分布式

【大数据技术基础 | 实验十】Hive实验：部署HiveHive是Hadoop 大数据生态圈中的数据仓库，其提供以表格的方式来组织与管理HDFS上的数据、以类SQL的方式来操作表格里的数据，Hive的设计目的是能够以类SQL的方式查询存放在HDFS上的大规模数据集，不必开发专门的MapReduce应用。

拔剑纵狂歌

ZooKeeper单机、集群模式搭建教程ZooKeeper在启动的时候，默认会读取/conf/zoo.cfg配置文件，该文件缺失会报错。因此，我们需要在将容器/conf/挂载出来，在制定的目录下，添加zoo.cfg文件。

Spark：大数据处理的强大引擎Apache Spark 是一个专为大规模数据处理而设计的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。它诞生于 2009 年，由美国加州伯克利大学的 AMP 实验室开发，2013 年被纳入 Apache 开源项目，并迅速成为顶级项目。

10G文件字符统计，Hadoop分布式处理思想和实战！我想，作为开发人员，即便你不是大数据开发工程师，也应该听说过Hadoop。而且我认为，不论你是从事哪个开发岗位，都应该对它有所了解，因为Hadoop的思想已经渗透在众多技术中。

Spark RDD中的迭代器迭代器 (Iterator) 是 Spark 中用于处理每个分区数据的核心组件。它提供了对分区内元素的顺序访问，并且是惰性计算（lazy evaluation）的实现基础。在 Spark 中，RDD 的每个分区的数据在逻辑上是通过迭代器进行操作的，迭代器使得数据可以逐条处理，减少内存开销。

Springboot RabbitMq 集成分布式事务问题话不多说，直接上代码先整体结构pom依赖：代码： DispatchService：OrderService：

RabbitMQ运维略#查看RabbitMQ状态rabbitmqctl status节点名称:端口号:启动命令:RABBITMQ_NODE_PORT=5673 RABBITMQ_SERVER_START_ARGS="-rabbitmq_management listener [{port,15673}]" RABBITMQ_NODENAME=rabbit2 rabbitmq-server -detached

RabbitMQ轻松构建高效可靠的消息队列系统目录1、什么是AMQP2、什么是SpringAMQPSpringAMQP 的特点：3、Basic Queue简单队列模型案例

kafka夺命连环三十问（16-22）1，kafka本身是分布式集群，可以采用分区技术，并行度高2，读数据采用稀疏索引，可以快速定位要消费的数据

MongoDB分布式集群搭建----副本集----PSS/PSA1.概念“ A replica set is a group of mongod instances that maintain the same data set. ”

龙哥·三年风水

群控系统服务端开发模式-应用开发-前端部门功能开发在根目录下src文件夹下views文件夹下param文件夹下department文件夹下，新建index.vue，代码如下

【快速上手】Kafka-Eagle 监控的安装部署目录一、环境准备1、MySQL 环境准备2、Kafka 环境准备二、Kafka-Eagle 安装1、官网

太阳伞下的阿呆

kafka-clients之max.block.msmax.block.ms 是 Kafka 客户端Producer配置中的一个参数，决定了客户端阻塞的最大时间。当生产者调用某些方法（如 send() ）时，如果客户端在内部遇到某些资源（如元数据或可用的缓冲区空间）不可用，可能会发生阻塞。这时，max.block.ms 限定了可以阻塞的最长时间，超过这个时间客户端会抛出 TimeoutException。

东方巴黎～Sunsiny

kafka可视化管理平台-kafka-console-uikafka可视化管理平台一款轻量级的kafka可视化管理平台，安装配置快捷、简单易用。为了开发的省事，没有国际化支持，页面只支持中文展示。用过rocketmq-console吧，对，前端展示风格跟那个有点类似。

RabbitMQ介绍和快速上手案例废话不多说，这个rabbitMQ就是我们的消息队列，其中这个单词的前面的部分翻译之后就是兔子的意思，后面的这个mq就是我们的message quene简称；

菜鸟分享录

RabbitMQ教程：工作队列（Work Queues）（二）在快节奏的软件开发世界中，我们经常面临需要异步处理任务的场景，比如在Web应用中处理耗时的图片处理或数据分析任务。这些任务如果直接在用户的HTTP请求中同步处理，会导致用户体验不佳，因为用户需要等待任务完成才能继续。这时，工作队列（Work Queues）就显得尤为重要。工作队列允许我们将任务排队，然后在后台异步处理，这样可以释放Web服务器来处理更多的用户请求，提高应用的响应速度和吞吐量。

大数据技术之Hadoop ：我是恁爹就如上图中的技术分类，大数据技术主要解决的就是海量数据的存储和计算问题。这两个问题的解决方案最先被 Google 被提出，用于解决 Google 搜索引擎海量的网页存储和索引的构建。对应的技术就是日后被人所熟知的 HDFS 和 MapReduce。

谢李由20230322081

Hadoop 学习心得随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，传统的数据处理方式已难以满足需求。在这样的背景下，为了能够在大数据领域有所发展，我开始学习 Hadoop。Hadoop 作为处理大数据的关键技术，它的分布式计算和存储能力可以有效地处理海量数据，挖掘其中有价值的信息，这就是我学习它的主要目的。

Hadoop高可用集群工作原理Hadoop高可用（HA）集群是一种配置，旨在确保Hadoop服务在发生故障时能够继续运行，从而提供不间断的数据访问和计算服务。本文档详细介绍了三节点Hadoop HA集群的工作原理，包括双NameNode、双ResourceManager、三JournalNode、三NodeManager、三DataNode和ZooKeeper的作用及其配合工作方式。

kafka和Flume的整合目录一、Kafka作为Source 【数据进入到kafka中，抽取出来】1、在我的flume的conf文件夹下，有个myconf文件夹：