一， Kafka 消費模式 從 kafka 消費訊息， kafka 客戶端提供兩種模式 : 分割槽消費，分組消費。 分割槽消費對應的就是我們的 DirectKafkaInputDStream

點選上方藍字關注【 北郵郭大寶 】 最近實習需要開發一套Spark Streaming的實時流處理專案，內心還是很期待的。說來慚愧，做大資料開發實習一年有餘了，都是離線批處理的任務，還沒親自操

HTTP + 加密 + 認證 + 完整性保護 = HTTPS，小程式考慮到資訊保安的問題，選用了更為穩定安全的https 來進行資訊傳遞。 HTTPS協議的主要作用可以分為兩種：一種是建立一個資訊保安通道

http使用面向連線的TCP作為傳輸層協議。http本身無連線。 請求報文 CRLF是回車換行 方法為GET的請求報文 方法為POST的請求報文

一.概述 在sql server裡臨時表儲存在TempDB庫中，TempDB是一個系統資料庫，它只有Simple恢復模式，也是最小日誌記錄操作。主要用於存放區域性臨時表，全域性臨時表，表變數，都是基於臨時特

第1步：生成我們的專案：Spring Initializr 來生成我們的專案。我們的專案將提供Spring MVC / Web支援和Apache Kafka支援。 第2步：釋出/讀取Kafka

shiro支援多個realm，當設定多個realm的時候，shiro的認證和授權的步驟是怎樣的呢。 多個realm認證原理： 發現需要在執行認證的時候，需要策略來處理多個re

Kafka 訊息的 Producer 在呼叫producer.send() 方法傳送訊息時會先把訊息放到本地緩衝中，然後由  Kafka 網路執行緒從緩衝中提取訊息再送到 Kafka 代理上去。本地緩

編輯推薦: 本文來自於csdn，本文主要介紹了Flink專案的一些關鍵特性，希望通過本文的介紹能夠讓讀者對Flink有更多的瞭解，也讓更多的人使用

本文中，我們來看下用  Structured Streaming 怎麼處理 kafka中的複雜json 資料流，Structured Streaming 強項我們都知道，可以使用 event-time  進行聚

此文已由作者嶽猛授權網易雲社群釋出。 歡迎訪問網易雲社群，瞭解更多網易技術產品運營經驗。 2.Spark Streaming架構及特性分析 2.1 基本架構 基於是spark c

EventSourcing事件溯源是儲存這些實體相關的事件流（實則是明細表），而不是直接儲存實體的“當前”狀態。每個事件都是一個事實，它描述了實體發生的狀態變化（過去時態！）。眾所周知，事實是無可爭議的，不可改

隨著直播行業大火，遊戲、樂秀、教育、釋出會等直播類產品層出不窮，能夠滿足各方人員的需求。在直播中，總能在其中找到適合自己的產品內容。喜歡玩遊戲的可以看遊戲直播，想學點工作技能的，也可以觀看大牛現場授課，甚至

Calcite 說到Calcite你可能有些陌生,但提及Hive、Kylin、Apache Drill、Flink等一定不會陌生，這些都是在我們日常工作中經常用到的。如上這些都是基於Calcit

Spring for Apache Kafka 2.2釋出了 ，雖然 2.1.x 版本與 2.0.0 kafka-clients jar 相相容（自 2.1.9 起），但此版本要求 2.0.0（並提供