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余很多之很多
goJavarocketmq
继续分享下以前在gitchat上发布的文章:filebeat改造支持rocketmq1.概述1.1问题概述现在越来越多的日志采集使用FileBeat,FileBeat是个轻量型日志采集器,采用Go语言实现,性能稳健,占用资源少。FileBeat现在支持采集的日志内容发送到Redis、Elasticsearch、Kafka、Logstash。那么我们如果想通过FileBeat采集日志到RocketM
- Apache Kafka 学习笔记
一、Kafka简介1.1Kafka是什么?Kafka是一个高吞吐、可扩展、分布式的消息发布-订阅系统,主要用于:日志收集与处理流式数据处理事件驱动架构实时分析管道最初由LinkedIn开发,后捐赠给Apache基金会。1.2Kafka的核心特性特性描述高吞吐每秒百万级消息处理能力,依赖顺序写磁盘、批量处理分布式支持水平扩展,多个Broker组成集群持久化消息写入磁盘(通过segmentfiles+
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Kafka集群架构与高可用方案设计的重要性在大数据和分布式系统的广阔领域中,Kafka已然成为了一个中流砥柱般的存在。它最初由LinkedIn开发,后捐赠给Apache软件基金会并成为顶级项目,凭借其卓越的高吞吐量、可扩展性以及持久性,被广泛应用于日志收集、实时数据处理、流计算、数据集成等诸多关键领域。在日志收集场景下,以大型互联网公司为例,每天都会产生海量的日志数据,如用户的访问记录、系统操作日
- Kafka 集群架构与高可用方案设计(二)
计算机毕设定制辅导-无忧
#Kafkakafka架构分布式
Kafka集群架构与高可用方案的优化策略合理配置参数在Kafka集群的配置中,参数的合理设置对于系统的高可用性和性能表现起着关键作用。例如,min.insync.replicas参数定义了ISR(In-SyncReplicas,同步副本)集合中的最少副本数,它直接关系到数据的持久性和一致性。当acks设置为all或-1时,生产者需要等待ISR中的所有副本都确认写操作后才认为成功,此时min.ins
- 大数据集成方案对比:Kafka vs Flume vs Sqoop
AI天才研究院
计算AI大模型应用入门实战与进阶AgenticAI实战大数据kafkaflumeai
大数据集成方案对比:KafkavsFlumevsSqoop关键词:大数据集成、Kafka、Flume、Sqoop、流处理、批量迁移、日志收集摘要:在大数据生态中,数据集成是连接数据源与数据处理平台的关键环节。本文深度对比Kafka、Flume、Sqoop三大主流集成工具,从核心架构、技术原理、适用场景到实战案例展开系统性分析。通过数学模型量化性能差异,结合实际项目经验总结选型策略,帮助开发者根据业
- 【Hadoop】onekey_install脚本
菜萝卜子
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hosts[root@kafka01hadoop-script]#cat/etc/hosts127.0.0.1localhostlocalhost.localdomainlocalhost4localhost4.localdomain4::1localhostlocalhost.localdomainlocalhost6localhost6.localdomain6192.168.100.150k
- flink sql读hive catalog数据,将string类型的时间戳数据排序后写入kafka,如何保障写入kafka的数据是有序的
fzip
Flinkflinksqlhive
在FlinkSQL中,要确保从Hive读取的STRING类型时间戳数据排序后有序写入Kafka,需要结合批处理模式、时间类型转换、单分区写入和Kafka生产者配置。以下是完整解决方案:一、核心解决方案1.批处理模式+全局排序将作业设置为批处理模式,并对字符串时间戳进行类型转换后排序:--设置为批处理模式(关键!)SET'execution.runtime-mode'='batch';--从Hive
- Kafka面试问题1
小小少年Boy
1请说明什么是ApacheKafka?Kafka是分布式发布-订阅消息系统。Kafka是一个分布式的,可划分的,冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。它可以同时用于在线消息数据处理,和离线的数据文件处理。2、请说明什么是传统的消息传递方法?传统的消息传递方法包括两种:排队:在队列中,一组用户可以从服务器中读取消息,每条消息都发送给其中一个人。发布-订阅:在这个模型中,消息被广播
- 分布式定时器:原理设计与技术挑战
你一身傲骨怎能输
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文章摘要分布式定时器用于在分布式系统中可靠、准确地触发定时任务,常见实现方案包括:基于数据库/消息队列的定时扫描、分布式任务调度框架(如Quartz集群、xxl-job)、时间轮/延迟队列(如Redis/Kafka)以及Zookeeper/Etcd协调服务。主要技术挑战包括时钟同步、任务幂等、高可用、负载均衡和故障恢复等。核心难点在于保证任务唯一性、调度精度与分布式一致性,技术选型需权衡轻量级(R
- Filebeat + Logstash + ES进行Nginx日志采集
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简易架构图service.png架构图比较简单,日志收集大同小异,这次不添加任何中间服务比如:rediskafka后端只是存储进ES使用的版本jdk-8u161-linux-x64.rpmelasticsearch-6.7.2.rpmlogstash-6.7.2.rpmfilebeat-6.7.2-x86_64.rpm安装比较简单,只用进行rpm-ivh即可,接下来直接贴配置文件:Elastics
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一、术语澄清与技术定位“伽卡他卡”(Gakataka)在计算机科学领域的核心实体为伽卡他卡电子教室软件。需注意其与无关技术的区别:❌与分布式流处理平台ApacheKafka无技术关联;❌与AI模型GauGAN、半导体技术GAA等“G”开头术语无关。核心定位:一款专为教育场景设计的局域网教学管理软件,由伽卡他卡公司开发。二、核心功能与应用场景1.核心模块屏幕广播:实时传输教师端操作画面;远程控制:教
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- Kafka入门使用教程
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- Paimon对比基于消息队列(如Kafka)的传统实时数仓方案的优势
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弊端:数据重复->优势:Paimon主键表原生去重原方案弊端(Kafka)问题:消息队列(Kafka)是仅支持追加(Append-Only)的日志流。当Flink作业发生故障恢复(Failover)或业务逻辑迭代重跑数据时,同样的数据会被再次写入消息队列,形成重复数据。影响:下游应用(如DWS层、ADS层或直接对接的BI报表)必须自己实现复杂的去重逻辑,这不仅消耗大量计算资源(“资源消耗至少增加一
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- Java大厂面试实录:从Spring Boot到AI微服务架构的深度拷问
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第一轮提问:电商场景下的高并发架构面试官:小曾,我们公司电商业务面临“双十一”秒杀场景,需要支持百万级并发,你会如何设计系统架构?请结合SpringCloud和消息队列谈谈方案。小曾:(搓手)额……我会用SpringCloudAlibaba,搞个Nacos做服务注册,网关用Zuul,然后订单服务用SpringBoot+Redis缓存,秒杀请求走消息队列,比如Kafka吧,异步处理,降低峰值压力……
- Java大厂面试实录:从Spring Boot到AI微服务架构的层层递进
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场景:互联网大厂Java后端面试面试官(严肃):请简单介绍下你参与过的项目,主要使用哪些技术栈?小曾(自信):我参与过电商平台的订单系统,用了SpringBoot+SpringCloudAlibaba,数据库是MySQL+Redis缓存,消息队列用Kafka处理异步任务。面试官(点头):不错,能具体说说订单系统如何应对高并发场景的吗?小曾:我们用了HikariCP优化数据库连接池,Redis集群做
- Java大厂面试实录:从Spring Boot到AI微服务架构的深度技术挑战
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场景:互联网大厂Java后端开发面试面试官(严肃):小曾,请简单介绍下你过往的项目经验,特别是你在微服务架构中解决过哪些技术难题?小曾(自信):我之前参与过电商平台的订单系统重构,将单体应用拆分为SpringCloud微服务架构。我们使用了SpringCloudGateway做网关路由,服务间通过Kafka异步通信,并引入Redis缓存热点数据。面试官:很好,能具体说说你们如何解决订单超卖问题的吗
- 分布式系统中优化ELK日志采集性能
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架构设计、组件调优、资源分配等多维度入手一、架构优化:分布式与解耦设计分层采集与缓冲Filebeat轻量级采集:在每台服务器部署Filebeat替代Logstash作为日志收集器,降低资源占用(CPU/内存减少70%以上)。引入缓冲队列:通过Redis或Kafka作为日志缓冲池,缓解Logstash或Elasticsearch的突发流量压力,避免数据丢失(如Logstash异常时Redis暂存数据
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Kafka深度解析:架构、原理与应用实践引言在现代分布式系统架构中,消息队列作为系统解耦、异步通信的核心组件发挥着至关重要的作用。而在众多消息队列解决方案中,ApacheKafka凭借其卓越的性能、高吞吐量和可靠性,已成为企业级数据管道的首选技术。本文将深入剖析Kafka的核心架构、工作原理以及实践应用,帮助开发者全面掌握这一强大的分布式消息系统。一、Kafka概述与核心概念1.1Kafka的诞生
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- php 高并发下日志量巨大,如何高效采集、存储、分析
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PHP语言经典程序100题php开发语言
1.问题背景高并发系统每秒产生大量日志(如访问日志、错误日志、业务日志等)。单机写入、存储、分析能力有限,容易成为瓶颈。需要支持实时采集、分布式存储、快速检索与分析。2.主流架构方案一、分布式日志采集架构[应用服务器(PHP等)]|v[日志采集Agent(如Filebeat、Fluentd、Logstash)]|v[消息队列/缓冲(如Kafka、Redis、RabbitMQ)]|v[日志存储(如E
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除资源使用情况外,消息中间件RocketMQ、kafka还可以巡检哪些?一、RocketMQ巡检1、检查broker写入耗时是否有压力2、检查brokerbusy的数量与频率3、主题发送TPS、发送错误率巡检4、从节点消费情况检查5、集群各broker消息流转情况巡检二、Kafka巡检1、检查是否有分区发生ISR频繁扩张收缩2、检查分区leader选举值是否处于正常水平3、检查controller
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Kafka:企业级消息系统与流处理平台的深度解析ApacheKafka作为分布式流处理平台,广泛应用于大数据处理和实时分析领域。本文将基于其官方文档,详细探讨Kafka的核心功能、应用场景以及如何进行有效管理。背景简介Kafka作为高吞吐量的消息系统,支持企业级的发布-订阅模式。它能够处理大量实时数据,并支持高并发读写操作。本文将依据Kafka官方文档的内容,逐层深入,从入门到高级应用,帮助读者全
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探索实时流处理的未来:KafkaStreams深度指南项目介绍欢迎进入KafkaStreams:实时流处理的世界!这不仅仅是一本书,更是一个通往流处理领域深层奥秘的门户。由PrashantPandey编著,这本书以ApacheKafka2.1中的KafkaStreams库为核心,为读者铺就了一条从理解基础概念到熟练掌握KafkaStreams编程的路径。无论是软件工程师、数据架构师,还是对大数据处
- 【Kafka专栏 13】Kafka的消息确认机制:不是所有的“收到”都叫“确认”!
作者名称:夏之以寒作者简介:专注于Java和大数据领域,致力于探索技术的边界,分享前沿的实践和洞见文章专栏:夏之以寒-kafka专栏专栏介绍:本专栏旨在以浅显易懂的方式介绍Kafka的基本概念、核心组件和使用场景,一步步构建起消息队列和流处理的知识体系,无论是对分布式系统感兴趣,还是准备在大数据领域迈出第一步,本专栏都提供所需的一切资源、指导,以及相关面试题,立刻免费订阅,开启Kafka学习之旅!
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
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BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
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实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
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frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
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remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
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在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
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public class Singleton {
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
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