Spark 依赖包加载方式

Spark 依赖包加载方式

数据湖 vs 数据仓库:选择正确的数据存储解决方案

1.背景介绍数据湖和数据仓库都是用于存储和管理大规模数据的解决方案。然而,它们之间存在一些关键的区别,这使得它们在不同场景下具有不同的优势和局限性。在本文中,我们将深入探讨数据湖和数据仓库的区别,以及如何根据不同的需求选择正确的数据存储解决方案。2.核心概念与联系2.1 数据湖数据湖是一种存储大规模

Kafka-实践-数据平台-美团技术团队

海源、仕禄、肖恩、鸿洛、启帆、胡荣、李杰等,均来自美团数据科学与平台部。

机器学习与大数据:互相推动的关系

1.背景介绍大数据和机器学习是当今最热门的技术话题之一。大数据技术为机器学习提供了数据的来源和支持,而机器学习又为大数据提供了分析和挖掘的方法。这种互相推动的关系使得两者在发展过程中不断地推动和促进彼此的进步。在本文中,我们将深入探讨大数据与机器学习之间的关系,并揭示它们如何共同推动技术的进步。2.

Rust消费kafka

【代码】Rust消费kafka。

2.6日学习打卡----初学RabbitMQ(一)

MQ全称Message Queue(消息队列),是在消息的传输过程中保存消息的容器。多用于系统之间的。两台计算机间传送的数据单位。消息可以非常简单,例如只包含文本字符串;也可以更复杂,可能包含嵌入对象。数据结构中概念。在队列中,数据先进先出,后进后出。

Flink问题解决及性能调优-【Flink根据不同场景状态后端使用调优】

Flink 实时groupby聚合场景操作时,由于使用的是rocksdb状态后端,发现CPU的高负载卡在rocksdb的读写上,导致上游算子背压特别大。通过调优使用hashmap状态后端代替rocksdb状态后端,使吞吐量有了质的飞跃(20倍的性能提升),并分析整理。

Flink|《Flink 官方文档 - 应用开发 - Python API - 依赖管理》学习笔记

学习笔记如下:当 PyFlink 在本地运行时,用户可以将第三方 Python 库安装在本地 Python 环境中,并将机器学习模型下载到本地。但是,这个方法在远端运行 PyFlink 作业时无法生效。Python DataStream API 和 Python Table API 都提供了支持各种

Flink检查点(checkpoint)、 保存点(savepoint)的区别和联系

checkpoint和savepoint是Flink为我们提供的作业快照机制,他们都包含有作业状态的持久化副本。1、checkpoint的侧重点是容错,即Flink作业意外失败并重启之后,能够直接从早先打下的checkpoint恢复运行,且不影响作业逻辑的准确性。而savepoint的侧重点是维护,

Flink流处理案例:实时数据拓展

1.背景介绍在本文中,我们将深入探讨Apache Flink流处理框架的核心概念、算法原理和最佳实践,并提供一个具体的代码实例。通过这篇文章,我们希望读者能够更好地理解Flink流处理框架的优势以及如何应用于实际场景。1. 背景介绍Apache Flink是一个流处理框架,它可以处理大规模的实时数据

消息队列:RabbitMQ与Java集成

1.背景介绍1. 背景介绍消息队列是一种异步通信模式,它允许应用程序在不同的时间点之间传递消息。这种模式有助于解耦应用程序,提高系统的可扩展性和可靠性。RabbitMQ是一个流行的开源消息队列系统,它支持多种协议,包括AMQP、MQTT和STOMP。Java是一种流行的编程语言,它有许多库可以与Ra

03、Kafka ------ CMAK(Kafka 图形界面管理工具) 下载、安装、启动

03、Kafka ------ CMAK(Kafka 图形界面管理工具) 下载、安装、启动

RabbitMQ进阶

RabbitMQ 作为一款强大的消息代理系统,为构建分布式系统和微服务提供了可靠的消息传递解决方案。本博客从 RabbitMQ 的基础概念、核心特性、高级特性、应用场景、集成与安全性等方面进行了详尽的探讨。深入理解 RabbitMQ,将有助于开发者更好地应用它解决实际问题,并构建高性能、可扩展、可靠

Prpmetheus监控rabbitmq

Rabbitmq触发器。

Flink多流转换(2)—— 双流连结

本文介绍了Flink多流转换中的双流联结部分

Flink集成Hive之Hive Catalog

流程流程:Flink消费Kafka,逻辑处理后将实时流转换为表视图,利用HiveCataLog创建Hive表,将实时流 表insert进Hive,注意分区时间字段需要为 yyyy-MM-dd形式,否则抛出异常:java.time.format.DateTimeParseException: Text

Docker中flink-cluster-jobmanager-1运行失败解决方法

在这个配置中,我增加了 `jobmanager.memory.process.size` 到 `1600m` 以确保 JVM Overhead 在 `[192mb, 1024mb]` 的范围内。同时,我也增加了 `jobmanager.memory.heap.size` 到 `1024m`。我们需要

Hadoop增加新节点环境配置(自用)

8. nano /opt/module/hadoop-3.3.3/etc/hadoop/hadoop-env.sh 修改 JAVA_HOME export。1. 关闭防⽕墙,集群⼀般搭建在局域⽹内,公司在外部建⽴专业的防⽕墙,为了⽅便集群之间通信,请关闭集群中各节点的防⽕墙。编辑--->虚拟网络编辑

大数据与人工智能的道德哲学:如何理解技术与伦理的关系

1.背景介绍大数据与人工智能技术的发展为我们提供了巨大的机遇,但同时也带来了巨大的挑战。随着人工智能技术的不断发展,人工智能系统已经成为了我们生活、工作和决策的一部分。然而,人工智能技术的发展也引发了一系列道德、伦理和社会问题,如隐私保护、数据安全、算法偏见、人工智能的道德与责任等问题。因此,我们需

聊聊MaxwellKafkaProducer

序本文主要研究一下MaxwellKafkaProducerMaxwellKafkaProducermaxwell-1.25.1/src/main/java/com/zendesk/maxwell/producer/MaxwellKafkaProducer.javapublic class Maxwe

登录可以使用的更多功能哦! 登录
作者榜
...
资讯小助手

资讯同步

...
内容小助手

文章同步

...
Deephub

公众号:deephub-imba

...
奕凯

公众号:奕凯的技术栈