SparkServer：基于Actor模型的.Net服务端框架
SparkServer：基于Actor模型的.Net服务端框架 SparkServer SparkServer是一个参照skynet设计的C#服务端框架，能够无缝整合到skynet集群机制中，也能自行组网，构建只有SparkServ
消息中间件：深入理解 Kafka的消息顺序和一致性、可靠性和高可用性 第1版
Kafka 是一种分布式消息中间件，它能够处理大规模的实时数据流，是现代分布式系统中的关键组件。作为高吞吐量、低延迟、强扩展性和高容错的消息系统，Kafka在各种场景中都表现出了卓越的性能。本文将深入探讨 Kafka 的适用场景、消息顺序与一致性保证、高可用性机制等关键知识点。
【从0开始搭建微服务并进行部署】SpringBoot+dubbo+zookeeper
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【Flink】详解 Flink 中的 Watermark
在流处理系统中，处理无序数据是一大挑战，尤其是当数据到达的时间不一致时。Flink 提供了 Watermark 机制来解决这一问题，帮助系统在处理迟到数据时做出智能决策。本篇文章将通过生动的案例，详细讲解 Flink 中的 Watermark 概念及其作用，探讨如何高效使用 Watermark，并提
【转载翻译】消息队列 - ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka、ZeroMQ
消息队列是异步服务到服务通信的一种形式。它们对于增强系统的可扩展性、可靠性和可维护性非常重要。异步通信：允许系统的不同部分进行通信，而无需立即响应，从而更有效地使用资源。服务解耦：使服务能够独立运行，降低系统的复杂度，增强可维护性和可扩展性。负载均衡：将消息均匀分布在不同的服务或工作线程之间，有助于
Ubuntu 无法连接 archive.ubuntu.com/ubuntu/
Ubuntu无法连接：http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu/尝试过各种方法，在sudo apt-get update 的时候总是在archive.ubuntu.com/ubuntu/卡住。
Neo4j Connector for Apache Spark 使用教程
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Kafka 面试题
此时会有问题，当消费者刚拿到这个消息准备进行真正消费的时候，突然挂掉了，消息实际上并没有被消费，但是 offset 却被自动提交了。重试机制默认最多重试10次，每次重试的时间间隔为 0，即立即进行重试。：当没有明确指定 Partition 但消息有 key 时，Kafka 会计算 key 的哈希值，
RabbitMQ - 消息确认
当autoAck等于true时，RabbitMQ 会自动把发送出去的消息置为确认，然后从内存（或者磁盘）中删除，而不管消费者是否真正地消费到了这些消息，自动确认模式适合对于消息可靠性要求不高的场景。这种模式下，消息一旦投递给消费者，不管消费者是否成功处理了消息，RabbitMO就会自动确认消息，从
一文搞懂FLink WaterMark源码
上述代码的大致实现是，当上游一个task将watermark广播到下游的所有channel（可以理解成下游所有task）之后，下游的task会更新对上游inputChannel记录状态信息中的watermark值，下游每个task都记录这上游所有task的状态值。然后下游task再从所有上游inpu
12、Flink 解决流上的确定性最佳实践
Flink 解决流上的确定性最佳实践
Kafka 原理与代码实例讲解
Kafka 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 问题的由来随着大数据时代的到来，数据量呈爆炸式增长。如何高效
Kafka监控工具大盘点，找到最适合你的那一款
支持根据Topic查看消费者组详细信息支持查看消费者组消费的所有Topic支持查看Topic详细配置支持根据关键词呢搜索消息支持根据offset查看消息支持创建、删除Topic支持查看消费者组信息支持查看Topic组信息支持查看一定时间内消费者消费状态查看Topic信息查看消费者组信息查看集群Met
Java后端中的延迟队列实现：使用Redis与RabbitMQ的不同策略
常见的实现延迟队列的策略有很多，其中Redis和RabbitMQ是两种流行的方案。使用RabbitMQ的延迟队列有两种常见方式：一是基于TTL（Time-To-Live）和DLX（Dead Letter Exchange），二是使用RabbitMQ的延迟消息插件。而且，通过使用RabbitMQ的原生
【Zookeeper】Windows下安装Zookeeper（全面）
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史上牛刊！IF10.2，中科院1区TOP，1天见刊！无版面费，国人审稿绝对优势
运用电网、电池、压力计算机模型等解决能源系统的技术问题研究。年发文量在800篇左右，发文量稳定上升，无暴涨趋势。• 期刊分区：JCR2/3/4区，中科院4区。• 最新JCR分区为Q1，SCIE检索；• 中科院大类分区：工程技术1区。• 能源科学类，1.5-2.0。• 影响因子：1.5-2.0。• 期
LeetCode Archiver：你的LeetCode解决方案管理专家
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Confluent Kafka .NET 客户端使用指南
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数据驱动农业——农业中的大数据
AI、物联网、云计算和移动互联网等技术迅速发展，数据量呈爆炸式增长，传统的数据分析方法已无法满足需求。大数据技术在此背景下应运而生，为海量数据的分析提供了新机遇。虽然大数据技术在金融、医疗、交通等领域取得了显著成果，但在农业领域的应用相对滞后。随着智慧农业、精准农业和设施农业的实践，农业产业链中产生
基于Flink的流式计算可视化开发实践之配置-＞任务生成-＞任务部署过程
在我们的DataStudio模块中实现了基于Hive的业务流程开发和基于Flink的实时计算管道开发。DataStudio是用来进行数据开发的，属于开发环境，另外还有任务运维模块，负责离线分析任务和实时计算任务在生产环境的部署和运维。在开发环境开发好的业务流程和计算管道可以提交/发布到生产环境。整个
