- Flink中的SQL Client和SQL Gateway
BigDataMLApplication
flinkflinksqlgateway
Flink中的SQLClient和SQLGateway对比目录定义基本原理适用场景主要区别常用运维命令示例官方链接正文1.定义SQLClient:FlinkSQLClient是一种用于提交和执行FlinkSQL语句的命令行界面或图形界面工具。SQLGateway:FlinkSQLGateway是一个独立的服务,它允许客户端通过RESTfulAPI将SQL查询提交到Flink集群。2.基本原理SQL
- Apache Kafka的伸缩性探究:实现高性能、弹性扩展的关键
i289292951
kafkakafka
引言ApacheKafka作为当今最流行的消息中间件之一,以其强大的伸缩性著称。在大数据处理、流处理和实时数据集成等领域,Kafka的伸缩性为其在面临急剧增长的数据流量和多样化业务需求时提供了无与伦比的扩展能力。本文将深入探讨Kafka如何通过其独特的架构设计实现高水平的伸缩性,以及在实际部署中如何优化和利用这一特性。一、Kafka伸缩性的核心设计分区(Partitioning)与水平扩展Kafk
- Flink算子通用状态应用测试样例
公子乂
flinkjavaservlet
Flink算子通用状态应用测试样例1.获取Flink执行环境finalStreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);2.创建数据源,生成随机数据DataStream>source=env.addSource(newSourceFunct
- 关于HDP的20道高级运维面试题
编织幻境的妖
运维
1.描述HDP的主要组件及其作用。HDP(HortonworksDataPlatform)的主要组件包括Hadoop框架、HDFS、MapReduce、YARN以及Hadoop生态系统中的其他关键工具,如Spark、Flink、Hive、HBase等。以下是对这些组件及其作用的具体描述:Hadoop框架:Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用Java语言编写,用于存储和处理大规模数据集。它广义
- Flink 面试题总结及答案
wending-Y
Flink入门到实践flink大数据
基础state的分类keystate和operatestatestate的重分布Flink状态管理详解:KeyedState和OperatorListState深度解析-掘金checkpoint和savepointhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/79526638flinkjob的容错策略如果在没有持续消息输出的情况下,如何定时输出主要是现实有可能不会一直有消息输入,但是要
- Flink 批作业 消费kafka
wending-Y
Flink入门到实践flinkkafka大数据
文章目录示例代码原理总是kafka数据源可以是有界数据源,也可以是无界数据源示例代码publicstaticvoidmain(String[]args){StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism
- Flink源码-6-JobMaster 启动任务
wending-Y
Flink入门到实践flink
JobMasterjobmaster负责执行整个任务入口类org.apache.flink.runtime.jobmaster.JobMasterpublicCompletableFuturestart(finalJobMasterIdnewJobMasterId)throwsException{//makesurewereceiveRPCandasynccallsstart();returnca
- 【大数据面试题】014 Flink CDC 用过吗,请简要描述
Jiweilai1
一天一道面试题flink大数据面试flinkcdc
一步一个脚印,一天一道面试题。FlinkCDC的诞生背景FlinkCDC的全称是ChangeDataCapture(变更数据捕获)每一项技术的诞生都是为了解决某个问题,某个痛点。而FlinkCDC的诞生就是为了解决在读取,监控MySQL这样的数据库时,不会因为读取数据库,对数据库本身造成压力,影响性能。同时,保证了数据源的准确,正确。FlinkCDC原理方式一:通过查询来获取更新的数据。如查询数据
- pyflink1.18.0 报错 TypeError: cannot pickle ‘_thread.lock‘ object
Thomas2143
总结pyflink
完整报错Traceback(mostrecentcalllast):File"/Users//1.py",line851,inds1=my_datastream.key_by(lambdax:x[0]).process(MyProcessFunction())#返回元组即:f0f1f2三列File"/Users/thomas990p/bigdataSoft/minicondaarm/minicon
- 【Flink SQL】Flink SQL 基础概念(五):SQL 时区问题
G皮T
#FlinkSQLflinksql大数据时区TIMESTAMP_LTZTIMESTAMP
《FlinkSQL基础概念》系列,共包含以下5篇文章:FlinkSQL基础概念(一):SQL&Table运行环境、基本概念及常用APIFlinkSQL基础概念(二):数据类型FlinkSQL基础概念(三):SQL动态表&连续查询FlinkSQL基础概念(四):SQL的时间属性FlinkSQL基础概念(五):SQL时区问题如果您觉得这篇文章有用✔️的话,请给博主一个一键三连吧(点赞、关注、收藏)!!
- 【大数据】Flink SQL 语法篇(五):Regular Join、Interval Join
G皮T
#FlinkSQL大数据flinksqlRegularJoinIntervalJoin双流Join
《FlinkSQL语法篇》系列,共包含以下10篇文章:FlinkSQL语法篇(一):CREATEFlinkSQL语法篇(二):WITH、SELECT&WHERE、SELECTDISTINCTFlinkSQL语法篇(三):窗口聚合(TUMBLE、HOP、SESSION、CUMULATE)FlinkSQL语法篇(四):Group聚合、Over聚合FlinkSQL语法篇(五):RegularJoin、I
- 大数据开发(Kafka面试真题-卷一)
Key-Key
大数据kafka面试
大数据开发(Kafka面试真题)1、请解释以下ApacheKafka是什么?它在大数据系统中的角色是什么?2、请解释以下Kafka的工作原理和它与传统消息队列服务的不同之处?3、解释以下ApacheKafka的作用以及它与常见消息队列系统(如RabbitMQ)之间的区别?4、如何使用ApacheKafka来实现实时数据流处理?5、Flinkcheckpoint和Kafkaoffset的关联是什么?
- flink: 自定义表函数的用法
amadeus_liu2
flinkflinkpython大数据
packagecn.edu.tju.demo3;importorg.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;importorg.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;importorg.apache
- flink:自定义函数的简单用法
amadeus_liu2
flinkflink大数据
packagecn.edu.tju.demo3;importorg.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputS
- flink状态后端和检查点的关系
后季暖
flink大数据
在ApacheFlink中,检查点(Checkpoints)和状态后端(StateBackend)是两个核心概念,它们之间有着紧密的联系。为了更好地理解这种联系,我们首先需要分别了解这两个概念。检查点(Checkpoints):检查点是Flink用来实现容错和状态一致性的机制。当Flink应用程序运行时,它会定期地创建检查点,这些检查点包含了当前任务的状态信息。如果某个任务失败,Flink可以利用
- Flink异步io关联Hbase
//承续缘_纪录片
#Flinkflinkhbase大数据
主程序publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{//1.获取流执行环境StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);SimpleDateFormatformatter=newSi
- HIVE表中导入导出数据的几种方式
qq_37805784
hive大数据数据仓库
一:往HIVE表中导入导出数据语法结构:[]带括号的表示可选择字段LOADDATA[LOCAL]INPATH‘filepath’[OVERWRITE]INTOTABLEtablename[PARTITION(partcol1=val1,partcol2=val2…)]各种参数说明:1-hive只对导入该表中的数据按照自己的方式处理,对于错误的数据不管,超出直接丢弃。2-Load操作只是单纯的复制/
- Spark的数据结构——RDD
bluedraam_pp
Sparkspark数据结构大数据
RDD的5个特征下面来说一下RDD这东西,它是ResilientDistributedDatasets的简写。咱们来看看RDD在源码的解释。Alistofpartitions:在大数据领域,大数据都是分割成若干个部分,放到多个服务器上,这样就能做到多线程的处理数据,这对处理大数据量是非常重要的。分区意味着,可以使用多个线程了处理。Afunctionforcomputingeachsplit:作用在
- flink重温笔记(十五): flinkSQL 顶层 API ——实时数据流转化为SQL表的操作
那就学有所成吧(˵¯͒¯͒˵)
Flink重温笔记flink笔记sql大数据学习方法数据库KAFKA
Flink学习笔记前言:今天是学习flink的第15天啦!学习了flinkSQL基础入门,主要是解决大数据领域数据处理采用表的方式,而不是写复杂代码逻辑,学会了如何初始化环境,鹅湖将流数据转化为表数据,以及如何查询表数据,结合自己实验猜想和代码实践,总结了很多自己的理解和想法,希望和大家多多交流!Tips:"分享是快乐的源泉,在我的博客里,不仅有知识的海洋,还有满满的正能量加持,快来和我一起分享这
- Hive函数 LAG 和 LEAD 使用示例
公子乂
hivehadoop数据仓库sql大数据
Hive函数LAG和LEAD使用示例在Hive中LAG和LEAD是用于访问前一个或后一个行的函数,通常与窗口函数一起使用。以下是它们的具体语法:1.LAG函数语法:LAG(expression[,offset[,default]])OVER(PARTITIONBY...ORDERBY...)expression:要访问前一个行的列或表达式。offset(可选):指定要访问的前一个行的偏移量,默认为
- GPT的磁盘管理
耗同学一米八
linux运维服务器
GPT分区工具:gdiskgdiskgdisk分区GPT128个主分区[root@zutuanxue~]#gdisk-l/dev/sdc[root@zutuanxue~]#gdisk-l/dev/sdc 查看sdc信息GPTfdisk(gdisk)version1.0.3Partitiontablescan:MBR:MBRonlyBSD:notpresentAPM:notpresentGPT:n
- FlinkCDC快速搭建实现数据监控
tianqi11
flinkjava
引入依赖4.0.0com.sandflinkcdc1.0-SNAPSHOTjarFlinkQuickstartJobUTF-81.17.11.14.4-->1.82.12${target.java.version}${target.java.version}2.17.1apache.snapshotsApacheDevelopmentSnapshotRepositoryhttps://reposi
- Apache Paimon 使用之Creating Catalogs
猫猫爱吃小鱼粮
Paimonapachehivehadoop
PaimonCatalog目前支持两种类型的metastores:filesystemmetastore(default),在文件系统中存储元数据和表文件。hivemetastore,将metadata存储在Hivemetastore中。用户可以直接从Hive访问表。1.使用FilesystemMetastore创建CatalogFlink引擎FlinkSQL注册并使用名为my_catalog的P
- 大数据开发(Spark面试真题-卷六)
Key-Key
大数据spark面试
大数据开发(Spark面试真题)1、SparkHashPartitioner和RangePartitioner的实现?2、SparkDAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend实现原理?3、介绍下Sparkclient提交application后,接下来的流程?4、Spark的cache和persist的区别?它们是transformation算子还是ac
- Flink 学习 | 在集群上的,部署模式及运行模式
狻猊来当程序媛
flink学习大数据
Client将作业提交给JobManager,JobManager将作业分发给很多个TaskManager开始干活。部署模式有三种(会话模式_session,单作业模式_per_job,应用模式_application)主要区别是生命周期及资源的分配方式,以及应用的main方法到底在哪里执行,是客户端还是JobManager。会话模式需要先启动一个集群,保持一个会话。但启动集群时,资源是共享的,会
- SQL窗口函数2019-06-24
stayhungryQiu
1、sql窗口函数宋桑:https://www.cnblogs.com/CareySon/p/3411176.html窗口函数:也被称为OLAP函数或分析函数。在当前查询结果后面再加列,但行数还是查询出的行数。在当前查询结果窗口再执行的语句,所以称为窗口函数吧。整个语句格式:select列1,列2,窗口函数from表1窗口函数格式:函数()over(partitionby**orderby***d
- sql执行计划需要关注那些内容?
注。
mysqlsql数据库
执行explain会返回那些字段(加粗标红为主要关注字段)?1、id:执行计划中每个操作的唯一标识,多表联查的时候会出现多条数据id是一样的2、select_type:查询类型,常见类型有:SIMPLE、PRIMARY、UNION、SUBQUERY3、table:涉及到的表4、partitions:涉及到的分区5、type:查询时使用到的索引类型:system、const、eq_ref、ref、r
- sprintboot集成flink快速入门demo
AskHarries
flink大数据
一、flink介绍Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理,是业界最顶级的开源流处理引擎。Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(DataProcessing)场景:高并发pipeline处理数据,时延毫秒级,且兼具可靠性。二、环境搭建安装flinkhttps://nightlies.apache.org
- Hive分组排序取topN的sql查询示例
公子乂
hivesqlhadoop大数据数据仓库
Hive分组排序取topN的sql查询示例要在Hive中实现分组排序并取每组的前N条记录,可以使用ROW_NUMBER()窗口函数结合PARTITIONBY和ORDERBY子句。以下是一个示例SQL查询,用于选择每个部门中工资最高的前3名员工:SELECTdepartment,employee_id,employee_name,salaryFROM(SELECTdepartment,employe
- 【leetcode热题】分割回文串
kiugvui
leetcode热题leetcode算法职场和发展
难度:中等通过率:38.7%题目链接:.-力扣(LeetCode)题目描述给定一个字符串s,将s分割成一些子串,使每个子串都是回文串。返回s所有可能的分割方案。示例:输入: "aab"输出:[["aa","b"],["a","a","b"]]解法:直接采用回溯法暴力搜索即可。classSolution:defpartition(self,s:str)->List[List[str]]:result
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo