Eureka注册及使用
Eureka是一个服务注册与发现的工具，主要用于微服务架构中的服务发现和负载均衡。
简单讲讲在一台机器上用docker部署hadoop HDFS
注意了!一定注意存储空间大小,确保机器至少有10G左右的空余,不然跑不起来的。
【大数据】YARN调度器及调度策略
YARN负责作业资源调度，在集群中找到满足业务的资源，帮助作业启动任务，管理作业的生命周期。YARN技术架构目前，Hadoop作业调度器主要有三种：先进先出调度器（First In First Out）、容量调度器（Capacity Scheduler）、公平调度器（Fair Scheduler
【spark】
Spark
Docker中安装 RabbitMQ
浏览器输入地址：http://ip:15672 即可访问后台管理页面，这里的 ip 为运行 RabbitMQ 所在的服务器的 IP 地址；注意： 由于我在启动容器的时候设置了默认的用户名 (admin) 和密码 (admin)，所以需要使用设置的用户名和密码进行登录。–hostname：指定主机名（
Zookeeper与ApacheSuperset集成
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Zookeeper 和 Apache Superset 都是开源的分布式协调服务和数据可视化工具，它们在分布式系统中发挥着重要作用。Zookeeper 提供了一种高效的分布式协同机制，用于实现分布式应用的一致性和可用性，而 Superset 则提供了一个易于使
SpringBoot Kafka消费者 多kafka配置
二、KafkaConfig。
Flink原理之分布式分发
Flink集群是由一个JobManager和多个TaskManager组成的：Client用来提交任务给JobManager，JobManager分发任务给TaskManager去执行，然后TaskManager会以心跳的方式汇报任务状态。容易获得更好的资源利用。TaskSlot即任务槽，是Task
RabbitMQ面试题
RabbitMQ面试题
大数据------javase基础------day15
Map集合常用方法及其遍历、HashMap底层源码
Eureka注册中心实现原理
在实际生产环境中，为了防止微服务模块由于单个服务节点阻塞挂掉而导致整体服务雪崩，微服务模块需要部署多个服务节点，而当其他微服务模块代码在调用某服务模块时，需要写入被调用的服务节点的ip和端口，但多个服务节点的ip端口不一致，如何写入我们需要的服务节点的ip端口？ip地址和端口也必须去查看被调用的服务
分布式数据库·Hive和MySQL的安装与配置
一、版本要求：Hadoop:hadoop-2.10.1、MySQL：mysql-8.0.35、HIVE：apache-hive-3.1.2、MySQL驱动：mysql-connector-java-5.1.49。
CentOS7安装部署Zookeeper
Apache ZooKeeper 是一个分布式应用程序协调服务；用于维护配置信息、命名、提供分布式同步和组服务
一文捋清人工智能机器学习深度学习、大数据、数据分析、数据挖掘的关系
作为一个不断发展的领域，深度学习继续推动机器所能实现的边界，正在进行的研究集中于提高模型的可解释性，解决伦理考虑，并将其适用性扩展到新的领域。从本质上讲，人工智能是一个总体概念，ML作为一个子集提供了学习能力，而DL，ML的一种特殊形式，利用深度神经网络来实现先进的学习和表示，共同推动了智能系统和技
Zookeeper与Kafka集成与应用
1.背景介绍Zookeeper和Kafka都是Apache基金会所开发的开源项目，它们在分布式系统中发挥着重要作用。Zookeeper是一个高性能的分布式协调服务，用于实现分布式应用中的一致性、可用性和原子性。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。在现代分布式系统中，
The Future of Big Data Processing: Apache NiFi and Beyon
1.背景介绍大数据处理是现代科技世界中最热门的话题之一。随着互联网的普及和数字化的推进，数据的产生和存储量不断增加，这导致了传统数据处理方法不能满足需求的问题。为了解决这个问题，人工智能科学家、计算机科学家和大数据技术专家不断地发展新的算法和框架，以提高数据处理的效率和准确性。在这篇文章中，我们将讨
Kafka-RecordAccumulator分析
前面介绍过，KafkaProducer可以有同步和异步两种方式发送消息，其实两者的底层实现相同，都是通过异步方式实现的。主线程调用KafkaProducer.send方法发送消息的时候，先将消息放到RecordAccumulator中暂存，然后主线程就可以从sendO方法中返回了，此时消息并没有真正
如何在大数据领域实现高效的存储解决方案
1.背景介绍大数据是指由于互联网、物联网等技术的发展，数据量大、增长迅速、多样化、实时性强的数据集。大数据处理的核心问题是如何高效地存储这些数据。高效的存储解决方案能够有效地减少存储成本，提高数据访问速度，提升数据处理能力，从而实现大数据的高效处理和分析。在大数据领域，存储技术的发展受到了高效存储的
数仓项目6.0配置大全（hadoop/Flume/zk/kafka/mysql配置）
（1）将apache-flume-1.10.1-bin.tar.gz上传到linux的/opt/software目录下。重命名/opt/module/zookeeper/conf目录下的zoo_sample.cfg为zoo.cfg。（2）解压apache-flume-1.10.1-bin.tar.g
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（2）-完整版
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。
