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rabbitmq三节点高可用部署
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netty网络通讯项目,内存溢出问题排查
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Apache Flink 是高效和分布式的通用数据处理平台,由Apache软件基金会开发的开源流处理框架,其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎(简单来说,就是跟spark类似)
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1.搜索引擎发展史和工作流程,网络爬虫原理。2.es\es-head\kibana的windows和Linux安装,基础参数配置和测试。
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Term查询未命中问题
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在我们的规则引擎里,数据主体通常作为关联数据的主键id,所以在数据预处理阶段,我们需要尽可能的将数据主体梳理全,并补充到数据中。这里就需要介绍下”维度数据“模块。
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【代码】SpringBoot + ElasticSearch8.4.3 实现简单CRUD、批量操作。
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linux 开机自启动 无法启动java相关程序
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开源创业者如何才能在一片红海中乘风破浪
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然后在进行启动 docker run -d -h hbase -p 2181:2181 -p 8080:8080 -p 8085:8085 -p 9090:9090 -p 9095:9095 -p 16000:16000 -p 16010:16010 -p 16020:16020 -p 16201:16201 -p 16301:16301 --name hbase harisekhon/hbase。加入数据 put ''sen','10010','info:name','zhangsan'.....
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一、什么是数据倾斜及数据倾斜是如何产生的数据倾斜的根本原因是数据的key分布不均,个别key数据很多,超出了计算节点的计算能力的结果;过程:数据经过 map后,由于不同key 的数据量分布不均,在shuffle 阶段中通过 partition 将相同的 key 的数据打上发往同一个 reducer 的标记,然后开始 spill (溢写)写入磁盘,最后merge成最终map阶段输出文件。如此一来 数据量很大的key 将发往同一个 reducer,超出了节点的计算能力,等待时间超出了可接受范围。
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文章目录任务提交流程本套教程针对Flink 1.12.0版本的核心模块进行源码级讲解,从任务提交流程、通讯过程、Task调度、内存模型四大方面入手,庖丁解牛逐行分析源码,手术刀级别剖析Flink内核架构!任务提交流程实例以yarn-per-job为例。flink提交作业是通过flink run进行提交的,可以从提交脚本中看到启动类即程序的入口是:org.apache.flink.client.cli.CliFrontend查看其中的main方法,执行的逻辑简单总结如下:获取flink的c
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2022年3月Go最新面经,字节,商米,流利说,人人视频等。
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Unexpected character (''' (code 39)): expected a valid value (JSON String, Number, Array, Object or token 'null', 'true' or 'false')\n at [Source: (org.elasticsearch.common.io.stream.InputStreamStreamInput); line: 1, column: 2]
数据错误
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查看一下压缩策略bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper xxxx:2181 --topic SHI_TOPIC1Topic:SHI_TOPIC1 PartitionCount:1 ReplicationFactor:1 Configs:cleanup.policy=compactTopic: SHI_TOPIC1 Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0Configs:cleanup.policy=compact
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1、spark对应的环境http://spark.apache.org/documentation.html2、找spark和hive版本http://spark.apache.org/docs/3.0.0/building-spark.html#specifying-the-hadoop-version-and-enabling-yarn3、找hadoop版本进入hive官网https://hive.apache.org/downloads.html,可以看到hive对应的hadoop版
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java执行本机命令获取控制台输出
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flink-mysql-cdc读取mysql timestamp时间戳数据类型存在时区异常问题,可以通过添加flink配置解决
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