Apache Avro

flink 的 datastream 必須掌握的內容

flink作為目前比較火的流處理引擎,學好還是很有必要的,但是很多人喜歡問浪尖flink會不會超越spark,我覺得短期內還是不會,而且spark 批處理領域還是很高效靠譜的。但是作為大資料開發者,spark和

關於使用Spring Boot的Kafka教程 - DZone大資料

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讀《Flink基礎教程》02 流處理架構

Flink 專案的架構有兩個主要組成部分:訊息傳輸層和由 Flink 提供的流處理層。訊息傳輸層負責傳輸連續事件產生的訊息,能夠提供訊息傳輸的系統包括 Kafka 和 MapR Streams。

Kafka資料遷移

1.概述 Kafka的使用場景非常廣泛,一些實時流資料業務場景,均依賴Kafka來做資料分流。而在分散式應用場景中,資料遷移是一個比較常見的問題。關於Kafka叢集資料如何遷移,今天筆者將為大家詳細介紹。

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獨立檔案伺服器VSFTPD的使用

隨著公司的業務不斷的發展,將服務和檔案放在同一伺服器下面的弊端越來越明顯;這個時候就該上線獨立的圖片伺服器系統;通過ftp或者ssh工具將檔案上傳到圖片伺服器的某個目錄下面,在通過ngnix或者apache伺服器來做

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