 任务管理指令
【代码】【Hadoop】Yarn 任务管理指令。
spark概述
MapReduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组spark：Apache Spark
【超详细】HIVE 日期函数（当前日期、时间戳转换、前一天日期等）
【超详细】HIVE 日期函数（当前日期、时间戳转换、前一天日期等）常量：当前日期、时间戳前一天日期、后一天日期获取日期中的年、季度、月、周、日、小时、分、秒等时间戳转换秒 to 时间戳时间戳 to 秒日期 to 时间戳日期之间月、天数差
【数仓】kafka软件安装及集群配置
Kafka集群的配置涉及多个方面，包括broker、Zookeeper、producer和consumer的配置。不过，通常我们主要关注的是broker和Zookeeper的配置，因为它们是构成Kafka集群的基础。以上只是Kafka配置的一部分，实际上Kafka的配置项非常多，可以根据具体的需求和
Zookeeper学习1：概述、安装、应用场景、集群配置
为分布式框架组件提供协调服务的中间件 == 【类似：文件系统+通知机制】== 负责存储上下层应用关系的数据以及接收观察者注册监听，一旦观察查关心的数据发生变化，则Zookeeper会将数据变化推送给观察者Zookeeper由一个领导者(Leader),多个跟随者(Follower)组成的集群 ==半
大数据离在线混部场景资源调度的演进与选型
我们发现Kubernetes 并不是一定就比Hadoop Yarn的调度能力要好，甚至在兼容性、数据本地存储、权限限制等方面也存在诸多不足，OK，回归到技术架构设计的根本问题就是：适合OR不适合？怎么来判断是否适合做云原生化建设？可以建议你从一下几个方面来综合考虑：集群规模是否足够大：集群规模足够大
SpringBoot集成RabbitMq
RabbitMQ是一套开源（MPL）的消息队列服务软件，是由 LShift 提供的一个 Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) 的开源实现，由以高性能、健壮以及可伸缩性出名的 Erlang 写成。RabbitMQ是一个消息中间件,它接收并转发消息,但不处理消
Flink cdc debug调试动态变更表结构
flink cdc debug动态变更表结构
RabbitMQ简介【Windows安装】
消息队列在比较主要的一个作用是用来做应用服务的解耦，消息从消息的生产者传递到消息队列，消费者从消息队列中获取消息并进行消费，生产者不需要管是谁在消费消息，消费者也无需关注消息是由谁来生产的。在分布式的系统中，消息队列也会被用在其他地方，比如分布式事务的支持，代表如阿里开源的 RocketMQ。但是在
基于DPU和HADOS-RACE加速Spark 3.x
通过把Spark的计算卸载到DPU加速器上，在用户原有代码无需变更的情况下，端到端的性能可以得到2-5倍的提升，某些算子能达到43倍性能提升，同时CPU资源使用率从60%左右下降到5%左右，显著提升了原生SparkSQL的执行效率。DPU展现了强大的计算能力，对于端到端的分析，会有一些除去算子之外的
C#系列-C#访问hadoop API（9）
如果可能，考虑使用Java或其他受Hadoop生态系统直接支持的编程语言来编写Hadoop应用程序。的便利性和性能之间的权衡。如果性能是一个关键因素，并且你经常需要与。并非所有的Hadoop生态系统组件都有官方的C#客户端支持。然而，根据你的具体需求和项目规模，你可能需要权衡使用。生态系统直接支持的
重生之从零开始学习大数据之Spark篇（一）
spark是一个用来实现快速，通用的集群计算平台，它基于Hadoop的MapReduce分布式框架优化并改进缺陷而形成的。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集事，速度是非常重要的。速度就以为这我们可以
“共码未来”——2022Google开发者大会纪行
由于疫情的影响，中断了2年的谷歌开发者大会再次召开。9月14日到15日，迎来了2022谷歌开发者大会，来自各地的谷歌粉丝们济济一堂，共同分享谷歌的最新成果。
Zookeeper与ApacheKafka集群管理的应用实例
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，用于构建实时数据流管道和流处理应用程序。它允许用户将数据生产者推送到一个中央主题，并将数据消费者从该主题中拉取数据。Kafka 可以处理高吞吐量的数据流，并提供持久性、可靠性和分布式性。Zookeeper 是一个开源的分布式
【大数据】Flink 之部署篇
在所有其他模式下，应用程序的 main() 方法都在客户端执行。这一过程包括在本地下载应用程序的依赖项，执行 main() 以提取 Flink 运行时可以理解的应用程序表示（即 JobGraph），并将依赖项和 JobGraph 发送到集群。这就使客户端成为资源消耗大户，因为它可能需要大量网络带宽来
关于Spark基本问题及结构[月薪2w的人都在看]
结构化数据是指按照预定义的模型结构化或以预定义的方式组织的数据。根据谷歌表示，“结构化数据是一种标准化的格式，用于提供关于页面的信息并对页面内容进行分类。结构化查询语言(SQL)用于管理关系数据库中的结构化数据。这种语言最初被称为SEQUEL，是由IBM的Donald D. Chamberlin和R
