kafka千万级数据挤压问题解决
由执行结果可以看出，10个线程并不是一次性都执行完的，根据打印的时间，看出前五个线程是同时进行的，因为我们将信号量的初始值设为了5，等有线程释放了信号量之后，其他线程再继续执行。最开始为了将集群的性能调到最大，部署了10个节点，每个节点消费一个分区，首先将数据处理线程设置为20个，在这种情况下，消费
助力工业物联网，工业大数据之服务域：安装主题分析实现【二十七】
fact_srv_stn_ma：网点物料事务事实表。
Flink中的表和视图有什么区别，它们是如何工作的？
在 Flink 中，表和视图都是用来表示数据的重要概念，但它们有着不同的用途和特性。表用于存储实际的数据，而视图则提供了一种简化查询的方式。通过合理使用表和视图，可以构建复杂的流处理和批处理应用，并简化数据处理逻辑。在实际应用中，根据具体的需求选择合适的表或视图，可以更好地发挥它们的优势。
Spark-环境启动
从start-all.sh开始捋，一直捋到Master、Worker的启动并建立通信。
（五）Spark大数据开发实战：灵活运用PySpark常用DataFrame API
Spark大数据开发实战：灵活运用PySpark常用DataFrame API。本文数据来自采集豆瓣网分类排行榜 (“https://movie.douban.com/chart”)中各分类类别所有电影的相关信息并存储为csv文件。
RabbitMQ如何防止消息丢失及重复消费
解释：RabbitMQ可以开启 confirm 模式，在生产者那里设置开启 confirm 模式之后，生产者每次写的消息都会分配一个唯一的 id，如果消息成功写入 RabbitMQ 中，RabbitMQ 会给生产者回传一个 ack 消息，告诉你说这个消息 ok 了。消息丢失之后的处理：消息自动重新入
Linux的Spark 环境部署
4.创建软连接 命令: ln -s /export/server/spark-3.5.3-bin-hadoop3 /export/server/spark。命令 scp -r /export/server/spark-3.5.3-bin-hadoop3 wtk1:/export/server/
Pentaho Big Data Plugin 常见问题解决方案
Pentaho Big Data Plugin 常见问题解决方案 big-data-plugin Kettle plugin that provides support for interacting within many "bi
rabbitmq如何保证消息顺序消费
通过以上措施，可以在RabbitMQ中有效地保证消息的顺序消费。
RabbitMQ实现消息可靠性的三种方法（发送者可靠性，MQ可靠性，消费者可靠性）
rabbitmq实现业务可靠性的一般方法
Kafka技术详解[5]: 集群启动
因此，每一个服务节点都称为一个Broker，并且为了区分不同的服务节点，每一个Broker都需要有一个唯一的全局ID，即。Kafka集群含有多个服务节点，而在经典的主从架构中，需要从多个服务节点中选出一个作为集群管理的Master节点，即Controller。如果在运行过程中，Controller节
Linux 离线安装docker和docker-compose
公司有 docker 和 docker-compose 离线包安装部署的需求，本文应运而生撰写时间：2024-06-07（初稿）
java157_springboot基于Hive的网络电视剧收视率分析系统python爬虫可视化大屏
本课题使用了SpringBoot、Vue和MySQL作为技术栈，体现了其技术可行性。SpringBoot作为轻量级Java开发框架，能提高开发效率和降低系统复杂度；Vue作为流行的前端框架，实现页面的动态渲染和交互；MySQL作为关系型数据库管理系统，支持数据的存储和管理。整合后，平台可以借助RES
Couchbase Python客户端库项目推荐
Couchbase Python客户端库项目推荐 couchbase-python-client Couchbase Python Client Library (Official)
Oracle数据库中的归档日志（Archive Log）详解与应用
在Oracle数据库中，归档日志（Archive Log）是数据库恢复和备份策略中的一个重要组成部分。归档日志是已填充的重做日志文件组的副本，它们在数据库运行在ARCHIVELOG模式下时被保存到一个或多个脱机目标。本文将详细介绍归档日志的概念、配置、管理以及在数据库恢复中的应用。
Python 基于大数据的旅游景点推荐系统
Python 基于大数据的旅游景点推荐系统 【下载地址】Python基于大数据的旅游景点推荐系统分享 Python 基于大数据的旅游景点推荐系统
大数据Azkaban（三）：Azkaban编译及报错问题解决
Azkaban官方并没有提供Linux系统的编译安装包，需要读者根据需求在官网选择指定版本的Azkaban源文件，然后进行编译打包。
HIVE自定义UDF函数
自定义UDF函数
基于Hadoop的汽车大数据分析系统设计与实现【爬虫、数据预处理、MapReduce、echarts、Flask】
本项目旨在构建一个综合性的数据处理和可视化系统，通过整合多种技术高效处理大规模数据。首先，通过网络爬虫从各个来源收集海量数据。这些数据包括标题、品牌、车型、年份、里程、城市、环保标准、售价、首付以及新车含税价等关键字段。这些原始数据被批量收集，需要在有效分析和可视化之前进行处理。数据收集完成后，接下
（杭州大数据RD面经）字节、阿里、滴滴问题汇总
3、你谈到你的覆盖漏损gap比美团用户平台自有数据的gap更低，你清楚你低在哪里吗？6、讲述一下mapreduce的原理，数据倾斜主要体现在mr的哪几个阶段？有25匹马，5个赛道，每个道最多跑5匹马，问最少比多少次，可以选出跑的最快的前三名？9、你是怎样处理快照表生命周期晚于需要刷数起始时间的问题的
