Flink消费Kafka实时写入Doris
通过FileBeat采集日志信息到Kafka，再通过Flink消费Kafka实时写入Doris。
2. PySpark的HDFS和MySQL读写
集群主节点IP地址为：192.168.126.10。先初始化SparkSession，Spark master的默认端口是7077。再读取HDFS数据，HDFS的端口是9000，在HDFS系统的/data/目录下存放了三个数据集：ratings.csv，movies.csv，tags.csv。先读取
大数据-168 Elasticsearch 单机云服务器部署运行 详细流程
Elasticsearch是一个分布式全文搜索引擎，支持单节点模式（Single-Node Model）和集群模式（Cluster Model）部署，一般来说，小公司的业务场景往往使用Single-Node Mode部署即可。我们需要根据实际的情况进行修改，默认都是1G，单机1G内存，启动会占用70
RabbitMQ简介及安装类
RabbitMQ官⽹: RabbitMQ: One broker to queue them all | RabbitMQRabbitMQ是采⽤Erlang语⾔实现AMQP(Advanced Message Queuing Protocol,⾼级消息队列协议)的 消息中间件,它最初起源于⾦融系统领域
如何安装部署kafka
安装和部署需要以下几个步骤，包括下载 Kafka、配置 ZooKeeper（或者使用 Kafka 自带的 Kafka Raft 模式替代 ZooKeeper），以及启动 Kafka 服务。以下是一个但基于 Linux 的典型安装流程，可以根据需要改装到其他操作系统。
【AI大数据计算原理与代码实例讲解】聚合分析
【AI大数据计算原理与代码实例讲解】聚合分析关键词：大数据分析聚合分析数据流处理MapReduceSpark1. 背景介绍
什么是大数据？为什么是大数据？大数据可以干什么？
大数据”这个术语之所以流行，是因为它准确地描述了现代信息技术环境中数据的规模和复杂性。数据量的爆炸性增长：随着互联网、移动设备、传感器和在线交易的普及，数据生成的速度和数量都在急剧增加。技术进步：存储和计算技术的进步使得我们能够以较低的成本存储和处理大量数据。分析工具的发展：新的数据分析工具和算法，
Kafka消息堆积问题排查
背景业务架构图根据 微服务重构：Mysql+DTS+Kafka+ElasticSearch解决跨表检索难题所描述，我们使用了Es解决微服务重构中遇到的Mysql库拆分问题，业务架构图如下所示：Kakfa消息堆积导致的数据一致性问题在下午14:15左右，收到用户反馈，短暂时间内，出现了业务数据一致性问
SpringBoot 消息队列RabbitMQ 消息确认机制确保消息发送成功和失败 生产者确认
有Publisher Confirm(成功)和Publisher Return(失败)两种确认机制。开启确机制认后，在MQ成功收到消息后会返回消息给生产者。消息投递到了MQ ，但是路由失败。此时会通过PublisherReturn返回路由异常原因，然后返回ACK，告知投递成功。临时消息投递到了MQ，
SparkRDD数据数据源与数据集
《SparkRDD数据数据源与数据集》作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming1. 背景介绍1.1 问题的由来随着大数据时代的到来，数据处理和分
rabbitmq高可用集群搭建
在进行RabbitMQ搭建时，我们基于现有的连接数据和业务需求进行了深入分析。目前的统计数据显示，连接数为631，队列数为80418。为了确保业务需求的顺利满足，我们需要在云产品和自建RabbitMQ消息队列服务之间做出选择。经过比较发现，即使选择腾讯云的最高规格配置，其Queue数也难以满足我们的
基于Hadoop的个性化图书推荐系统的设计与实现大数据分析系统(源码+lw+部署文档+讲解等)
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SpringCloud简介 Ribbon Eureka 远程调用RestTemplate类 openfeign
Autowired@Test@Testname=张三&age=20", String.class);name={a}&age={b}", String.class,"战法",29);map.put("x","阿森纳");@[email protected]("name","埃德加");name=咋很难
基于Hadoop的国内手机销售大数据分析与可视化研究【百万数据集】
本研究聚焦于京东2023年11月手机销售数据的深入分析，旨在探究消费者行为模式和市场动向。我们收集了近93万条销售记录，包含27个关键字段，如订单时间、支付状态、手机型号等，同时确保了用户隐私的保护。数据处理环节中，我们首先进行了数据清洗，包括去重、填补缺失值和标准化字段名，以保证分析的准确性。随后
一场 Kafka CRC 异常引发的血案
间歇性 Kafka CRC 异常
Java中的高效数据管道设计：处理大数据的最佳实践
通过Kafka、Spark等技术的结合，我们能够设计出高效且可靠的数据管道架构，确保数据从源头到处理再到存储的整个流程顺畅进行。以下是一个简单的基于Kafka与Spark的数据管道示例，展示如何实现从数据采集到数据处理的流程。今天我们来探讨在Java中如何设计高效的数据管道，尤其是处理大规模数据时，
OceanBase + DolphinScheduler，搭建分布式大数据调度平台的实践
本文主要介绍了DolphinScheduler及其架构、DolphinScheduler与OceanBase 的联合大数据方案。
Kafka-参数详解
我们从producer、consumer、broker三方面对Kafka的参数分别做下整理。
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