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Kafka实现高可靠消息传输的关键机制包括:生产者端通过acks参数(0/1/all)控制消息确认级别,支持幂等性避免重复;消费者端提供三种语义(最多/至少/精确一次),事务保证精确消费。分区分配策略(Range/RoundRobin/Sticky)影响负载均衡,动态Rebalance机制处理消费者变动。监控运维方面,JMX提供Broker/Topic/Consumer三级指标,Prometheus+Kafka Manager等工具实现可视化监控,常用命令可排查消费滞后、副本同步等问题。
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在本节实战中,我们初步探索了Spark Streaming,它是Spark的流式数据处理子框架,具备高吞吐量、可伸缩性和强容错能力。我们了解了Spark Streaming的基本概念和运行原理,并通过两个案例演示了如何利用Spark Streaming实现词频统计。
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导入后esc,输入:wq即可保存退出。
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【代码】springboot使用rabbitmq。
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es开启安全验证,kibana、logstash连接配置
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本章阐述检测在网络安全中的核心作用。检测系统采用七层架构:从特征选择、提取开始,通过事件选择、检测,到攻击检测、分类,最终生成警报。
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闭包是一个函数,这个函数能够访问和操作在其定义时捕获的外部变量的值。在Spark中,当你将一个函数作为参数传递给Spark的操作(如map、filter等)时,Spark会捕获这个函数及其所依赖的所有外部变量,并形成一个闭包。这个闭包随后会被序列化,并发送到集群中的工作节点上执行。
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这次面试发生在一家知名互联网大厂,职位是Java开发工程师。面试官严肃认真,求职者谢飞机是个技术水平参差不齐的水货程序员。面试以支付与金融服务场景为背景,围绕Java核心、构建工具、微服务、数据库、缓存、安全、消息队列以及AI技术栈展开。
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谢飞机,你的基础知识不错,但对高级技术的理解还需加强。我们会尽快通知你面试结果,回家等通知吧。
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要保证数据的质量,首先需要选择合适的数据采集设备和方法,确保采集到的数据准确可靠。其次,在数据采集系统中设置数据校验和清洗功能,对采集到的数据进行初步的处理,去除错误数据和无效数据。此外,建立数据质量监控机制,实时监测数据的质量指标,及时发现和解决数据质量问题。总之,准确理解数据采集和合理选择数据采集系统的模式对于充分发挥数据的价值至关重要,企业应不断关注技术发展和自身业务需求的变化,优化数据采集策略。
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Hive存储格式的选择对性能和效率至关重要。ORC和Parquet作为列式存储格式,适合查询少量列的OLAP场景,提供高速查询和压缩支持;行式存储如TextFile和SequenceFile适合全表扫描。ORC在Hive中性能更优,而Parquet跨引擎兼容性更好。优化方法包括合理配置参数(如块大小、压缩算法)、合并小文件以及分区分桶策略。实际选择需根据查询模式、数据类型和压缩需求确定,决策树可帮助快速匹配适用格式。
数据错误
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头歌Hive 概述 第1关:Hive 概述 摘要:Hive是基于Hadoop的数据仓库(第1题选C),其架构中CLI并非网页访问方式(第2题选C)。Hive具有类SQL语法(选A)和自定义函数功能(选B),但不支持实时查询(排除C)和在线事务处理(排除D)。主要考察Hive的基础架构与核心特性。
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Kafka多线程Consumer
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MySQL数据归档利器:pt-archiver原理剖析与实战指南
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研究背景与意义报告框架与方法论数字化行业制造业零售业工业领域微软谷歌阿里巴巴华为技术应用维度组织结构维度人才需求维度商业模式维度研发效率维度战略规划与实施路径组织与人才转型策略技术架构与基础设施建设创新文化与生态系统构建。
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在Java后端开发中,遇到问题时需要系统性地分析和解决。本文提供的排查思路和工具,如VisualVMJProfilerMAT等,是开发者必备的利器。只有通过不断实践和学习,才能更好地提升开发效率和系统稳定性。
数据错误
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摘要:本文探讨了Kafka如何保证消息顺序消费的核心机制。Kafka通过分区特性实现消息有序性,同一分区内的消息天然有序。生产者端可通过自定义分区器或固定分区策略将关联消息发送至同一分区,消费者端则需确保每个分区仅由一个消费者线程处理。典型应用场景包括金融交易、数据库变更日志及电商库存管理等需严格顺序处理的业务。文章详细分析了实现顺序消费的技术方案,并强调了在保证顺序性的同时需兼顾系统性能的平衡。
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Title="CMS客户管理系统" Height="600" Width="900" Background="Transparent" AllowsTransparency="True" WindowStyle="None" WindowStartupLocation="CenterScreen" FontFamily="Cambria">
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在当今数字化时代,大数据以其海量、多样、高速等特点对传统的数据处理技术提出了巨大挑战。分布式计算作为一种有效的数据处理方式,能够将复杂的计算任务分解为多个子任务,在多个计算节点上并行执行,从而提高处理效率。而分布式云计算则为分布式计算提供了强大的资源支持,使得分布式计算能够在大规模的云环境中得以高效实现。本文的目的在于全面介绍大数据领域中分布式计算在分布式云计算中的应用,涵盖核心概念、算法原理、实际案例、应用场景等多个方面。
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本文总结了大表数据(日均五六千万)处理中的去重优化和资源调优经验。Hive入库阶段通过distinct()、dropDuplicates()、开窗函数等多重去重策略确保数据唯一性。Hive到Oracle迁移时发现NULL值导致主键冲突和资源不足问题,通过NULL值预处理和调整Executor配置(最终采用45G内存)解决。关键经验包括:早期处理NULL值、渐进式资源调优、多维度监控指标及详细文档记录。作者强调大数据问题需综合考虑数据特性、处理逻辑和集群资源,并建议建立系统的参数调优知识库以提高处理效率。

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看完这一篇,你就对 Spring Security 略窥门径了
开发Web应用,对页面的安全控制通常是必须的。比如:对于没有访问权限的用户需要转到登录表单页面。要实现访问控制的方法多种多样,可以通过Aop、拦截器实现,也可以通过框架实现,例如:Apache Shiro、Spring Security。我们这里要讲的Spring Security 就是一个Spring生态中关于安全方面的框架。它能够为基于Spring的企业应用系统提供声明式的安全访问控制解决方案。
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为什么要在油气行业中应用 IoT?这 8 个应用场景告诉你 IoT 在油气行业中可以做什么...
如今,物联网已经进入了各行各业:汽车、农业、绿色能源。物联网还将征服的领域之一是石油和天然气领域。在这些特殊的行业环境中,公司雇佣专业人员来预测机器何时需要维护和保养。通过物联网监控,以确保员工在工作环境中的安全,并改善生产。 麦肯锡 (McKinsey Global Institute)研究表明,到2025年,物联网有可能吸引$11.1T 的资金。
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ES2020 是 ECMAScript 对应 2020 年的版本。这个版本不像 ES6 (ES2015)那样包含大量新特性。但也添加了许多有趣且有用的特性。本文的代码地址:https://github.com/ljianshu/Blog 本文以简单的代码示例来介绍 ES2020新特性。这样,你可以很快理解这些新功能,而不需要多么复杂的解释。
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在本文中,我们将开始开发自己的Kubernetes控制器。 技术栈可以是Python、NodeJS或Ruby。因为这个博客被命名为为“ Java极客”,因此选择Java是很正常的。 作为一个用例,我们将实现sidecar模式:每当一个pod被调度时,sidecar pod也会随之被调度。如果将前者删除,则后者也必须删除。
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其实“数据湖”的概念由来已久,如果追溯时间大概可以到2011年。如今我们经常提及的数据湖其实可以被认为是一个集中式的安全存储库,用户可以任何规模存储、管理、发现并共享所有结构化和非结构化数据,过程中无需预定义架构。
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医疗保健、零售、金融、制造业……一文带你看懂大数据对工业领域的影响!...
随着大数据技术的兴起,工业领域在很大程度上发生了变化。智能手机和其他通讯方式的使用迅速增加,使得每天都能收集大量数据。以下是大数据对工业领域的影响。
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2020年已经到来,它的到来带来了信息和技术(IT)领域的诸多创新和变革,特别是对DevOps技术的创新和变革。美国领先的调查机构Grand View Research的专家进行的一项研究宣称,预计到2025年,DevOps的市场价值将达到128.5亿美元。
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Docker容器已经从一种锦上添花的技术转变成了部署环境的必需品。有时,作为开发人员,我们需要花费大量时间调试或研究Docker工具来帮助我们提高生产力。每一次新技术浪潮来临之际,我们都需要花费大量时间学习。
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SQL是用于数据分析和数据处理的最重要的编程语言之一,因此SQL问题始终是与数据科学相关工作(例如数据分析师、数据科学家和数据工程师)面试过程中的一部分。 SQL面试旨在评估应聘者的技术和解决问题的能力。因此,至关重要的是,不仅要根据样本数据编写正确的查询语句,而且还要像对待现实数据集一样考虑各种情况和极端情况。
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近日,阿里云对外宣布其容器服务调度GPU云服务器启动加速计算,最快只需60秒即可完成新冠病毒的核酸对比工作;同时将向医疗科研机构、疾控中心等一线病毒研究机构免费开放基因计算服务,技术可大幅提升宏基因组测序、疫苗研发相关的处理效率。基于此,晶少专程采访了阿里云基因计算服务AGS负责人、高级技术专家李鹏,集中呈现针对GPU和容器技术大幅提升核酸比对速度的有关细节以及关于阿里云基因计算服务(AGS)的诸多信息。
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最近,我构建了一个本地开发环境,该环境使用 Docker 进行一些关键的集成测试。 在我要完成这项工作时,我意识到在开始这项工作之前,我没有考虑到这么做的一些意义深远影响,如:
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数据库连接池和线程池等池技术存在的意义都是为了解决资源的重复利用问题。在计算机里,创建一个新的资源往往开销是非常大的。而池技术可以统一分配,管理某一类资源,它允许我们的程序可以重复的使用这个资源,只有在极端情况下(比如连接池满)才会创建新的资源。
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从提取层、处理层、基础结构入手,带你了解Spark和Kafka!
电子商务市场中典型的一天是这样的:每分钟发生1万个事件流,并且要选择合适的工具对其进行处理。
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随着业务的发展,MySQL数据库中的表会越来越多,表中的数据量也会越来越大,相应地,数据操作的开销也会越来越大;另外,无论怎样升级硬件资源,单台服务器的资源(CPU、磁盘、内存、网络IO、事务数、连接数)总是有限的,最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。
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王坚博士曾经做过这样一个非常形象的比喻,他将做 App 比作是在别人的花园里弄盆栽,「种点花草是没有问题的」,不过「别人叫你的产品下架你就得下架,这是有问题的」,现在在 GitHub 上,众多的开发者显然遭遇了这样的问题。