Spring-Kafka如何实现批量消费消息并且不丢失数据
某个业务对象由多张表关联而成，要创建该对象需要想多张表插入数据，基于canal的监控就会有多次该对象的变更记录，而Kafka消费的时候也会多次处理同一个对象（虽然不同表，但是同一个对象的不同部分），原有的Kafka消费者是一次处理一条，这将造成重复对同一个对象的处理。其实只需要所有表插入完毕后，一次
腾讯云对象存储联合DataBend云数仓打通数据湖和数据仓库
伴随多场景的成功落地，腾讯云对象存储打造基于云技术的湖仓一体解决方案。将数据仓库构建在数据湖上，打通数据仓库和数据湖两套体系，构建以数据湖为中心，融合数据仓库、大数据、AI等技术的生态体系，既有数据湖的灵活性和可扩展性，又有数据仓库的数据管理功能。
Zookeeper简介及核心概念
Zookeeper 是一个开源的分布式协调服务，目前由 Apache 进行维护。Zookeeper 可以用于实现分布式系统中常见的发布/订阅、负载均衡、命令服务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、分布式锁和分布式队列等功能。顺序一致性：从一个客户端发起的事务请求，最终都会严格按照其发起
Kafka数据丢失原因及解决方案
Producer端、Broker端、Consumer端丢失数据及解决方法
大数据的金融数据读取及分析（二）
大数据的金融数据读取及分析（二） 获取数据，导出为excel,ps:高校学生可联系站方申请访问权限。在这里可通过旧版接口访问指数信息。新版接口为tushare pro
Kettle变量和参数介绍系列文章3-循环的轻松实现
本文详细说明两种实现循环操作的方法，0编程经验的人也可以看懂，使用Kettle做数仓工具的可以看一下。
DataX的使用与介绍（1）
一、什么是DataX？DataX是阿里云商用产品DataWorks数据集成的开源版本，它是一个异构数据源的离线数据同步工具/平台（ETL工具）。DataX实现了包括Mysql，Oracle、OceanBase、Sqlserver，Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableSt
Flink的流处理和人工智能：将人工智能融入流处理
作者：禅与计算机程序设计艺术 Flink的流处理和人工智能：将人工智能融入流处理作为一位人工智能专家，程序员和软件架构师，我深知流处理的重要性和价值。流处理是一种高并行、高可扩展性的数据处理方式，能够大大提高数据处理的速度和效率。同时，结合人工智能技术，可以
拉链表的制作过程
**背景：**对于一些维度表，数据量特别大，每天又会有新增或者修改的数据，但是这部分数据总数据量的比重不大。如果做成每日全量数据，会导致大量的重复数据，占用存储资源；如果做成全量最新，则会缺少历史数据。针对这种情况，可以考虑使用拉链表。**设计思路：**每行数据加上两个字段，开始时间，结束时间。初始
九、数据仓库详细介绍（元数据）
元数据（Meta-data）是描述数据的数据（The data about data），更准确点应该叫 The information abut data。如何理解这句话？就是描述信息、实体、系统的数据。举几个例子175，大家有概念吗？如果我说这是一个男孩儿的身高大家是不是就懂了。如果我再加一个他才
常用的Prestosql
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RabbitMQ到底为什么要使用它？
Message Queue，消息队列，是基础数据结构中“先进先出”的一种数据结构。把要传输的消息（数据）放在队列中，用队列机制来实现消息传递——生产者生产消息把消息放入队列，然后消费者去处理。消费者可以到指定队列拉取消息，或者订阅响应的队列，由MQ服务端给其推送消息。本次先对MQ和衍生出来的Rabb
skywalking agent使用kafka数据传输
Skywalking agent高并发场景下信息上传
腾讯云大数据型CVM服务器实例D3和D2处理器CPU型号说明
腾讯云服务器CVM大数据型D3和D2处理器型号，大数据型D3云服务器CPU采用2.5GHz Intel® Xeon® Cascade Lake 处理器，大数据型D2云服务器CPU采用2.4GHz Intel® Xeon® Skylake 6148 处理器。腾讯云服务器网分享云服务器CVM大数据型CP
【1.2】Java微服务：eureka注册中心，完成服务注册
这段配置的作用是将当前模块注册到eureka，因为eureka自己也是一个微服务 ，所以在eureka模块也写上这段配置，注册到eureka，为后期euraka集群准备，多个euraka服务相互注册。可以直接启动全部模块，可以点击后面的端口连接，直接打开对应页面，比如eureka页面。这里表示的是当
Spark操作HBase的数据，实现列值的计算
本文将介绍如何使用Spark操作HBase的数据，实现列之间的计算，以特征值计算为例。主要内容如下：创建SparkSession和HBaseConfiguration对象。读取HBase表的数据，并转化成RDD。进行列式计算，得到特征值，并转化成RDD。写入HBase表的数据。验证HBase表的数据
机器学习 —— Sklearn包中StandardScaler()、transform(）、fit()的详细介绍
机器学习 —— Sklearn包中StandardScaler()、transform(）、fit()的详细介绍。数据标准化
【大数据】Pyarrow简单使用
- Arrow是一个Python库，为创建，操作，格式化和转换日期，时间和时间戳提供了一种明智的，人性化的方法。 它实现和更新日期时间类型，填补功能上的空白，并提供支持许多常见创建场景的智能模块API。# 二、使用小栗子- 离线测试时，有时为了更快使用dataloader对测试集预测，而且df较大，
一文带你理解Kafka的Header
Kafka从 0.11.0.0 版本开始提供了一种在生产者和消费者之间传递元数据的机制，叫做 Kafka header。使用这个机制，你可以在消息中添加一些与数据内容无关的附加信息，如消息的来源、类型、版本、生产时间、过期时间、分区数、用户 ID 等等。Kafka header 是由一个或多个键值对
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截至13日沧州volte质差小区共计84个，占比为0.67%(较上周减少11个)，其中低接入小区45个，高掉话小区20个，空口上行高丢包小区12个，空口下行高丢包小区8个；截至13日沧州volte质差小区共计84个，占比为0.67%(较上周减少11个)，其中低接入小区45个，高掉话小区20个，空口上
