消息中间件RabbitMQ & Redis数据库 原理讲解及应用
AMQP:高级消息队列协议(Advanced Message Queuing Protocol)是面向消息中间件提供的开放的应用层协议，其设计目标是对于消息的排序,路由（包括点对点和订阅-发布),保持可靠性、保证安全性RabbitMQ是实现了高级消息队列协议（AMQP）的开源消息代理软件（亦称面向消
消息队列和KafKa
消息 + 队列 （Message + Queue） 简称MQ。消息队列本质就是个队列，FIFO先入先出，只不过队列中存放的内容是Message，从而叫消息队列。消息队列的主要用途就是在不同的服务、进程、线程之间进行通信。解耦：允许我们独立的扩展或修改队列两边的处理过程。可恢复性：即使一个处理消息的进
Kafka-Go学习
是 Go 语言中用于与 Kafka 进行通信的一个简洁高效的库，提供了生产者、消费者、分区管理、偏移量管理等完整的功能。它的 API 设计简单易用，同时具有较高的性能和扩展性，适合在 Go 应用中集成 Kafka 消息队列。是 Go 语言中一个轻量级、高效的 Kafka 客户端库，提供了简单易用的
Kafka的消息队列与分布式系统编程
Kafka的消息队列与分布式系统编程作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming
什么是大数据？
大数据到底是什么？大数据的定义是。这也被称为。简单来说，大数据是的数据集，尤其是来自新数据源的数据集。这些数据集非常庞大，传统数据处理软件根本无法管理它们。但这些海量数据可用于解决您以前无法解决的业务问题。
（四十一）大数据实战——spark的yarn模式生产环境部署
Spark 是一个开源的分布式计算系统。它提供了高效的数据处理能力，支持复杂的数据分析和处理任务，是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。Spark Core：实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布
zookeeper面试题
zookeeper是一个开源的 分布式协调服务。他是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，分布式应用程序可以基于Zookeeper实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、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。顺序一致性原子性单一视图可靠性实时性（最终一致性）Z
Flink 有状态流处理和容错机制原理与代码实例讲解
Flink 有状态流处理和容错机制原理与代码实例讲解作者：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
RabbitMQ 实战：电商下单流程
通过以上步骤，我们实现了一个基于 RabbitMQ 的电商下单流程，展示了如何通过消息队列实现异步处理与服务之间的解耦。同时，采用幂等性设计和消息可靠性机制，确保了系统的稳定性与可靠性。这种架构能够有效提高系统的响应速度，并降低系统间的耦合度，使得各个服务可以独立扩展和维护。
深入解析Java中的分布式事件流处理：从Kafka Streams到Apache Flink
事件流处理是一种处理实时数据流的技术，旨在处理从各种数据源（如传感器、社交媒体、交易系统等）不断生成的事件。事件流处理的关键目标是能实时地处理和响应数据流中的事件，而不是像传统批处理那样在固定时间间隔内处理数据。Kafka Streams是一个轻量级的Java流处理库，专为Apache Kafka设
数据仓库系列14：数据清洗和转换的常见方法有哪些?
数据仓库的建立不仅仅是数据的简单存储，更是对数据的深度利用。而数据清洗和转换是确保数据质量和一致性的重要环节。在这篇文章中，我们将深入探讨数据清洗和转换的常见方法，帮助你在数据仓库中更高效地处理数据。
【大数据】基础认知入门
唉，最近有点迷茫，本着迷茫就多看书、多学习的原则，于是就来学学【大数据】。说起【大数据】这玩意，我有点对自己感到无语。此话怎讲呢？且听我说。此前，我一直在思考一个问题，那就是【我能用大数据给我公司做什么】。对啊，能做什么，这是个问题。但更大的问题是：我是一个大数据外行，只曾听闻过大数据3个字，却我从
大数据新视界 --大数据大厂之 Druid 查询性能提升：加速大数据实时分析的深度探索
本文深入探讨 Druid 查询性能优化。阐述 Druid 架构，分析数据存储、摄入方式与查询性能的关系，介绍优化策略如存储格式、索引维护、摄入模式调整和查询语句优化，还通过交通、游戏等行业案例展示优化效果。
《 C++ 修炼全景指南：十四 》大数据杀手锏：揭秘 C++ 中 BitSet 与 BloomFilter 的神奇性能！
本篇博客深入探讨了 C++ 中的两种重要数据结构—— BitSet 和 BloomFilter。我们首先介绍了它们的基本概念和使用场景，然后详细分析了它们的实现方法，包括高效接口设计和性能优化策略。接着，我们通过对比这两种数据结构的性能，探讨了在不同应用场景中的选择依据。最后，博客还涵盖了它们在海量
毕设项目 大数据用户画像分析系统(源码分享)
Hi，大家好，这里是丹成学长，今天做一个电商销售预测分析，这只是一个demo，尝试对电影数据进行分析，并可视化系统🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够
kafka内容整理
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Flink实时RiskManagement
Flink实时RiskManagement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 问题的由来在当今金融市场中，风险管理
【简单记录】Linux系统安装ZooKeeper
ZooKeeper安装教程
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hiveserver2连接数与hivemetastore连接数详解
datanucleus.connectionPool.maxPoolSize 缺省值为10，如果poolSize=100，有3个HMS实例，每个服务器有4个池，则可以容纳1200个连接。连接池中的最大连接数:datanucleus.connectionPool.maxPoolSize（默认10）10
