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一、producer配置1、bootstrap.serverskafkabroker集群的ip列表，格式为：host1:port1,host2:port2,…2、client.id用于追踪消息的源头3、

一、背景生产环境中使用kafka作为消息队列，生产者发送消息失败，查询报错日志，得到如下输出：Causedby:org.springframework.kafka.KafkaException:Sendfailed

AIGC大数据实验室是一个专注于人工智能生成内容（AIGC）和大数据相关技术研究、开发与应用的创新实验平台。AIGC主要研究方向包括：AIGC技术创新、大数据处理与分析、AIGC与大数据融合应用。

根据一些权威的第三方平台提供的大数据统计，目前微信推文的打开率持续走低，平均阅读率（阅读数占粉丝总数的比率）不足5%。

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Kafka:基于分布式流平台设计，强调高吞吐量和可扩展性。数据以“主题”（Topics）为基础，生产者将消息发送到主题，消费者从主题读取消息。消息按时

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内存的申请与释放提供了相对安全的内存管理和访问机制特点三：跨平台性由JVM负责Java程序在系统中的运行JVMforUNIXJVMforWindowsJVMforMac应用领域：JavaWeb开发后台开发大数据开发

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Pyecharts可视化数据大屏分析文章引言随着大数据时代的到来，数据可视化成为企业决策、业务分析不可或缺的一部分。

11.png（1）点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除）点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型，这种模型从队列中请求信息，而不是将消息推送到客户端。这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个接收者接收处理，即使有多个消息监听者也是如此。（2）发布/订阅模式（一对多，数据生产后，推送给所有订阅者）发布订阅模型则是一个基于推送的消息传送模型。发布订阅模型可以有多

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常用的消息中间件综述组件\特点ActiveMQRabbitMQKafka跨语言支持（Java优先）语言无关支持（Java优先）支持协议OpenWire,Stomp,XMPP,AMQPAMQP-优点遵循JMS

某企业是一家运用大数据、物联网、云计算、人工智能等新技术推动安全领域信息化、智能化的科技企业，500人以下规模，其中算法团队占了十分之一。

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Flume简介Flume用于将多种来源的日志以流的方式传输至Hadoop或者其他目的地 -一种可靠、可用的高效分布式数据收集服务Flume拥有基于数据流上的简单灵活架构，支持容错、故障转移与恢复由Cloudera2009年捐赠给Apache，现为Apache顶级项目Flume架构Client：客户端，数据产生的地方，如Web服务器Event：事件，指通过Agent传输的单个数据包，如日志数据通常对

Sqlite小型数据库.Sqlite特点:可以实现大数据量的管理读写速度慢最常见的数据库类型是关系型数据库管理系统（RDBMS）：RDRMS中的数据存储在被称为表（tables）的数据库对象中。

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简单来说，MapReduce是一个编程模型，用以进行大数据量的计算。

目录使用场景HBase与Hive集成使用1）案例一2）案例二使用场景如果大量的数据已经存放在HBase上面，并且需要对已经存在的数据进行数据分析处理，那么Phoenix并不适合做特别复杂的SQL处理。此时，可以使用Hive映射HBase的表格，之后通过编写HQL进行分析处理。HBase与Hive集成使用Hive安装https://blog.csdn.net/qq_45115959/article/

目录Flume数据流监控Ganglia的安装与部署Ganglia组件介绍1）安装Ganglia2）在hadoop12修改配置文件/etc/httpd/conf.d/ganglia.conf3）在hadoop12修改配置文件/etc/ganglia/gmetad.conf4）在hadoop12,hadoop13,hadoop14修改配置文件/etc/ganglia/gmond.conf5）在hado

HDFS—故障排除NameNode故障处理需求NameNode进程崩溃且存储的数据丢失，如何恢复NameNode？故障模拟终止NameNode进程[lzl@hadoop12current]$kill-919886删除NameNode存储的数据[[email protected]]$rm-rf/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/name/*问题解决从Se

第1章Flume概述1.1Flume定义Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。1.2Flume基础架构Flume组成架构如下图所示。1.2.1AgentAgent是一个JVM进程，它以事件的形式将数据从源头送至目的。Agent主要有3个部分组成，Source、Channel、Sink。1.2.2Sourc

主要功能特性多种监控手段，可以通过语言探针和servicemesh获得监控的数据支持多种语言自动探针，包括Java，.NETCore和Node.JS;轻量高效，无需大数据平台和大量的服务器资源4、模块化

——目录——0.前置准备1.下载安装2.配置（重）3.启动与关闭4.搭建高可用HBase前言（贫穷使我见多识广）前边经历了Hadoop，Zookeeper，Kafka，他们的集群，全都是使用Docker

unity做一个加载大数据的软件，大数据是用html5开发的，里面有很多带blob的流视频，但是unity换了几个插件都不能播放，最终用Electron做了一个网页框架放到unity上方，unity通过

为推进医疗数字化转型，我们提出构建数据中台架构方案：通过集成医院内外多个数据源，利用大数据、人工智能等技术对数据进行清洗、整合、标准化处理，形成高质量的数据资产；再基于云原生技术构建湖仓一体化大数据平台

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一、集群规划kafka从2.8版本开始，就允许用户在不需要zookeeper的情况下运行。

目录HBaseAPI环境准备创建连接单线程创建连接多线程创建连接DDLDMLHBaseAPI环境准备新建项目后，在pom.xml中添加如下依赖：org.apache.hbasehbase-server2.4.11org.glassfishjavax.elorg.glassfishjavax.el3.0.1-b06注意：javax.el包虽然会报错不存在，但这仅是一个测试用的依赖，不会影响实际使用。

目录HBase整合PhoenixPhoenix简介Phoenix定义为什么使用PhoenixPhoenix快速入门安装1）官网地址2）Phoenix部署PhoenixShell操作Table表的映射数字类型说明PhoenixJDBC操作Phoenix二级索引二级索引配置文件全局索引（globalindex）包含索引（coveredindex）本地索引（localindex）HBase整合Phoen

目录Zookeeper入门概述Zookeeper的主要特点包括：Zookeeper的应用场景：Zookeeper的基本概念：架构：Zookeeper工作机制Zookeeper数据结构Znode（ZookeeperNode）Znode的类型Znode路径Znode属性Watcher监听器使用示例总结Zookeeper入门概述Zookeeper是一个分布式的、开放源码的协调服务，用于大型应用中管理和协

高可用在HBase中Hmaster负责监控RegionServer的生命周期，均衡RegionServer的负载，如果Hmaster挂掉了，那么整个HBase集群将陷入不健康的状态，并且此时的工作状态并不会维持太久。所以HBase支持对Hmaster的高可用配置。关闭HBase集群（如果没有开启则跳过此步）[atguigu@hadoop102hbase]$bin/stop-hbase.sh在con

谁也不会想到，21世纪的今天，能有被禁足3年，不能随性旅游、随性就餐、随性交往的漫长的3年，一个初中、高中阶段，也就3年，大学才4年，3年的网课，剩一年实习、找工作……大数据分析结论：疫情后抑郁、焦虑的人

Java具有跨平台性、面向对象、健壮性、安全性、可移植性等特点，被广泛应用于企业级应用开发、移动应用开发、大数据处理、云计算等领域。

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1.kafka的几个角色和概念生产者和消费者消费者组：一些消费者的组合，共同消费一个或几个topic。

文章目录Apachekafka简介开始使用ApacheKafka构建生产者构建消费者总结之前已经有两篇文章介绍过Go如何操作kafka28.windows安装kafka，Go操作kafka示例（sarama

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