Android CMakeLists.txt语法详解
你或许听过好几种 Make 工具，例如 GNU Make ，QT 的 qmake ，微软的 MSnmake，BSD Make（pmake），Makepp，等等。这些 Make 工具遵循着不同的规范和标准，所执行的 Makefile 格式也千差万别。这样就带来了一个严峻的问题：如果软件想跨平台，必须要
电商小程序05用户注册
我们本篇带着大家实现了注册的功能，在低代码中，像这种提交页面，直接选择组件自动生成就可以，无需写代码，这一点还是能体现出低代码的提效的特点的。
Redis篇之集群
单节点Redis的并发能力是有上限的，要进一步提高Redis的并发能力，就需要搭建，实现。主节点用来写的操作，从节点用来读操作，并且主节点发生写操作后，会把数据给从节点。
【flink番外篇】15、Flink维表实战之6种实现方式-通过Temporal table实现维表数据join
一、Flink 专栏Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink 部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。
搭建kafka测试环境
使用 Docker Compose 的优点之一就是它管理了网络和服务之间的依赖关系，使得整个过程更加简洁和自动化。创建一个Docker Compose 文件，名称为 docker-compose-kafka-dev.yml。在这个命令中，KAFKA_HEAP_OPTS 环境变量用于限制 Kafka
RabbitMQ安全防护，加固策略
中间件简介消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性[架构] 使用较多的消息队列有 ActiveMQ（安全），RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka（大数据），MetaMQ，RocketMQ以下介绍消息队列在实际应用中
大数据毕设分享 大数据电商用户行为分析及可视化(源码+论文)
今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目，大数据电商用户行为分析及可视化(源码+论文)毕业设计 基于大数据淘宝用户行为分析。
SpringBoot集成RabbitMq，RabbitMq消费与生产，消费失败重发机制，发送签收确认机制
消息重发机制，在消费者进行消费时，如果rabbitmq开启了消息重发机制，当消费者处理消息时候抛出了异常，即触发消息重发机制，注意，处理消息逻辑不要用try-catch捕捉异常，异常被捕捉后，会抛出异常信息，但不会影响代码正常执行，amqp aop会视为正常消费，不会触发重发机制。此处已验证，尚未确
RabbitMQ 介绍入门
慢慢的来，别着急！学会有质量的走过每一步我是代码不会敲的小符，希望认识更多有经验的大佬，也在努力摸索出自己的道路欢迎添加小符微信：A13781678921，一起加油。
【极数系列】Flink环境搭建&Docker版本（04）
旨在快读帮助读者在docker容器中一键部署Flink1.18版本
Spark---RDD(Key-Value类型转换算子)
从shuffle的角度来看：为了避免占用过多的内存空间，reduceByKey和groupByKey在执行的过程中，都会执行shuffle操作，将数据打散写入到磁盘的临时文件中，而reduceByKey在进行shuffle前会对数据进行预聚合的操作，致使shuffle的效率得到的提升，因为减少了落盘
《2023大数据产业年度最具投资价值》榜重磅发布丨第六届金猿奖
第六届年度金猿榜单/奖项“第六届年度金猿季策划活动——2023大数据产业年度最具投资价值企业榜单/奖项”由金猿X数据猿X上海大数据联盟共同推出。大数据产业创新服务媒体——聚焦数据· 改变商业第六届 “年度金猿季大型主题策划活动”由金猿、数据猿、上海大数据联盟共同组成的金猿组委会发起，在继续深耕大数
如何保证消息队列不丢失消息（以kafka为例）
综上所述，消息队列通过持久化存储、消息确认机制、事务机制、数据备份与复制以及消息过期机制等手段，保证了消息在传递过程中不丢失。在设计分布式系统时，合理选择并配置这些机制可以有效地提高消息队列的可靠性和稳定性。
消息中间件（MQ）对比：RabbitMQ、Kafka、ActiveMQ 和 RocketMQ
在构建分布式系统时，选择适合的消息中间件是至关重要的决策。RabbitMQ、Kafka、ActiveMQ 和 RocketMQ 是当前流行的消息中间件之一，它们各自具有独特的特点和适用场景。本文将对这四种消息中间件进行综合比较，帮助您在项目中作出明智的选择。
JDK21+HADOOP3.2.2+Windows安装步骤
哈哈哈 最近转战大数据这块了，分享一下hadoop3.2.2的安装步骤借鉴了不少大佬的文章，如有雷同，都是大佬们的。
Flink定制化功能开发，demo代码
本文将通过flink的DataStream模块API，以kafka为数据源，构建一个基础测试环境；包含一个kafka生产者线程工具，一个自定义FilterFunction算子，一个自定义MapFunction算子，用一个flink任务将实时读kafka并多层处理串起来；让读者体会通过Flink构建自
数据仓库与ETL：数据仓库设计和ETL流程
1.背景介绍数据仓库与ETL：数据仓库设计和ETL流程1. 背景介绍数据仓库是一种用于存储、管理和分析大量历史数据的系统。它通常用于企业、组织和政府等机构，以支持决策过程。数据仓库的核心是ETL(Extract、Transform、Load)流程，它包括数据提取、数据转换和数据加载三个阶段。本文将深
大数据开发之Hadoop（MapReduce）
1、什么是序列化序列化就是把内存中的对象，转换成字节序列（或其它数据传输协议）以便于存储到磁盘（持节化）和网络传输。反序列化就是将收到字节序列（或其它数据传输协议）或者是磁盘的持久化数据，转换成内存中的对象。2、为什么要序列化一般来说，“活的”对象只生存在内存里，关机断电就没有了。而且“活的”对象只
Spark部署模式
Apache Spark支持多种部署模式，这些模式决定了如何在集群上启动和运行你的Spark应用程序。以下是Spark支持的主要部署模式：
RabbitMQ如何保证消息传输可靠性
如果消息被设置为非持久化，RabbitMQ 将尽力将消息传递给消费者，但不会将其写入磁盘，这意味着如果 RabbitMQ 服务器在消息传递之前崩溃或重启，消息可能会丢失。2（持久化）：如果消息被设置为持久化，RabbitMQ 会将消息写入磁盘，以确保即使在 RabbitMQ 服务器重启时，消息也不会
