秋招面试题系列- - -Java工程师（八）
接收到客户端请求，处理请求判断是否需要注册 Watcher，需要的话将数据节点的节点路径和 ServerCnxn（ServerCnxn代表一个客户端和服务端的连接，实现了 Watcher的 process接口，此时可以看成一个 Watcher对象）存储在。通过设置 Chroot，能够将一个客户端应用
中秋邀请共赏图数据库-蚂蚁集团图数据TuGraph 正式开源
蚂蚁集团图数据TuGraph 正式开源
Flink高频面试题( 精简 )
作为大数据领域炙手可热的大数据组件，Flink作为大数据行业跳槽必问的组件，整理一些Flink相关的面试题供大家参考，有些题言简意赅即可，大多数的博客冗余一堆的知识点，看完要好久，我想帮大家提炼总结出核心的点，以帮助大家临阵磨枪，短时间掌握，当你把知识提炼出来，你会发现你的知识进步了，当你把简单提炼
记一次HBase启动异常的恢复历程
我去hdfs这个表对应的目录下面查看发现.regioninfo文件是存在的，但meta表中确实没有相关信息，既然是这样情况，那理论上通过-fixMeta应该就可以修复Meta数据，但是实际上执行-fixMeta后并没有实际的效果。至些，这个HBase启动的问题算是彻底修复了，虽然，但是，关于最后的.
hbase架构详解
flink之hbase
湖仓一体电商项目（十）：业务实现之编写写入DWD层业务代码
编写处理Kafka ODS层数据写入Iceberg-DWD层数据时，由于在Kafka “KAFKA-ODS-TOPIC”topic中每条数据都已经有对应写入kafka的topic信息，所以这里我们只需要读取“KAFKA-ODS-TOPIC”topic中的数据写入到Iceberg-DWD层中，另外动态
开学季征文 | 新学期，新flag
Hello，大家好，我叫朱琨鹏，来自商丘师范学院，今年是一名准大三学生，我的专业是数据科学与大数据技术，与木有同僚呢？欢迎大家来咨询学习的问题哦，咱们在新学期互相学习。
Kakfa怎么保证消息的一致性
Kafka的也存在Leader和Follow节点，这样就会有一致性问题。
1分钟理解Flink中Watermark机制
1分钟理解Flink中Watermark
Rabbitmq消费者保证幂等性
rabbitmq幂等性问题
Ubuntu 安装启动 Kafka
先关闭生产者和消费者客户端，再关闭kafka broker，最后关闭zookeeper。3.2 配置/config/zookeeper.properties。3.1 配置/config/server.properties。(1).存活时间(默认168)(2).配置IP与端口号。10.2 关闭zook
通过Elasticsearch 8、Kibana、Filebeat实现日志的监控及统计
通过Elasticsearch 8、Kibana、Filebeat实现日志的监控及统计
flink 窗口和水位线
window、watermark
hbase
Hbase架构图及读写流程
Elasticsearch：无需基本身份验证即可创建用于访问的不记名令牌
在很多的时候我们并不希望把用户名及密码分发出去，这是因为一旦拥有用户名及密码，你就可以直接登录系统，你甚至可以做更多的事情。另外一方面，用户名及密码还没有期限设定，除非我们在系统中把这个用户删除掉。为了能够使得客户端能够正常访问 Elasticsearch 集群，我们可以创建 API key 来进行
RocketMQ源码(7)—Producer发送消息源码(1)—发送消息的总体流程【一万字】
基于RocketMQ 4.9.3，详细的介绍了Producer发送消息的总体流程的源码，包括生产者重试机制、生产者故障转移机制、VIP通道等知识都会一一介绍。
大数据_湖仓一体:下一代存储解决方案
湖仓一体可以存储、优化、分析和访问所有类型的数据，无论数据是结构化的、半结构化的，还是非结构化的，这一点和数据库不同，但和数据湖差不多。湖仓一体可以存储、优化、分析和访问所有类型的数据，无论数据是结构化的、半结构化的，还是非结构化的，这一点和数据库不同，但和数据湖差不多。新的系统设计让湖仓一体成为可
【毕业设计】基于大数据的高考数据分析 - python 大数据 可视化
🚩 基于大数据的高考数据分析🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)🧿 选题指导, 项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/project-sharing-1/blob/master/%E6%AF%95%E8%AE%BE%E6%8C%87%E5%AF
猿创征文｜【云原生 | 27】Docker部署运行开源消息队列实现RabbitMQ
AMQP架构中有两个主要组件：Exchange和Queue，两者都在服务端，又称Broker，由RabbitMQ实现的。客户端通常有Producer和Consumer两种类型
折腾一晚上的事情，明白了一个道理
感悟：有时候很简单的笨办法，比那些高大上的技术要实用的多。有一个数据同步，大约4亿条记录，没有分区。现在要按照天，小时分区写入到iceberg的分区表中。源数据中本身就是很多几十k大小的非常多的小文件。于是在读取时，总想着要shuffle，合并小文件,于是是这样的：hive_df = spark.t
