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我们使用ssh连接工具Termora进行连接,连接成功后,切换到home目录创建一个hadoop的文件夹。打开SFTP。注意,Termora的连接这一步在我的上一篇文章有详细教程,这里不多赘述,不会的小伙伴可以前往我的上一篇文章学一下~当然啦,有的人用Xshell或者FinalShell连接也是可以的,这个看个人喜好。上一篇博客:将右边的/root切换到目录下,然后把flume的压缩包拉到右边来回到第一台连接(数据采集)确定目录下有flume的压缩包解压cd 进去flume。
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spring-kafka库的版本与Spring Boot版本、kafka-clients库版本以及Kafka Broker版本之间存在兼容性关系。例如,Spring Boot 2.7.x通常与spring-kafka 2.8.x系列兼容,而后者又依赖于特定版本的kafka-clients。在微服务、大数据和实时计算日益普及的今天,Kafka凭借其卓越的性能和架构设计,成为了连接数据生产者和消费者的核心枢纽。消息的消费通过@KafkaListener注解实现,这是一种声明式的、非常便捷的方式。
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EventBus是一个用于实现事件驱动架构(EDA)的机制,它允许不同组件之间基于事件进行通信。它通常遵循发布/订阅发布者(Publisher)发布事件。订阅者(Subscriber)接收并处理事件。这种模式确保了松耦合的通信模型。发布者无需了解谁是事件的接收者,而订阅者也不需要知道事件的源头。事件总线充当了事件传播的中介角色,确保事件从发布者传递到所有相关订阅者。EventBus在微服务架构中尤为重要,因为它允许跨服务的异步通信,避免了服务之间的紧密耦合。
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本文系统介绍了Hadoop分布式文件系统(HDFS)的三种客户端操作方式:命令行操作、网页界面操作(9870端口)和JavaAPI图形操作。详细解析了命令行工具的一键启停管理、文件系统操作命令;网页界面的访问方法与权限控制;以及通过IDEA插件实现图形化操作的环境配置步骤。文章最后比较了三者的功能互补性:命令行高效适合运维,网页直观便于监控,JavaAPI灵活适用于开发集成,建议项目中结合使用以发挥各自优势。
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新电脑首次使用;把远端项目拉到本机。
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本文介绍了一个基于OGNL表达式的业务监控系统设计,通过动态规则解析实现从用户操作到业务链路的追踪。
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用户输入提示词 → 触发AI生成图文 → 异步处理 → 存储结果 → 支持语义化搜索核心挑战:响应延迟、系统解耦、语义理解、结果可信这场面试不仅考察了候选人的Java基本功,更重要的是检验其在现代云原生+AI融合系统中的架构思维能力。从同步阻塞到异步解耦,从关键字匹配到语义搜索,体现了技术演进的真实路径。如何合理选用技术栈应对业务需求消息队列在高并发场景下的关键作用AI工程化落地的核心挑战与解决方案如果你也能像战五渣一样“勉强过关”,说明你已经具备冲击大厂的潜力;
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摘要:该项目构建了一个基于流计算的电商实时销售额监控系统,采用Kafka+Storm+Redis+SpringBoot技术栈。系统通过Kafka接收模拟订单数据,由Storm实时计算销售总额和商品维度数据,结果存入Redis并通过SpringBoot接口可视化展示。相比传统批处理方案,实现了秒级延迟的实时数据分析,解决了数据滞后、手工汇总效率低等问题。项目代码已开源(https://github.com/plkdthfss/StormComputingDemo)
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《零基础AI智能体入门指南》摘要:课程提供从基础到商用的完整学习路径,涵盖智能体开发(基于Coze平台)、Python基础、高级功能开发及多平台应用。特色在于将技术学习与商业变现结合,不仅教授开发技能,还配套IP运营(短视频制作、直播技巧、大模型SEO等)和可商用项目实战。课程采用"学练结合"模式,每个知识点配实战案例,最终实现"技术+流量+变现"的闭环。建议学习者注重实践,加入社区交流,善用AI工具辅助学习。(149字)
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Flink SQL连接Kafka及数据去重操作指南:本文介绍了Flink SQL连接Kafka的配置方法,包括依赖配置、表创建语法和关键参数说明;详细讲解了三种数据去重实现方式(ROW_NUMBER()、窗口去重、SELECT DISTINCT),并提供了完整的可运行示例代码;最后给出了配置参数说明和最佳实践建议,如合理选择去重策略、设置时间属性等。该指南适用于Flink 1.19版本,帮助开发者高效处理Kafka数据并实现去重操作。
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本文介绍了餐饮云平台中事件机制、WebSocket和RabbitMQ的应用方案。系统通过定义订单操作事件(OrderOperationEvent)实现松耦合的业务处理,支持日志记录、消息推送等多种操作。WebSocket用于实现实时订单状态推送和通知广播,提供全双工通信能力,并通过会话管理器维护客户端连接。此外,文章还展示了事件监听器的实现,如UserNotificationListener处理订单更新事件并通过WebSocket发送通知,以及定时清理无效会话的机制,保障系统稳定运行。
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Linux系统从零开始配置Hadoop MapReduce。(Deepseek辅助生成,作者已实践)
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Could not open connection to the HS2 server. Please check the server URI and if the URI is correct, then ask the administrator to check the server status.Error: Could not open client transport with JDBC Uri: jdbc:hive2://hadoop102:10000: java.net.ConnectE
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OverrideSystem.out.println("拦截器偶数key:"+record.key()+",value"+record.value());@Override@Override@Override> map) {// 创建配置对象// 创建消费者对象// 订阅主题System.out.println("接收数据"+stringStringConsumerRecord);
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第三方接口调用:设置超时时间、Sentinel。MQ消息积压:多线程、加消费者、惰性队列。大文件导入导出:easyexcel。Redis三剑客:穿透、击穿、雪崩。
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系统执行which hdfs未找到HADOOP_HOME路径下的命令,可能是由于其他软件的同名命令优先匹配。解决方法:1)编辑/etc/profile或~/.bashrc文件;2)确保HADOOP_HOME/bin位于PATH最前;3)执行source /etc/profile重新加载;4)验证which hdfs输出应为Hadoop安装路径。若仍无效,可使用绝对路径或排查其他原因。该操作强制系统优先识别Hadoop的hdfs命令。
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本文介绍了解决阿里云DataWorks平台ODPS Spark中调用SAP接口时遇到的JCo jar包重命名问题的方法。问题源于系统强制重命名资源文件,而sapjco3.jar不允许修改文件名。解决方案采用one-jar插件将依赖内嵌到主jar包中,并通过修改内嵌jar包名来规避限制。具体步骤包括:本地安装sapjco3到Maven仓库,配置one-jar插件打包项目,手动修改内嵌jar包名,以及正确配置DataWorks资源。该方法成功解决了jar包重命名导致的初始化错误问题。
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本文介绍了Linux系统中进程的几种状态(R/S/D/T/X/Z)及其转换关系,重点分析了僵尸进程的危害和四种解决方法:父进程主动等待、注册信号处理函数、父进程先退出和使用fork()两次。同时讲解了进程优先级机制,包括PRI和NI值的概念及调整方法,以及nice/renice命令的使用。最后阐述了进程的竞争性、独立性以及并行与并发的区别,为理解Linux进程管理提供了基础概念框架。

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从代码到 Docker、Kubernetes、Istio、Knative……,或许是时候重新思考从代码到云的编程了...
早些时候,开发人员只需编写程序、构建,然后运行。如今,开发人员还需要考虑各种运行方式,作为可执行文件在机器上运行(很有可能是虚拟机),还是打包到容器中;将容器部署到Kubernetes中,还是部署到serverless的环境中或服务网格中。然而,这些部署方式并不是开发人员编程经验的一部分。开发人员必须以某种方式编写代码才能在特定的执行环境中正常工作,因此编程时不考虑这些问题是不行的。
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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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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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Docker 概念很难理解?一文搞定 Docker 端口绑定
作为初级开发人员的你,是不是参加过这样的面试,在面试中面试官希望你准确地回答Docker的工作原理?现今的面试官们希望应聘者能够深入了解8项、10项、甚至更多的技术。其实这有点疯狂。在大学或其他学校里,他们很可能根本不会教你任何关于Docker的知识。然而,如果你真的能够深入了解Docker,那么你就可以从一大群应聘者中脱颖而出。
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6 个步骤,教你在Ubuntu虚拟机环境下,用Docker自带的DNS配置Hadoop | 附代码
最近,作者整理了一套Hadoop搭建方案。最后的镜像大小1.4G多,使用docker子网,容器重新启动不需要重新配置/etc/hosts文件。 配置过程中参考了如下博客,有些细节问题这些博客里面解释的更加详细。
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自从Docker在2013年初上线以来,就与程序员及系统管理员之间产生了一种爱恨交加的奇妙关系。虽然与我交谈过的一些经验丰富的的开发人员都非常不喜欢容器化(稍后会详细介绍),但是为什么许多大公司,包括eBay、Twitter、Spotify和Lyft在内,都在他们的生产环境中采用了Docker呢?
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Docker 上手很容易,但如果将其应用于生产环境,则需要对它有更深入的理解。只有这样,才能确保应用符合我们的预期,或在遇到问题时可及时解决。所以,要想真正掌握 Docker 的核心知识,只靠网络上零散的信息往往是不够的,必须系统性地学习。
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