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1. logstash通可以收集日志，也可以进行数据清洗，但是一般不用logstash来做日志收集，其依赖java环境，并且数据量过大，会占用过多资源，所以logstash一般用来进行数据清洗2. logstash清洗完的数据会交给elasticsearch进行存储3. 用户通过kibana进行可视化页面查看日志，kibana主要用途是负责数据的展示，类似于grafana。4. kibana中展示得数据是通过elasticsearch的api进行相关数据的搜索。5. filebeat是一个轻量级的日
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在Python Flask应用开发中，消息队列扮演着至关重要的角色。消息队列可以实现异步处理、解耦服务、流量削峰等功能，提高系统的性能和可扩展性。本文的目的是帮助开发者了解在Flask应用中如何选择合适的消息队列，并进行正确的配置。我们将涵盖常见的消息队列，如RabbitMQ、Redis、Kafka等，分析它们的特点、适用场景，并给出详细的配置步骤和代码示例。核心概念与联系：介绍常见消息队列的核心概念、原理和架构，通过文本示意图和Mermaid流程图进行直观展示。核心算法原理 & 具体操作步骤。
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从0开始。搭建一套自己的工具函数库，工程打包后支持commonjs模块的引入，es模块的引入。还支持script的形式引入。还支持工程化项目的unplugin-auto-import插件。并将打包结果发布到npm。这套模板也可以用于封装一些个性化的js库，不单单限于工具函数库的一套工程化模板。
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- 新时代农民工--小明
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4.重命名，把解压后的文件夹改成spark-local。因为后续我们还会使用其他的配置方式，所以这里先重命名一次。① 打开etc/profile.d/my_env.sh文件中，补充设置spark的环境变量。2.通过finalshell连接虚拟机，并将文件上传安装文件到 /opt/software下。进入到spark-local，运行命令spark-submit命令。在任务还处于运行状态时，可以通过hadoop100:4040来查看。3.解压spark安装文件到/opt/module下。
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- 今天我又学废了
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数据错误 -
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随着信息技术的飞速发展，数据量呈现爆炸式增长，大数据已经成为企业和组织决策的重要依据。大数据架构设计的目的是构建一个能够高效处理、存储和分析海量数据的系统，以满足业务需求。本文章的范围涵盖了大数据架构设计的各个方面，重点关注高可用、高性能和低成本这三个关键要素，旨在为读者提供全面的大数据架构设计指导。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍大数据架构设计的背景信息，包括目的、预期读者和文档结构。接着深入探讨高可用、高性能、低成本的核心概念及其相互联系，给出原理和架构示意图。
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• Spark 支持多样化任务类型：批处理（Spark Core）、实时流处理（Spark Streaming）、交互式查询（Spark SQL）、机器学习（MLlib）、图计算（GraphX）等，适用场景更广泛。Spark 依赖 Hadoop 的存储生态（如 HDFS），并借助 YARN 实现资源调度；：集成 Spark SQL（结构化数据查询）、Spark Streaming（流计算，支持秒级延迟）、MLlib（机器学习库）、GraphX（图计算）等模块，形成一站式大数据处理平台。
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运行INFINI Console 1.29.0 和 1.29.1 版本的用户在新初始化平台后可能会遇到一个特定问题。如果后台的系统 Easysearch/Elasticsearch 集群（存储 Console 元数据的集群，通常名为或类似名称）包含超过一个节点的场景下， INFINI Console 会错误地报告系统集群健康状态异常（例如，显示为不可用）。而对于已存在的历史集群不会发生，如果有以上情况，单纯升级并不能解决问题。可以尝试本文的解决方案。
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