分布式

CDH 6.3.2 集群外挂 Spark 3.5.7 (Paimon) 集成 Hue 实战指南目录1. 基础环境准备（权限与目录）2. 封装启动脚本3. 服务启动与验证3.1 启动服务3.2 状态验证

hadoop核心组件：分块存储（默认 128MB/256MB Block），每个block维持3个副本不适合小文件，因为：

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Hadoop完全分布式安装Linux发行版有很多这里作者使用ubuntu来搭建。以下是Hadoop 完全分布式搭建VMware17 适配的Ubuntu、Hadoop、JDK的版本推荐：

CDH 6.3.2 集群外挂部署 Spark 3.5.7 连接 Paimon 1.1.1 （一）为了解决CDH 6.3.2 默认的 Hive sql on Spark 和 Spark sql （Spark版本为2.4.0）无法写入修改Paimon 1.1.1 版本的表格数据的问题。

RabbitMQ是什么？如何使用消息队列（Message Queue，简称MQ）为什么会产生消息队列？有几个原因：不同进程（process）之间传递消息时，两个进程之间耦合程度过高，改动一个进程，引发必须修改另一个进程，为了隔离这两个进程，在两进程间抽离出一层（一个模块），所有两进程之间传递的消息，都必须通过消息队列来传递，单独修改某一个进程，不会影响另一个；

分布式RPC网络框架mprpc是一个基于C++开发的轻量级RPC框架，它整合了muduo网络库的高性能I/O模型和Protobuf的高效序列化能力。框架的设计目标是提供简单易用、高性能的远程调用解决方案，支持服务自动注册与发现。

苦学编程的谢

RabbitMQ_3_RabbitMQ应用RabbitMQ官方文档：RabbitMQ Tutorials | RabbitMQ这是官方文档中提及的7种工作模式：

从单机到微服务：分布式架构演进全景解析在数字化浪潮席卷全球的今天，我们使用的每一个互联网应用背后，都隐藏着一套复杂的系统架构。从最初的单机服务器到如今的微服务云原生架构，分布式系统的演进之路如同一部技术进化史。本文将带您深入探索这一演进过程，揭示每个阶段背后的设计哲学与技术突破。

Kafka深度解析：从日志处理到流处理的“数据管道扛把子一句话总结：Apache Kafka是LinkedIn开源的分布式流处理平台，凭借"日志式存储+分区副本+流处理"的组合拳，实现了百万级TPS、毫秒级延迟、100%数据不丢失的能力，是日志收集、实时分析的"数据管道扛把子"！核心亮点：Kafka的日志式存储和分区副本机制，让消息处理速度比传统消息队列快3倍，数据丢失率0%。

白露与泡影

Kafka：消费者重试与死信队列的对应模式分析在 Spring Kafka 中，消费者重试（@RetryableTopic）与死信队列（@DltHandler）的对应关系及死信 Topic 名称拼接是保障消息可靠处理的核心机制。本文将详细解析两者的对应模式、Topic 名称生成规则，并结合生产实践给出最佳实践。

勇敢打工人

rabbitmq数据恢复最近遇到了生产故障，原因是rabbit的主机被修改，重启后导致rabbitmq的数据丢失，为此整理了RabbitMQ 数据恢复指南，专为应对因主机名变更、节点身份丢失、误删数据或配置错误等导致 RabbitMQ 无法识别原有数据的场景而设计。重点保障队列消息、用户、权限、策略、交换机等核心数据可恢复。

ZStack开发者社区

替代VMware vSAN | 五大角度解析ZStack分布式存储替代优势在VMware替换、信创与云原生并行推进的背景下，企业对存储的期待，已从“能用”升级为“好用”：既要多协议统一与场景广泛覆盖，又要运维可控、弹性扩展、安全合规。

使用Redisson实现同一业务类型串行执行的分布式锁方案,解决并发问题你要的是 “同一业务类型（bussType）串行执行” 的效果 —— 即同一个 bussType 只能被一个线程处理，上一个线程执行完（释放锁），下一个线程才能进入。这种场景用 Redisson 的分布式锁最合适，它支持细粒度锁（按 bussType 分锁），还能避免死锁、自动续期，比原生 Redis 锁更稳定。以下是基于 Redisson 的 “单 bussType 串行执行” 完整实现，直接替换原代码即可，兼顾并发安全和易用性：核心思路锁粒度：按 bussType 生成独立锁（比如 code

哈哈哈笑什么

蜜雪冰城1分钱奶茶秒杀活动下，使用分片锁替代分布式锁去做秒杀系统基于 spring-boot-starter-data-redis 和 Redisson 实现分片锁（分布式锁的分片优化，避免单锁竞争），打造一个通用的秒杀组件，支持秒杀任意数量（n种）的商品，每种商品可配置指定库存（m件），核心要解决秒杀场景的超卖、重复下单、高并发锁竞争问题。

哈哈哈笑什么

高并发分布式Springcloud系统下，使用RabbitMQ实现订单支付完整闭环的实现方案（反向撤销+重试+补偿）完整的订单支付闭环需覆盖「下单→支付→反向撤销→补偿兜底→异常校验」全链路，确保任何异常场景下最终数据一致。核心流程如下：

哈哈哈笑什么

分布式高并发Springcloud系统下的数据图同步断点续传方案【订单/商品/用户等】完全解耦、可复用的数据同步断点续传方案核心目标是让断点续传的通用逻辑（分布式锁、断点读写、批次控制、重试、幂等）与具体业务逻辑（订单/商品/用户数据同步）分离，新增任意业务数据同步时，仅需实现差异化的查询和同步逻辑，无需重复开发通用的断点续传框架。

【推荐系统】深度学习训练框架（十三）：模型输入——《特征索引》与《特征向量》的边界整个数据处理流程分为离线训练和在线服务两个阶段，下图清晰地展示了从原始请求到模型最终输出的完整过程：下面我们拆解上图中的关键环节：

回家路上绕了弯

多线程开发最佳实践：从安全到高效的进阶指南在多核 CPU 普及的今天，多线程早已不是高级开发的 “选修课”—— 它是提升程序吞吐量、优化资源利用率的核心手段。但多线程带来的并发安全、死锁、性能损耗等问题，却让很多开发者 “谈线程色变”：明明逻辑没问题，一跑多线程就出现数据错乱；好不容易解决了安全问题，程序又变得比单线程还慢。

Redis入门指南：从零到分布式缓存(一)我们之前学的MySQL这种关系型数据库, 其实是能适应大部分场景的, 但随着业务的越来越复杂, 对于性能要求越来越高, MySQL这种储存到硬盘上的数据库有时不能满足这种高性能需求, 于是Redis这种存储在内存中的非关系型数据库大展拳脚

Redis（161）如何使用Redis实现分布式锁？分布式锁是用来在分布式系统下控制对资源的独占访问，确保多个进程或线程不会同时操作同一资源。Redis 是实现分布式锁的常用工具之一。下面是详细的实现步骤和代码示例：