Spring Boot集成RabbitMQ实践教程
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：消息队列（MQ）是提高系统可扩展性和容错性的关键中间件技术。Spring Boot作为一个微服务开发框架，与RabbitMQ的集成尤其受到青睐。本教程将指导新手如何将RabbitMQ集成到Spring Boot应用中，涵盖从基本概念到实现细节的完整流程。通过实践项目
大数据
数据结构与算法之大数据相关题目
一，哈希函数特性：1.输入阈无穷，输出阈有限2.相同的输入参数，一定返回相同的值3.不同的输入，有可能会导致相同的输出（哈希碰撞）4均匀性，离散性（假设有一个输入集合a，通过哈希函数f得到一个均匀分布的数据集合b，b再模m，那么就会
时序数据库选型指南，从大数据视角看新一代列式存储引擎的核心优势
在当今数据爆炸的时代，时序数据已成为企业数据资产中增长最快、价值密度最高的数据类型之一。据IDC预测，到2025年，全球实时数据将占数据总量的30%，其中时序数据占比将超过50%。面对如此海量的时序数据处理需求，如何选择合适的时序数据库成为企业数字化转型的关键决策。一、时序数据的独特挑战与选型考量 时序数据的四大特征时序数据与传
【PostgreSQL使用】最新功能逻辑复制槽的failover,大数据下高可用再添利器
逻辑复制的failover
专栏内容：
postgresql入门到进阶
手写数据库toadb
并发编程
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【Kafka】集成案例：与Spark大数据组件的协同应用
🐇明明跟你说过：个人主页🏅个人专栏：《大数据前沿：技术与应用并进》🏅🔖行路有良友，便是天堂🔖目录一、引言1、什么是kafka2、Kafka 的主要特性3、Kafka 的典型应用场景4、Kafka在大数据处理中的作用二、Kafka与Spark的集成应用案例 1、Sp
kafka支持内外网访问
一、需求描述本次搭建单机版Kafka与Kafka集群，每台机器中有内网+外网 单机版 Kafka服务地址：192.168.1.52:9093，外网地址：2.186.2.86:9092 zookeeper服务地址：192.168.1.52:2181，外网地址：2.186.2.86:2181 集
基于Flink的实时城市交通监控系统课程设计项目
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：本项目是一个基于Apache Flink的大数据实时处理应用，旨在构建一个城市交通监控平台，实现对交通数据的实时采集、处理与分析。作为大学生课程设计实践，该项目完整覆盖从需求分析、系统架构设计到编码实现的全流程，突出Flink在流式计算中的低延迟、高吞吐优势。系统通
【大数据技术实战】流式计算 Flink~生产错误实战解析
前言：流处理时代 Flink与生产痛点 实时数据处理已成为企业构建竞争优势的核心能力。从电商平台的实时库存同步、金融系统的实时风控预警，到物联网设备的实时状态监控，流处理技术支撑着越来越多的关键业务场景。Apache Flink 作为当前流处理领域的 “事实标准”，凭借其低延迟（毫秒级）、高吞吐&#x
RabbitMQ架构原理及消息分发机制
RabbitMQ架构原理及消息分发机制在现代分布式系统中，消息队列是不可或缺的组件之一。它不仅能够解耦系统模块，还能实现异步通信和削峰填谷。在众多消息队列中，RabbitMQ 因其高并发、高可靠性和丰富的功能而备受青睐。本文将从 RabbitMQ 的基础概念、架构原理、消息分发机制、持久化与内存管理、插件管理、Java API 编程以及 Spring 集
【数据分析】Power BI的使用教程
目录
1 Power BI架构
1.1 Power BI Desktop
1.2 Power BI服务
1.3 Power BI移动版
2 Power Query
2.1 Power Query编辑器
2.2 Power Query的优点
2.3 获取数据
2.4 数据清洗的常用操作
2.4.1 提升标题
2.4.2 更改数据类型
2.4.3 删除错误/空值
2.
