Flink｜《Flink 官方文档 - 部署 - 内存配置 - 调优指南 & 常见问题》学习笔记
因此，托管内存对应用性能有直接影响，Flink 会在不超过其配额限制的前提下，尽可能多地分配托管内存。如果 Flink 容器尝试分配超过其申请大小的内存（Yarn 或 Kubernetes），则通常说明 Flink 没有预留出足够的本地内存。解决方法：可以通过增大总内存、TaskManager 的任
如何在Amazon EMR上使用RAPIDS加速Apache Spark流水线
NVIDIA在re:Invent（Amazon Summit）的亚马逊云科技（Amazon Web Services）展览中，着重展示了如何利用RAPIDS加速器提高Apache Spark在Amazon EMR上的处理速度。随着数据量的持续快速增长，企业迫切需要能够快速且经济高效地处理这些数据。S
KAFKA监控方法以及核心指标
探讨kafka的监控数据采集方式以及需要关注的核心指标，便于日常生产进行监控和巡检。
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MyBatis的集成与Couchbase
1.背景介绍MyBatis是一种高性能的Java关系映射框架，它可以简化数据库操作，提高开发效率。Couchbase是一种分布式数据库，它支持文档存储和键值存储。在某些场景下，我们可能需要将MyBatis与Couchbase集成，以便更好地处理数据库操作。在本文中，我们将讨论MyBatis与Couc
【大数据】Flink on Kubernetes 原理剖析
Node 为集群的一个操作单元，是 Pod 运行的宿主机。Node 节点里包含一个 Agent 进程，能够维护和管理该 Node 上的所有容器的创建、启停等。Node 还含有一个服务端 kube-proxy，用于服务发现、反向代理和负载均衡。Node 底层含有 docker engine，docke
深入浅出Spark：流处理与机器学习
1.背景介绍Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，它可以处理批处理和流处理任务，并且支持机器学习和数据挖掘等应用。Spark的核心组件有Spark Streaming、MLlib和GraphX等，它们分别负责流处理、机器学习和图计算。Spark Streaming是Spark框架中的一个组件，
实时Flink数据流与ApacheKafka集成
1.背景介绍在现代大数据处理领域，实时数据流处理和分析是至关重要的。Apache Flink 和 Apache Kafka 是两个非常受欢迎的开源项目，它们分别提供了高性能、低延迟的数据流处理和分布式消息系统。在这篇文章中，我们将探讨如何将 Flink 与 Kafka 集成，以实现高效、可靠的实时数
Zookeeper基础概念与架构
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Zookeeper 是一个开源的分布式协调服务，用于构建分布式应用程序。它提供了一组原子性的基本服务，例如配置管理、命名服务、同步服务和分布式同步。Zookeeper 的设计目标是简单、快速、可靠和高性能。它可以在多个节点之间实现一致性，并在分布式系统中协调节
案例系列：客户流失预测_使用Spark进行特征工程_FeatureTools
问题：在“特征工程”中，我们开发了一个自动化特征工程的流水线，使用客户交易和标签时间的数据集。在单个客户分区上运行此流水线需要大约15分钟，这意味着如果一个一个地完成所有功能，则需要几天时间。解决方案：将数据集分成独立的客户分区，并并行运行多个子集。这可以使用单个机器上的多个处理器或机器集群来完成。
数据仓库内容分享(十六)：Doris到底有多牛，为什么大厂都在使用它？
官方地址：https://doris.apache.org/Apache Doris源于百度2008年启动的产品Palo在2018年捐献给Apache基金会，是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库，它非常简单易用，而且性能还不错，仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，不仅支持高并发的查询
【RabbitMQ（二）】：Exchange 详解 | Message Convert 消息转换器
💡 后面不再每次强调队列的创建，大家可以自主创建队列来进行模拟或者参考我代码中的队列。👉 监听端和上面的代码相同，没什么变化，仍然指向监听的队列即可，将这两个队列绑定到。👉 所以为了使得预取数量可以按照自己的能力来取得，可以手动将预取的数量设定为。提供了一些 API 去创建新的队列和交换机可以
大数据与人工智能：推动能源资源管理的智能化与创新
1.背景介绍能源资源管理是现代社会的基石，其智能化与创新对于提高能源利用效率、减少能源浪费、降低能源消耗成本以及提高能源安全性至关重要。随着人工智能(AI)和大数据技术的发展，它们在能源资源管理领域的应用已经取得了显著的成果。本文将从以下六个方面进行阐述：背景介绍、核心概念与联系、核心算法原理和具体
关于flink滚动窗口下数据乱序+倾斜，allowedLateness的一个坑
关于解决数据倾斜+数据乱序使用allowedLateness的坑
flink重温笔记（二）：Flink 流批一体 API 开发——Source 数据源操作
前言：今天是第二天啦！开始学习 Flink 流批一体化开发知识点，重点学习了各类数据源的导入操作，我发现学习编程需要分类记忆，一次一次地猜想 api 作用，然后通过敲代码印证自己的想法，以此理解知识点，加深对api的理解和应用。Tips：我觉得学习 Flink 还是挺有意思的，虽然学习进度有点慢，但
怎样查看kafka写数据送到topic是否成功
属性来控制确认级别。当设置为 1 或 all 时，生产者会等待主题的 leader 和副本确认消息的写入，从而确保消息被成功写入到 Kafka。如果写入失败，生产者将会重试发送消息，直到达到确认级别。请注意，Kafka 是一种分布式消息系统，消息的写入和确认可能涉及多个节点和异步操作。：创建一个 K
rabbitmq-java基础详解
MQ（Message Queue）消息队列，是分布式系统的重要组件，从而实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性的架构，rabbitmq 是 消息队列中的一种。
Kubernetes 部署 RabbitMQ
Kubernetes 部署 RabbitMQ 可以选择 Operator 和 Helm。
【大数据毕设选题】机器视觉 opencv 深度学习 驾驶人脸疲劳检测系统 -python
🔥 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🚩机器视觉 opencv 深度学习 驾驶人脸
spring eureka集群相关问题
EurekaServer节点启动的时候，DefaultEurekaServerContext.init()方法调用PeerEurekaNodes.start()方法，start方法中resolvePeerUrls()会从配置文件读取serviceUrl属性值获得集群最新节点信息，通过updatePe
