文章目录步骤一：添加依赖项步骤二：配置Kafka步骤三：创建一个生产者步骤四：创建一个消费者本教程将介绍如何在SpringBoot应用程序中使用Kafka。

安装windows版安装包下载地址：https://kafka.apache.org/downloads下载完毕后得到tgz压缩文件，使用解压缩软件解压缩即可使用，解压后得到如下文件建议使用windows

前言Kafka是一种开源的流处理平台和消息系统，被设计用于构建实时数据管道和流式应用程序，可以处理大规模的实时数据流，并提供高吞吐量、持久性存储和分布式处理能力。

本文未赘述原理，觉得知道knn的优秀的同志们都有一定的了解，直接上代码，本代码作为一个参考，希望大家能够结合本人的代码自己去做一遍，虽然可以直接调knn或有数据集，本文呈现的更多的是底层。1.创建knn.py#定义一个knn函数，后期方便调用.classKNN(object):def__init__(self,k=3):#定义内置函数，方便自己传参，默认k值为3self.k=k#用于整个函数可以使

本文将详细解析Unity3DDOTS中的Component，包括其技术原理、类型分类以及代码实现。对惹，这里有一个游戏开发

下面，我们将详细解析Unity3D编辑器扩展的技术要点，并给出具体的代码实现。对惹，这里有一个游戏开发交流小组，大家可以点击进来一起交流一下开发经

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场景是sparkstreaming消费kafka数据在这里sparkstream和kafka都是单节点的集群模式。同时起两个不同的groupid的应用，发现会发生后起来的应用消费不到数据。

方案总体介绍：通过zookeeper管理canal和kafka集群,zk本身也做集群配置；通过canal作为mysql的从库实时读取binlog，然后将数据以json格式发送到kafka平台，会有一个专门消费

SpringBoot集成kafka，并消费历史事件消费历史事件上一篇文章我们讲的是SpringBoot集成kafka消费最新的事件，如果没有看过的小伙伴可以看这篇文章：SpringBoot集成kafka

目录1.天气案例介绍以及初步实现2.监视属性天气案例的实现3.深度监视4.监视的简写形式5.姓名案例的监视属性实现6.watch和computed对比1.天气案例介绍以及初步实现这段代码实现了一个简单的天气选择功能

折叠cell前言实现原理代码实现原理讲解代码展示前言暑假在仿写3Gshare时使用到了折叠cell，故而现在来总结一下折叠cell，如有不足，还望指正。

目录一、栈代码实现：执行结果：二、队列代码实现：执行结果：一、栈代码实现：#includeusingnamespacestd;templateclassstack{private:T*data;inttop

/kafka-console-consumer.sh--zookeeperlocalhost:2181--from-beginning--topict1/opt/kafka_2.13-3.1.0/bin

kafkainput{kafka{bootstrap_servers=>"127.0.0.1:9092"topics=>["SCHOOL_AQDL"]group_id=>"logstash-group"consumer_threads

定义奇偶校验(ParityCheck)是一种校验代码传输正确性的方法。根据被传输的一组二进制代码的数位中“1”的个数是奇数或偶数来进行校验。采用奇数的称为奇校验，反之，称为偶校验。采用何种校验是事先规定好的。通常专门设置一个奇偶校验位，用它使这组代码中“1”的个数为奇数或偶数。若用奇校验，则当接收端收到这组代码时，校验“1”的个数是否为奇数，从而确定传输代码的正确性。简单来说就是：奇校验：使完整编

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本文将详细介绍如何部署EMR的主要组件,包括:JDK1.8ElasticsearchKafkaFlinkZookeeperHBaseHadoopPhoenixScalaSparkHive准备工作所有操作都在

参与消息传递的双方称为生产者和消费者，生产者负责发送消息，消费者负责处理消息。消息队列作用通过异步处理提高系统性能（减少响应所需时间）将用户的请求数据存储到消息队列之后就立即返回结果。

文章目录处理流程示例代码实现不支持中断嵌套支持中断嵌套C语言执行中断服务函数附录源码处理流程通常处理器执行完当前指令后，查询IRQ中断引脚及FIQ中断引脚，并且查看系统是否允许IRQ中断及FIQ中断。

为什么要进行性能测试三、性能测试实施的流程（一）如何确定性能测试的需求1.关键性能指标分析2.关键业务分析（二）常见的性能指标三、性能测试定义四、性能测试关键指标（一）并发用户数一、常见的性能测试系统内部以及软件的代码实现资源泄漏

Kafka集群搭建一、概念说明它是一个分布式消息系统，由linkedin使用scala编写，用作LinkedIn的活动流（ActivityStream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。

kafka:#kafka的连接地址（注意，是kafka所在服务器的公网ip，不要写成zookeeper的了）bootstrap-servers:localh

1、kafka集群配置①需要提前配置zookeeper环境②配置环境变量，与Java类似③配置server.properties文件#服务器序号broker.id=numlisteners=PLAINTEXT

一、kafka-topics.sh1.参数参数描述–bootstrap-server连接的KafkaBroker主机名称和端口号–topic操作的topic名称–create创建主题–delete删除主题

问题现象1.收到日志异常报警，一个Flink任务写入kafka消息出现了异常，异常消息如下org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaException

:fire:《Kafka运维管控平台LogiKM》:fire::pencil2:更强大的管控能力:pencil2::tennis:更高效的问题定位能力:tennis::sunrise:更便捷的集群运维能力

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

文章目录1.使用命令行实现采集PCM数据2.使用代码实现3.播放PCM4.PCM转换为WAV1.使用命令行实现采集PCM数据确保你的系统有FFmpeg安装。

本文将深入探讨阿里云的技术特点，并以构建高效短信验证系统为例，展示阿里云在实际应用中的技术优势和代码实现。阿里云技术特点高性能与可扩展性阿里云通过自研的飞

本文将对RNN进行深入探讨，从其基本理论、工作原理到实际应用及代码实现，全面剖析RNN在现代机器学习中的应用价值。1.RNN基础理论1.1RNN概述循环神经网

下面是求最长公共子串的C语言代码实现：#include#includeintmax(inta,intb){return(a>b)?

目录1.栈和排序1.题目链接2.算法原理详解&&代码实现2.加减1.题目链接2.算法原理详解&&代码实现1.栈和排序1.题目链接栈和排序2.算法原理详解&&代码实现解法：栈+贪心->每次尽可能先让当前需要的最大值弹出去

本博文是排序算法的第二篇，前作指路：【算法】JAVA实现常用排序算法一（冒泡排序、选择排序、插入排序、堆排序、快速排序）Java实现常用排序二前言希尔排序原理流程分析代码实现归并排序原理流程分析代码实现计数排序原理流程分析代码实现桶排序原理流程分析代码实现基数排序原理流程分析代码实现后记前言学习算法最绕不开的就是排序

消息传输在两个环节上进行：第一个环节是生产者发送消息到队列；第二个环节是消费者从队列获得消息。

activemq的基本的消息发送操作:packagecom.paic.mq;importorg.apache.activemq.ActiveMQConnectionFactory;importjavax.jms.*;/***发送Activemq消息队列*/publicclassProducer{privatestaticfinalStringURL="tcp://127.0.0.1:61616";

JMS(ActiveMQ)PTP和PUB/SUB模式实例：[url]http://donald-draper.iteye.com/blog/2347445[/url]ActiveMQ连接工厂、连接详解:[url]http://donald-draper.iteye.com/blog/2348070[/url]ActiveMQ会话初始化:[url]http://donald-draper.iteye

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

ChatGPT-4o：多领域创新应用的智能助手前言1.数学建模：ChatGPT-4o的精确计算1.1专业术语简介1.2代码示例：线性规划问题问题描述代码实现运行结果2.AI绘画：ChatGPT-4o的视觉创造力

目录一.反转链表题目介绍：代码实现：解题思路：二.相交链表题目介绍：代码实现：分析题目：解题思路：一.反转链表题目介绍：给你单链表的头节点head，请你反转链表，并返回反转后的链表。

elasticsearch_exporter1.安装配置2.节点添加3.状态查询三、redis_exporter1.安装配置2.节点添加3.状态查询四、rabbitmq_exporter1.安装配置2.节点添加3.状态查询五、kafka_exporter1

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法三、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。

在学校有什么课程是强项，说了过去几次面试中面到的C++的语言基础知识5、问C++、Java中兴趣在哪里6、问到项目，自己做的还是跟着学校老师做的，同样问到兴趣在哪里7、LRUCache，要求限制大小，代码实现

RabbitMQ消息队列详解1.前言2.RabbitMQ简介2.1什么是RabbitMQ2.2RabbitMQ的特点3.RabbitMQ核心概念3.1生产者（Producer）3.2消费者（Consumer

它可以在生产者和消费者之间传递消息，并且可以保证消息的传递。本教程将指导你通过简单的步骤来搭建并使用RabbitMQ。

本教程将引导你完成搭建RabbitMQ环境、编写生产者与消费者程序的过程。

个进程，时间片q=3，进程为A、B、C、D，序列号为都为0，运行时间分别为6/7/9/12测试输入为4个进程，时间片q=3，进程为A、B、C、D，序列号为都为0，运行时间分别为6/7/9/12RR算法代码实现

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