基于华为MRS3.2.0实时Flink消费Kafka落盘至HDFS的Hive外部表的调度方案
该需求为实时接收对手Topic，并进行消费落盘至Hive。在具体的实施中，基于华为MRS 3.2.0安全模式带kerberos认证的Kafka2.4、Flink1.15、Hadoop3.3.1、Hive3.1，调度平台为开源dolphinscheduler。本需求的完成全部参考华为官方MRS3.2.
[AIGC 大数据基础] 大数据流处理 Kafka
Kafka是一种开源的分布式流处理平台，由Apache软件基金会开发和维护。它最初是由LinkedIn开发的，并在2011年成为开源项目。Kafka提供了高吞吐量、可持久化的数据流处理能力，可以处理大规模的实时数据流。它的设计目标是提供一个快速、可扩展、持久化的消息队列系统，使流数据可以在多个系统之
Hadoop高可靠集群搭建步骤（手把手教学）【超级详细】
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Spark高级特性 (难)
Spark高级特性
大数据平台/大数据技术与原理-实验报告--部署全分布模式HBase集群和实战HBase
关闭HBase集群照本实验设置，关闭HBase集群后HBase主节点master上的主进程HMaster、HBase从节点slave1、slave2上的从进程HRegionServer消失，同时HBase主从节点上所有与HBase相关的ZooKeeper节点文件*.znode和进程号文件*.pid也
活动回顾 | 矩阵起源 CEO 王龙：与大数据结合，是大模型成熟的必经之路
矩阵起源的一个思路是使用 RAG 模式或者使用大模型给出直接答案的时候，对输入和输出进行评估，如果需要精确实时信息而大模型自身又无法判断的时候，我们就会重定向到知识图谱或是结构化数据库中寻找精准的答案，即一个能实现大模型诊断的数据管理系统。这需要企业客户以及厂商对大模型的价值边界和局限性，以及自身的
软件工程毕设分享(算法) 基于大数据的游数据分析可视化系统(源码分享)
今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计 基于大数据的游数据分析可视化系统(源码分享)演示效果毕业设计 大同旅游数据分析可视化系统数据可视化是数据处理中的重要部分Django是一个基于Web的应用框架，由python编写。Web开发的基础是B/S架构，它通过前后端配合，将后台服务器的数据在浏览器上
Zookeeper+Kafka集群
此次投票结果：服务器1为0票，服务器2为0票，服务器3为3票。如果是非leader节点故障，直接替换新的节点继续做follower，与现存的leader连接并同步数据，如果是leader节点故障，则需要重新选举新的leader，先比较每个存活节点的epoch（参与选举的次数），如果有最大的则直接当选
es7.17版本之后的查询警告提示解决办法
打开es安装路径,打开config文件夹，编辑。elasticsearch.yml，在里面添加。然后保存退出，重启es,问题解决。
【Flink精讲】Flink数据延迟处理
面试题：Flink数据延迟怎么处理？将迟到数据直接丢弃【默认方案】将迟到数据收集起来另外处理（旁路输出）重新激活已经关闭的窗口并重新计算以修正结果（回撤流）Flink数据延迟处理方案双流Join中的数据延迟处理
浅谈Flink架构及拓扑图
Flink架构与拓扑图
深入理解Apache Hadoop的分布式存储
1.背景介绍分布式存储是大数据处理领域中的一个重要话题。随着数据量的增加，单机存储和计算的能力已经无法满足需求。因此，分布式存储和计算技术变得越来越重要。Apache Hadoop是一个开源的分布式存储和分析框架，它可以处理大量数据并提供高性能的存储和计算能力。Apache Hadoop的核心组件有
Debezium系列之：Flink SQL消费Debezium数据格式，同步数据到下游存储系统
Debezium系列之：Flink SQL消费Debezium数据格式，同步数据到下游存储系统
Kafka安全认证机制详解之SASL_PLAIN
上面配置是新增了两个用户，admin和tly，这两个用户都是普通用户，KafkaServer中的username、password配置的用户和密码，是用来broker和broker连接认证。在本例中，admin是代理broker间通信的用户。这个时候使用auth.conf已经不能创建topic了，使
Flink｜《Flink 官方文档 - 部署 - 内存配置 - 配置 Flink 进程的内存》学习笔记
Flink JVM 进程的进程总内存（Total Process Memory）包含了由 Flink 应用使用的内存（Flink 总内存）以及由运行 Flink 的 JVM 使用的内存。如果配置了总内存和其他内存部分的大小，那么 Flink 也有可能会忽略给定的占比。因为进程总内存中所有其他内存部分
2024.1.5 Hadoop阶段,各组件工作原理,八股文,面试题
leader宕机后启动: 每一个leader当老大的时候,都会产生新纪元epoch,且每次操作完节点数据都会更新事务id(高32位_低32位) ,当leader宕机后,剩下的follower就会综合考虑几个因素选出最新的leader,先比较最后一次更新数据事务id(高32位_低32位),谁的事务id
【Kafka-3.x-教程】-【一】Kafka 概述、Kafka 快速入门
Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。缓冲/消峰：有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。解耦：允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。异步通信：允
微服务注册中心之Eureka
最近无意间获得一份阿里大佬写的刷题笔记和面经，一下子打通了我的任督二脉，进大厂原来没那么难。这是大佬写的，
林浩然与Hadoop的奇幻数据之旅
在一个名为“比特村”的地方，住着一位名叫林浩然的程序员大侠。他并非江湖上常见的武艺高强之人，而是凭借一把键盘、一支鼠标，纵横在大数据的海洋里。一日，林浩然接到了一封神秘邮件，邀请他探索一个名为"Hadoop"的秘密王国。
RabbitMQ如何保证消息不丢失
当生产者通过 Confirm 模式发送消息时，它会等待 RabbitMQ 的确认，确保消息已经被正确地投递到了指定的 Exchange 中。当消息被消费者成功处理后，消费者发送确认（ACK）给 RabbitMQ，告知消息可以被移除。针对上述三种消息丢失场景，RabbitMQ 提供了相应的解决方案，c
