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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微信公眾號:一個優秀的廢人。如有問題,請後臺留言,反正我也不會聽。 前言 來自不願意透露姓名的小師弟的投稿。這篇主要講了,專案中配置了多快取遇到的坑,以及解決辦法。 發現問題 在一
大資料時代,海量資料採集應用是企業大資料平臺關鍵技術之一。尤其是對來自於智慧化裝置、多感測器、原生日誌等實時性高、體量大、多源異構的大量資料,如何搭建一套先進、高效、穩定和靈活的實時大資料採集技術架構體系呢?本
微信公眾號: 深廣大資料Club 關注可瞭解更多大資料相關的諮詢。有問題或建議,請公眾號留言; 如果你覺得深廣大資料Club對你有幫助,歡迎轉發朋友圈分享 宣告 大家好,最近一段時間
有很多人問過我要過Kafka相關的面試題,我一直懶得整理,這幾天花了點時間,結合之前面試被問過的、別人諮詢過的、我會問別人的進行了相關的整理,也就幾十題,大家花個幾分鐘看看應該都會。面試題列
【Kafka】 首先介紹一下我瞭解的kafka的皮毛資訊—— kafka ——一個分佈流處理系統:流處理:可以像訊息佇列一樣publish或者subscribe資訊;分散式:提供了
公司從建設Hadoop起,採用了Apache社群版本的Hadoop,隨著業務的發展,叢集規模越來越來大,現已突破百餘節點。 在頻繁的更改配置、增刪節點、監控告警等操作中,傳統手工運維的弊端被放得越來越大,日
1、面試官為啥要出這樣一個開放式問題 這篇文章簡單給大家來聊一個網際網路大廠的Java面試題:如果讓你設計一個訊息中介軟體,你會怎麼做? 其實這個問題之前大致給大家聊過,本質就是面試官在考察
Flink 的一個優勢是,它擁有諸多重要的流式計算功能。其他專案為了實現這些功能,都不得不付出代價。比如,Storm 實現了低延遲,但是做不到高吞吐,也不能在故障發生時準確地處理計算狀態;Spark Strea
在一上篇文章介紹了訊息佇列的使用場景,現在介紹下kafka Kafka主要特點: 同時為釋出和訂閱提供高吞吐量。據瞭解,Kafka每秒可以生產約25萬訊息(50 MB),每秒處理55萬訊息(11
本 期 書 單 《Flink基礎教程》 作者:埃倫·弗裡德曼 , 科斯塔斯·宙馬斯 譯者:王紹翾 憑Flink高效實現容錯性實時資料處理;
本套技術專欄是作者(秦凱新)平時工作的總結和昇華,並深度整理大量網上資源和專業書籍。通過從真實商業環境抽取案例進行總結和分享,並給出商業應用的調優建議和叢集環境容量規劃等內容,請持續關注本套部落格。QQ郵箱地址
作者:pany 時間:2019-3-3 21:36 參考:Kafka 權威指南(Kafka :The Definitive Guide) 注:如果網上找不到這本書的資源,可以聯絡我,免費分享。微信:
在追求時間就是金錢的今天,快速建立一個大型的Java專案尤為重要。 傳統做法 傳統做法無非就是用Eclipse、Idea或者其他工具建立一個空白專案,然後像搭積木一樣往上面新增各種依賴
作者:pany 時間:2019-3-3 21:36 參考:Kafka 權威指南(Kafka :The Definitive Guide) 注:如果網上找不到這本書的資源,可以聯絡我,免費分享。微信: