首先來看一下 FlinkKafkaConsumerBase.run方法，相當於是Flink 從kafka中拉取資料的入口方法: //入口方法 start a source public vo

Apache HTTP 伺服器於4月1日釋出了 最新的穩定版本 2.4.39 ，主要是修復安全問題。因為在釋出更新不久後，就有安全研究人員 Charles Fol 在其部落格 釋出 了關於 Apache 伺服

前言 最近做了一些php無引數函式執行的題目，這裡做一個總結，以便以後bypass各種正則過濾。 大致思路如下： 1.利用超全域性變數進行bypass，進行RCE 2.進行任意檔案讀取 什麼

在企業生產管理過程中，裝置執行狀態實時分析至關重要，直接與企業生產效率和經濟效益掛鉤。本文提出一種基於Kafka、Storm、Redis架構實現裝置執行狀態實時分析系統設計。Kafka+Storm+Redis是

Flink對Offset的管理，有兩種方式： 1.Checkpointing disabled 完全依賴於kafka自身的API 2.Checkpointing enabled

叢集成員關係 Kafka 使用 Zookeeper 來維護叢集成員的資訊。每個 broker 都有一個唯一識別符號，這個識別符號可以在配置檔案裡指定，也可以自動生成。在 broker 啟動的時候，它通過建立

使用lvh.me域名, 建立本地ssl證書: lvh.me 是一個指向127.0.0.1 的泛域名服務, 優點: 不需要改DNS/hosts, 各專案使用不同的域名方便隔離. 類似的還有xip.i

Kafka是一個分散式訊息佇列，它將資料分割槽儲存，並將每個分割槽儲存成多份以提高資料可靠性。Kafka是在大資料背景下產生的，用以應對海量資料的處理場景，具有高效能、良好的擴充套件性、資料永續性等特點。

隨著近幾年新能源發電行業的迅猛發展，新能源大資料中心平臺建設也悄然興起。越來越多的新能源企業投入人力、物力和財力著手建設自己的大資料中心，旨在提升生產管理水平和發電經濟效益。大資料中心建設首先要解決的問題是大

前言 在遊戲專案中，需要對每天千萬級的遊戲評論資訊進行詞頻統計，在生產者一端，我們將資料按照每天的拉取時間存入了Kafka當中，而在消費者一端，我們利用了spark streaming從kafka中不斷拉取

歡迎瞭解與試用騰訊實時計算團隊打造的 《Oceanus:基於Apache Flink的一站式實時計算平臺》 你可以點選一下“文中”或“底部”的廣告支援一下作者~ O(∩_∩)O 這篇文章我們來解讀一

一、Ambari基本架構 img016.jpg Ambari Server 會讀取 Stack 和 Service 的配置檔案。當用 Ambari 建立服務的時候

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

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