Kafka：kafka的技术架构？ ①
6）Partition：为了实现扩展性，一个非常大的topic可以分布到多个broker（即服务器）上，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。kafka只保证按一个partition中的顺序将消息发给consumer，不保证一个topic的整体（多个p
springboot(eureka)
把resttemplate注入容器,通过此对象在java代码中发起http请求,用id查询对应的user数据,拿到对应的json,再自动json反序列化成对应对象。eureka通过拿服务器提供者每30s的心跳判读啊你这个服务端口能否使用,否则就剔除.消费者通过负载均衡去访问不同的端口。这样就实现不同
RabbitMQ 模型
1：hello world体验最直接的方式，P端发送一个消息到一个指定的queue，中间不需要任何exchange规则。C端按queue方式进行消费。关键代码：(其实关键的区别也就是几个声明上的不同。2.Work queues 工作序列这就是kafka同一groupId的消息分发模式Producer
RabbitMQ基础
按照123的顺序依次执行如果每个业务都用50ms，呢么整个支付服务完成，则需要的时间是几个小demo的时间加和所以同步调用会出现 扩展性差 性能下降 级联失败（一个小demo失效了，整个业务都失效了）的问题，但是某些业务只能使用同步调用。
Hive内核调优(三)
了解业务需求后，考虑使用直接编写MR实现，MAP的输入为用户信息表USER及所有指标表的目录下的文件，MAP输出为用户ID、指标值，REDUCE输入为用户ID、指标值序列，REDUCE输出为用户ID和按顺序排列的指标值，落地成结果文件。如下场景，需要将用户信息表USER与INDICT_1、INDIC
实战：使用Docker和Spark构建大数据分析系统
1.背景介绍1. 背景介绍大数据分析是现代企业和组织中不可或缺的一部分，它有助于提取有价值的信息和洞察，从而支持决策过程。然而，构建高效的大数据分析系统是一项复杂的任务，涉及多种技术和工具。Docker是一个开源的应用容器引擎，它使用一种名为容器的虚拟化方法来隔离软件应用的运行环境。这使得开发人员可
docker安装的RabbitMQ，使用rabbitmqadmin命令批量删除队列
使用rabbitmqadmin批量删除队列
Rabbitmq消息大量堆积,我慌了！
记得有次公司搞促销活动，流量增加，但是系统一直很平稳（），大家很开心的去聚餐，谈笑风声，气氛融洽，突然电话响起…运维：小李，你们系统使用的rabbitmq的消息大量堆积，导致服务器cpu飙升，赶紧回来看看，服务器要顶不住了小李：好的。
RabbitMQ-3.发送者的可靠性
每个只能配置一个，因此我们可以在配置类中统一设置。我们在publisher模块定义一个配置类：@[email protected]("触发return callback,");});由于每个消息发送时的处理逻辑不一定相同，因此ConfirmCallback需要在每次发消息时定义。具体来说
高性能 Kafka 及常见面试题
本文主要讲述Kafka的基础架构、优点及应用场景和常见的Kafka面试题。Kafka 是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统，原本开发自 LinkedIn，用作 LinkedIn 的事件流（Event Stream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。
【大数据面试题】005 谈一谈 Flink Watermark 水印
在实时处理任务时，由于网络延迟，人工异常，各种问题，数据往往会出现乱序，不按照我们的预期到达处理框架。话不多说，直接给个 Watermark 水印样例代码。一步一个脚印，一天一道面试题。WaterMark 水印，就是。
docker 安装 RabbitMq
docker 安装rabbitmq
HBase高级特性：HBase与ZooKeeper集成
1.背景介绍HBase高级特性：HBase与ZooKeeper集成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、MapReduce、ZooKeeper等组件集成。HBase的核心特点是提供
大数据毕设分享 深度学习车型检测算法(源码分享)
今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计 深度学习车型检测算法(源码分享)毕业设计 深度学习车型检测算法。
hadoop离线与实时的电影推荐系统-计算机毕业设计源码10338
（1）用户可以实时查看最新的电影信息，以及相关资讯；（2）用户可以对比各大电影的信息，选择自己较为满意的电影；（3）用户可以通过留言互相交流购买电影心得；（4）管理员可以在后台方便管理前台网页的各种信息；
Doris配置外表以及多个Hive外表的配置
Doris/starrocks等建立catlog进行跨库查询,多个Hive外表的配置
SparkMLlib库与机器学习算法
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Spark是一个快速、通用的大规模数据处理框架，它提供了一个易用的编程模型，支持数据处理的各种操作，如批处理、流处理、机器学习等。Spark MLlib是Spark框架的一个组件，专门用于机器学习和数据挖掘任务。MLlib提供了一系列的机器学习算法和工具，可以
流计算之Flink
TaskManager（也称为 worker）执行作业流的 task，并且缓存和交换数据流。TaskManager 中 task slot 的数量表示并发处理 task 的数量。处理无界数据通常要求以特定顺序摄取事件，例如事件发生的顺序，以便能够推断结果的完整性。JobManager 具有许多与协调
深度干货｜谈谈阿里云AnalyticDB Spark如何构建低成本数据湖分析
本文将分享AnalyticDB MySQL Spark助力构建低成本数据湖分析的最佳实践。
Java架构师之路七、大数据：Hadoop、Spark、Hive、HBase、Kafka等
Hive提供了一种类SQL语言，称为HiveQL，以便将结构化数据映射到Hadoop分布式文件系统中的表中，并提供了数据查询、转换和分析的功能。由于其分布式、高可靠性和高性能的特点，HBase在大数据领域得到了广泛的应用。：Spark提供了丰富的API，支持多种编程语言（如Scala、Java、Py
