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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

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本文轉自個人微信公眾號， 原文連結 。本部落格評論系統需要梯子，大家關注下公眾號方便交流。 本文基於 Flink 1.7。 隨著 Hadoop 的發展，有了Hive，使用HQL 即可完成原來繁瑣的M

Kafka能幫我們解決什麼問題？ 什麼場景下使用？訊息訂閱和釋出嗎，好像redis也支援，功能是否有重疊？ 1 訊息佇列 假設你意氣風發，要開發新一代的網際網路應用，以期在網際網路事業中一展巨集

Algorithm 使用連結串列實現棧和佇列 git程式碼地址 Review 繼續閱讀Flink官網 這次主要看Ta

效能優化 前言 最近在進行apache效能優化設定。在修改apache配置，檔案之前需要備份原有的配置資料夾conf，這是網站架設的好習慣。以下的apache配置

Elasticsearch 的 maven 依賴： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId>

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