云消息队列 Kafka 版生态谈第一期：无代码转储能力介绍
为了提升研发效率，云消息队列 Kafka 版联合阿里云产品支持到无代码、全托管、Serverless 化的功能特性，支持从云消息队列 Kafka 版到 OSS 的转储。
Kafka 原理篇
作者：码哥字节今天我们来深入讲解 Kafka 的架构和实现原理。我将从架构和细节入手，以生动的图深入讲解 Kafka 的实现原理。我想很多同学之前可能已经看过很多 Kafka 原理相关的文章，但往往看时"牛逼"声连连，激情满满，总觉得自己又学习到了各种“吊炸天”的技术。但很多同学往往是不觉明厉，把文
ZooKeeper 实战(二) 命令行操作篇
ZooKeeper允许用户在指定Znode注册 Watcher（绑定监听事件），当特定事件触发时（节点数据变更、节点删除、子节点状态变更等事件），ZooKeeper服务端会将事件通知到注册过该事件Watcher的客户端，该机制是ZooKeeper实现分布式协调服务的重要特性，通过这个事件机制，可以基
kafka介绍
当消费者开始从分区消费消息时，它将其消费者偏移量初始化为特定值（通常是该分区的最后提交的偏移量）。当它消费消息时，它会更新其消费者偏移量以反映它已成功处理的最后一条消息的位置。当生产者向 Kafka 主题发送消息时，它会指定主题名称和消息键值对。然后，生产者将消息发送到集群中的 Kafka 代理，该
jmeter集成kafka测试
kafkameter-0.2.2 放到jmeter安装路径下的lib/ext中。创建topic 创建topic名为test，分区数为8，副本数为1。通过jmeter集成kafka配置好对应的。以上三个属性对于kafka来讲都很重要。查看kafka的topic。消费者-指定group。
深度解析 Kafka 中的 Offset 管理与最佳实践
Offset 是 Kafka 中标识消息在分区内位置的一个唯一标识符。每个消息都有一个对应的 Offset 值，用于表示消息在分区中的相对位置。Offset 的管理对于确保消息处理的顺序性和容错性非常重要。在深度解析Kafka中的Offset管理与最佳实践后，深入探讨了Offset的基本概念、管理机
kafka学习笔记
但是生产者并不是说要等到一个批次装满之后，才会发送，不是这样的，有时候半满，甚至只有一个消息的时候，也可能会发送，具体怎么选择，我们不知道，但是不是说非要等装满才发。因此，如果把该参数调的比较大的话，是不会造成消息发送延迟的，但是会占用比较大的内存。同一个主题下，不同分区所包含的内容是不同的，每个消
使用Sqoop将Hive数据导出到TiDB
关系型数据库与大数据平台之间的数据传输之前写过一些。我发现一些大家可能会忽略但很重要的地方！所以，请继续看下去，你肯定会有收获的！！！
Hive ACID事务表
关于hive ACID事务表的一些内容记载
kafka简单介绍和代码示例
在大数据领域开发者常常会听到MQ这个术语，该术语便是消息队列的意思，Kafka是分布式的发布—订阅消息系统。它最初由LinkedIn(领英)公司发布，使用Scala语言编写，与2010年12月份开源，成为Apache的顶级项目。Kafka是一个高吞吐量的、持久性的、分布式发布订阅消息系统。它主要用于
Kafka集成springboot
springboot集成kafka
大数据深度学习ResNet深度残差网络详解：网络结构解读与PyTorch实现教程
深度残差网络（Deep Residual Networks，简称ResNet）自从2015年首次提出以来，就在深度学习领域产生了深远影响。通过一种创新的“残差学习”机制，ResNet成功地训练了比以往模型更深的神经网络，从而显著提高了多个任务的性能。深度残差网络通过引入残差学习和特殊的网络结构，解决
【大数据Hive】hive 行列转换使用详解
hive行列转换使用详解
Hive数据定义（1）
讲述Hive数据定义的基本知识点：数据仓库的创建、数据仓库的查询、数据仓库的修改、数据仓库的删除、表的创建、表的删除
【运维】Kafka高可用： KRaft（不依赖zookeeper）集群搭建
>本文主要介绍了>- kafka raft集群架构：> 与旧架构的不同点，有哪些优势，哪些问题> 架构成员有哪些，怎么规划。> - 三节点集群安装、启动与测试
Kafka生产环境问题总结与性能优化实践
实现延时队列的思路是将消息按照不同的延迟时间发送到不同的队列（例如，topic_1s、topic_5s、topic_10s等），然后通过定时器轮询这些队列，检查消息是否到期，如果到期就将其发送到具体的业务处理主题中。这可能导致消息乱序的情况，例如，发送了1、2、3三条消息，第一条超时，后两条成功，然
【hive】Hive中的大宽表及其底层详细技术点
通过选择合适的存储格式、数据分区、列式存储和压缩、列存储索引、数据分桶等底层技术点，可以有效地管理和处理大量列的数据表格。在Hive中，可以选择不同的存储格式来存储大宽表，如文本格式、序列文件格式、列式存储格式等。为了满足这种需求，Hive引入了大宽表（Large Wide Table）的概念，它是
MFC - CArchive/内存之间的序列化应用细节
有个参数文件, 开始直接序列化到文件.现在优化程序, 不想这个参数文件被用户看到.想先由参数发布程序(自己用)设置好参数后, 加个密落地.等用户拿到后, 由程序导入到程序运行时指定的数据目录.程序运行时, 先解密参数文件到内存, 然后再由MFC序列化到类中的变量.查了一下, 有大神出了文章(), 将
第四章 Spring Cloud Netflix 之 Eureka
Eureka 是 Netflix 公司开发的一款开源的服务注册与发现组件。Spring Cloud 使用 Spring Boot 思想为 Eureka 增加了自动化配置，开发人员只需要引入相关依赖和注解，就能将 Spring Boot 构建的微服务轻松地与 Eureka 进行整合。
第一章 Kafka 配置部署及SASL_PLAINTEXT安全认证
执行启动 Zookeeper 命令。执行启动 Kafka 命令。
