RabbitMQ中交换机的应用及原理，案例的实现
RabbitMQ中的交换机（exchange）是消息的分发中心，它接收来自生产者的消息，并将这些消息路由到一个或多个队列中。交换机根据消息的路由键（routing key）将消息发送到相应的队列中。：直连交换机根据消息的路由键将消息发送到与之匹配的队列中。如果消息的路由键与队列的绑定键（bindin
第十三章：HBase的安装与配置
1.背景介绍1. 背景介绍HBase是一个分布式、可扩展、高性能的列式存储系统，基于Google的Bigtable设计。它是Hadoop生态系统的一部分，可以与HDFS、ZooKeeper等组件集成。HBase具有高可靠性、高性能和高可扩展性等优势，适用于大规模数据存储和实时数据处理等场景。在本章节
大数据毕设分享 LSTM股价预测
0 简介今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目毕业设计 lstm股价预测长短期记忆 (LSTM) 神经网络属于循环神经网络 (RNN) 的一种，特别适合处理和预测与时间序列相关的重要事件。以下面的句子作为一个上下文推测的例子：“我从小在法国长大，我会说一口流利的？？由于同一句话前面提到”法国“这
详解Nacos和Eureka的区别
Nacos和Eureka都是服务注册和发现的组件，但是它们有以下几个方面的不同：表格对比如下：
Flink学习-处理函数
处理函数是Flink底层的函数，工作中通常用来做一些更复杂的业务处理，处理函数分好几种，主要包括基本处理函数，keyed处理函数，window处理函数。
python毕设选题 - flink大数据淘宝用户行为数据实时分析与可视化
🔥 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🚩flink大数据淘宝用户行为数据实时分析与
Flink作业部署与监控
1.背景介绍Flink是一种流处理框架，它可以处理大规模数据流，实现实时数据处理和分析。Flink作业是Flink框架中的基本单位，它包含了一系列的数据处理任务和操作。在实际应用中，Flink作业需要进行部署和监控，以确保其正常运行和高效执行。Flink作业的部署和监控是一个复杂的过程，涉及到多个方
Flink的流式数据窗口与时间操作
1.背景介绍在大数据处理领域，流式计算是一种处理实时数据的方法，它可以处理大量数据并提供实时分析和预测。Apache Flink是一个流式计算框架，它可以处理大量数据并提供实时分析和预测。Flink的流式数据窗口和时间操作是流式计算中的核心概念，它们可以帮助我们更好地处理和分析流式数据。在本文中，我
学习SparkMLlib：模型评估与验证
1.背景介绍学习SparkMLlib：模型评估与验证1. 背景介绍Apache Spark是一个快速、通用的大规模数据处理框架，它可以处理批量数据和流式数据，支持多种编程语言，如Scala、Python和R等。SparkMLlib是Spark框架的一个机器学习库，它提供了许多常用的机器学习算法，如梯
实战指南：使用 Spring Cloud Stream 集成 Kafka 构建高效消息驱动微服务
SCS 是一个用于构建消息驱动微服务的框架，它基于 Spring Boot，提供了一种简化的方式来处理消息和事件的传递。它旨在为不同消息代理（如 Kafka、RabbitMQ、Apache Kafka 等）提供统一的编程模型，使开发者能够更轻松地在微服务架构中使用消息通信。Binder（绑定器）：B
《2023大数据产业年度优秀CIO》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大数据产业年度优秀CIO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，在继续深耕大数据产业
Flink日志采集-ELK可视化实现
Flink日志采集到Kafka,ELK实现可视化
kafka（一）——简介
Kafka 是一种分布式、支持分区、多副本的消息中间件，支持发布-订阅模式，多用于实时处理大量数据缓存的场景，类似于一个“缓存池”。
详解Nacos和Eureka的区别
Nacos和Eureka是两种常用的服务注册与发现（Service Discovery）组件，用于构建分布式系统和微服务架构。下面是它们之间的一些区别：语言支持：Nacos：Nacos是由阿里巴巴开源的项目，支持多种语言，如Java、Go、Python等。Eureka：Eureka是Netflix开
2024.1.15 Spark 阶段原理,八股,面试题
spark是一款大数据统一分析引擎,底层数据结构是RDD1- 轮询分发策略:kafka老版本的策略,当生产数据的时候,只有value但是没有key的时候,采用轮询优点: 可以保证每个分区拿到的数据基本是一样，因为是一个一个的轮询的分发缺点: 如果采用异步发送方式，意味着一批数据发送到broker端，
【flink番外篇】22、通过 Table API 和 SQL Client 操作 Catalog 示例
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。3、Flik Table API和S
【Flink-CDC】Flink CDC 介绍和原理概述
CDC是（Change Data Capture 变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据 或 数据表的插入INSERT、更新UPDATE、删除DELETE等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。经过以上对比，我们可以发现基于
RabbitMQ--MQ介绍和RabbitMQ安装
初识MQ和安装RabbitMQ
RabbitMQ之死信交换机
在了解死信交换机之前我们先了解什么是死信消息变成死信一般是由于以下几种情况：1.消息在处理过程中多次重试仍然失败，达到预定的重试次数上限；2.），并且设置requeue参数为false；3.消息在队列中等待时间过长，超过了设置的过期时间；4.当消息队列的长度达到上限时，新的消息可能成为死信。死信交换
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