阿里云-ODPS SQL-日常开发日期、字符、数学运算、聚合函数函数使用技巧
数据仓库，是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、信息本身相对稳定的数据集合。数据仓库从Oracle（单机、RAC)，到MPP(Green plum)，到Hadoop(Hive、Tez、Sprak)，再到批流一体Flink/Blink、数据湖等，SQL都是其主流的数据处理工具。海量数据下的高效数据流
MongoDB数据库性能监控详解
MongoDB数据库实战系列，打造精品专栏。
web3:区块链常见的几大共识机制及优缺点
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我在CSDN的2022：突破零粉丝，4个月涨粉4000+，2023年目标5万+
今年最自豪的事，我用业余时间，在CSDN上坚持创作了4个月，产出了20多篇博客，其中7篇文章上了全站热榜，多次入围作者周榜原力榜铁粉榜领军人物榜前100，还被评选为每日精选每月精选，并参加了1024活动、圣诞活动、博客之星等活动，实现4000+的粉丝数增长，如果你正在寻找如何突破零粉丝困境如何实现快
大数据面试题（八）：Hive优化措施
Fetch抓取Fetch抓取是指Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。例如：SELECT * FROM employees;在这种情况下，Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。在hive-default.xml.templat
RabbitMQ消息发送和接收（实例）
的消息只能被同一个消费者消费，如果没有消费监听队列那么消息会存放到队列中持久化保存，直到有消费者来消费这个消息，如果有消费者监听队列则立即消费发送到队列中的消息。4.模拟连续向队列中放两次消息，这两条消息的队列名称相同，内容不同。再次返回消息队列，此时消息队列已经没有了消息，消息已经模拟出队了。7.
RabbitMQ消息队列 顺序消费、消息丢失、重复消费等问题
消息队列，顺序消费、消息防丢、防止消息重复消费、解决消息积压。分布式事务可靠消息最终一致性
详解DataX及使用
DataX概述简介DataX 是阿里巴巴开源的一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。支持数据源DataX架构原理设计理念为了解决异构数据源同步问题，DataX将
亿级高并发电商项目-- 实战篇 --万达商城项目 二（Zookeeper、Docker、Dubbo-Admin等搭建工作
万达商城是一款常见的电商网站，项目采用前后端分离架构。前端 开发主要使用vue.js，后端使用Dubbo技术进行分布式调用。项目 包含电商系统的大部分功能，分为商家端和用户端。商家端有权限 管理、商品管理、广告管理等功能。用户端有用户注册和登录、搜 索商品、添加购物车、商品下单、支付、秒杀商品等功能
Java真的不难（五十四）RabbitMQ的入门及使用
MQ全称为Message Queue，即消息队列。消息队列是在消息的传输过程中保存消息的容器。它是典型的：生产者、消费者模型。生产者不断向消息队列中生产消息，消费者不断的从队列中获取消息。因为消息的生产和消费都是异步的，而且只关心消息的发送和接收，没有业务逻辑的侵入，这样就实现了生产者和消费者的解耦
RabbitMQ使用教程
RabbitMQ使用教程，一文解决入门难题
flink学习33：flinkSQL连接mysql，查询插入数据
1.生成运行时env2.生成表环境3.接上数据流，数据流数据生成表4.把数据库中sink保存数据的表，在flink中生成一遍（相当于把flink生成的表，绑定到数据库中的表），配上数据库连接信息，并执行，及注册5.查询表，可以根据注册表名查询6.插入表，可以根据生成的flink表进行数据插入。
RabbitMQ如何保证消息的可靠性
在了解RabbitMQ消息可靠性之前，先来了解一下RabbitMQ整个消息投递的路径:producer ——> exchange ——> queue ——> consumerRabbitMQ保证消息的可靠性主要分为两个部分：（1）消息可靠投递性（生产者向MQ发送消息，确保MQ接收到
RabbitMq生产者和消费者消息确认机制（ack）
RabbitMQ消息确认的本质也就是为了解决RabbitMQ消息丢失问题，因为哪怕我们做了RabbitMQ持久化，其实也并不能保证解决我们的消息丢失问题RabbitMQ的消息确认有两种。
【大数据clickhouse】clickhouse 常用查询优化策略详解
clickhouse 常用查询优化策略
Kafka架构组成及相关内容
https://www.bilibili.com/video/BV1vr4y1677k【事务原理】：【发送代码】：·
常见面试题---------如何处理MQ消息丢失的问题?
Java面试题
【Flink】面试题精简版（持续更新）
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
kafka常用命令
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