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你就能访问 Kibana UI,查看 Linux 上 Elasticsearch 的数据啦。elasticsearch.hosts: ["<远程ES服务器地址:端口>"]elasticsearch.username: "<用户名>"elasticsearch.password: "<密码>"从 Elastic 官方下载页面选择对应版本(server.host: "<本地主机地址>"
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程序来源于DFRobot官网入门教程“反应速度测试”内容(见文末),由于手头仅有三脚开关,参考源程序接线后无法实现,且全网检索没有找到更多的三脚开关相关内容;经过简单调试后,本项目用三脚开关实现了程序功能,特整理分享。在这个项目中将用Arduino制作一个反应速度测试游戏。通过点亮LED灯并快速按下对应按钮来得分,游戏持续一分钟。
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RabbitMQ是一种基于AMQP协议的消息中间件,主要用于分布式系统间的异步通信。它通过消息队列实现系统解耦、流量削峰、消息分发和延迟通知等功能。RabbitMQ的核心概念包括生产者(Producer)、消费者(Consumer)、连接(Connection)、通道(Channel)、虚拟主机(Virtual Host)、队列(Queue)和交换机(Exchange)。消息从生产者发送到交换机,再路由到队列,最终被消费者接收。RabbitMQ支持多种工作模式,如简单模式(Simple),适用于单生产者和单
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Flink广播模式下数据分发流程涉及关键组件协作:BroadcastConnectedStream转换为BroadcastPartitioner标识的ResultPartition,通过RecordWriter序列化数据并写入ResultPartition。ResultPartition管理多个ResultSubpartition(广播模式共享相同数据),ResultSubpartitionView提供异步读取接口。Netty传输中,下游通过RemoteInputChannel请求数据,上游Partitio
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你只要把流程“画”成 YAML,剩下的交给 Kestra —— 自动执行、错误重试、日志追踪,全都一站式搞定。Kestra 是一个开源的工作流编排平台,专门用来处理“大而复杂”的任务自动化问题。它跑在 JVM 上,用 YAML 配置流程,支持插件扩展,甚至可以直接拉 Docker 来跑任务,听起来就很硬核有没有?启动后,访问浏览器:http://localhost:8080,Kestra 的管理界面就出来啦。
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在大数据时代,我们经常要处理每秒百万级的消息流(比如用户行为日志、订单数据、物联网传感器数据)。如果所有消息都挤到一个队列里,单个消费者根本处理不过来——就像快递网点只有一个快递员分拣,再多快递也会堆成山。消息分区(Message Partitioning)的目的就是将海量消息拆分成多个"子任务",让多个消费者并行处理,从而提升系统的吞吐量。本文聚焦于用RabbitMQ实现消息分区的具体方案,涵盖原理、代码、优化技巧,适合需要处理大数据消息的开发人员。用"快递分拣"的故事引出消息分区的核心问题;
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本次内容涵盖:Java基础,JVM,多线程,数据库(MySQL/Redis)SSM,Dubbo,网络,MQ,Zookeeper,Netty,微服务,大数据,算法,项目,设计模式等,篇幅足足近2千页,面试必不可少——刷题!10、Elasticsearch 中的节点(比如共 20 个),其中的 10 个选了一个master,另外 10 个选了另一个 master,怎么办?1、elasticsearch 了解多少,说说你们公司 es 的集群架构,索引数据大小,分片有多少,以及一些调优手段。
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右图为 kraft 模式架构(实验性),不再依赖 zookeeper 集群,而是用三台 controller 节点代替 zookeeper,元数据保存在 controller 中,由 controller 直接进行 Kafka 集群管理。本文将深入解析控制器的工作原理、配置要点及运维实践,帮助你全面掌握这一关键组件。左图为 Kafka 架构,元数据在 zookeeper 中,运行时动态选举 controller,由 controller 进行 Kafka 集群管理。
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本文介绍如何在Processing中通过OSC协议,实时控制TouchDesigner中的节点状态。主要用于展示基本流程,为扩展应用提供参考。
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Kafka 脚本工具是 Apache Kafka 提供的一系列命令行工具,用于管理、监控和操作 Kafka 集群。这些工具位于 Kafka 安装目录的 bin 目录下(Windows 系统为 .bat 文件,Linux/Mac 为 .sh 文件)。以下是一些核心脚本工具的详细介绍kafka-broker-api-versions.sh 是 Kafka 自带的一个重要脚本工具,用于查询 Kafka Broker 支持的 API 版本信息。
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本文介绍了一种利用大语言模型(LLM)将手绘仪表板图像自动转换为Kibana仪表板的方法。作者通过提供Elasticsearch索引映射和可视化模板,让LLM分析图像内容并生成符合要求的JSON配置,再通过Kibana API创建完整仪表板。该方法解决了直接让LLM生成NDJSON格式时常见的格式错误问题,采用模板替换的方式提高了可靠性和扩展性。文章详细说明了实现步骤,包括数据准备、LLM配置、模板填充和仪表板创建等关键环节,并提供了一个可运行的Python应用示例。最后展示了生成仪表板的URL和ID,证明
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操作场景命令示例初始化仓库git init提交文件git add .关联远程仓库拉取远程更新(合并)拉取远程更新(变基)推送分支创建并切换分支关联远程分支删除远程分支。
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本文介绍了Yocto项目中的关键构建任务流程,主要包括:1)获取源码(do_fetch)和解包(do_unpack);2)应用补丁(do_patch)解决设备适配问题;3)系统根目录准备(do_prepare_recipe_sysroot)实现配方间共享;4)配置(do_configure)和编译(do_compile)过程;5)安装(do_install)和打包(do_package)生成目标文件;6)质量检查(do_package_qa)和根文件系统生成(do_rootfs);7)最终镜像创建(do_i
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业务背景:支付宝智能助理上线后,用户只需从支付宝首页轻松下拉即可体验,因此得到了大量用户的使用和反馈。业务需求:现在业务方想统计每个用户在智能助理近30min、近1h、近6h的会话数和会话时长,并随着时间推移,每1分钟更新一次。额外诉求:如果用户在30min、1h、6h后没有行为数据,则将会话数和会话时长清零。
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Kafka KRaft 版本(即 Kafka 3.0 及更高版本)使用 KRaft 模式(Kafka Raft 协议)替代 ZooKeeper 进行集群管理,简化了部署流程。Kafka 是用 Scala 和 Java 开发的,因此需要特定版本的 Scala 编译。版本号中的 2.13 表示该 Kafka 版本是用 Scala 2.13.x 编译的。不覆盖修改,则启动的JVM参数采用bin/kafka-server-start.sh 默认。这里展示了历史的kafka各个版本。前台启动(方便调试)
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ES|QL发展历程概览:Elasticsearch推出的ES|QL查询语言自8.11版本技术预览以来持续进化。8.12优化性能并支持空间数据,8.13引入异步查询和字符串处理函数。8.14正式发布后,新增分组统计和空间函数。8.15-8.17逐步完善类型转换、聚合分析和时间精度。8.18和9.0版本推出跨索引连接、全文评分和KQL集成等高级功能。每个版本都通过新增命令、函数和性能优化,不断提升数据处理能力,满足可观测性、安全性等多样化场景需求。
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二是要明白hive对应的sql它底层的map reduce的过程中sql字段的执行顺序,如mysql的执行顺序(
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在当今的数据驱动世界中,Kafka作为一款强大的分布式流处理平台,为各种规模的企业提供了高效、可靠的消息传递解决方案。Kafka支持三种核心的数据传输事务定义,这与MQTT协议中的定义相似,但每种模式在Kafka环境中有其独特的实现方式和应用场景。
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(宿主机 IP),若返回 JSON 格式的节点信息(含。注意:目录权限不足可能导致启动失败。或 Docker Hub 的。提示:推荐使用官方镜像。

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