從疑問入手瞭解Flink
從疑問入手瞭解Flink Flink網上的資料比起Spark來說是少很多的,我在學習的過程中有一些疑問,然後從疑問入手學習並參考官網文件和阿里的雲棲社群總結。 批處理和流處理的區別? 最大的區別就是
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面試題 如何保證訊息不被重複消費?或者說,如何保證訊息消費的冪等性? 面試官心理分析 其實這是很常見的一個問題,這倆問題基本可以連起來問。既然是消費訊息,那肯定要考慮會不會重複消費?能不能避免重
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
在Apache Kafka簡介 的前半 部分,您使用Kafka開發了幾個小規模的生產者/消費者應用程式。從這些練習中,您應該熟悉Apache Kafka訊息傳遞系統的基礎知識。在下半部分,您將學習如何使用分割
對於kafka的架構原理我們先提出幾個問題? · 1.Kafka的topic和分割槽內部是如何儲存的,有什麼特點? · 2.與傳統的訊息系統相比,K
歡迎來到菜鳥SpringCloud實戰入門系列(SpringCloudForNoob),該系列通過層層遞進的實戰視角,來一步步學習和理解SpringCloud。 本系列適合有一定Java以及SpringBo
1. HBase連線的方式概況 主要分為: 純Java API讀寫HBase的方式; Spark讀寫HBase的方式; Flink讀寫HBase的方式; HBase通過Phoe
ApacheBench是命令列下一個常用的HTTP服務壓力測試工具。 ApacheBench使用示例 1. 測試百度首頁一次 ab www.baidu.com/ 預設情況
關於Kafka背後的體系結構及其pub-sub模型的教程,以及我們如何使用流行的Java框架Spring Boot。 Apache Kafka是一個分散式流媒體平臺,具有釋出和訂閱記錄流,以容錯方式儲存記錄
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。
上一篇博文主要講了SpringShiroFilter的初始化過程,這篇文章主要解析SpringShir Filter在處理請求時做了些什麼。 概述 SpringShiroFilter處理請求的中心思想是
序 本文主要研究一下flink的KvStateRegistryGateway KvStateRegistryGateway flink-1.7.2/flink-runtime/src/main/ja
版本介紹(64位): Windows 10 JDK1.8.0_171 zookeeper-3.4.8/ kafka_2.11-0.10.0.1.tgz 點選連結進行下載 1. J
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。
你有沒有跟博文菌一樣的經歷 處在資訊爆炸的時代 每天被各種資訊刷屏 本想投入閱讀來“解解乏” 卻又陷在海量新書中不知如何挑選 …… 新書層出不窮,戰場一向火熱 要在其中脫穎而出需要有非常大的實力