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SpringBoot整合Kafka、Flink实现流式处理

引言在当今大数据处理领域,实时数据流处理变得越来越重要。Apache Kafka作为一个高吞吐量的分布式流处理平台,结合Apache Flink这一强大的流处理框架,可以构建出高效的实时数据处理系统。本文将指导您如何在SpringBoot应用中整合Kafka和Flink,从而实现一个完整的实时数据处理流水线。 1. 技术栈介绍在开始具体实现

保姆级·在Windows本地配置并运行Kafka

目录 一.下载并安装Idea:进入idea官网:IntelliJ IDEA 下载最新版idea(安装及其他问题请参考其他大佬的文章) 二.下载并安装JDK:1.进入idk官网:JDK 下载最新版jdk2.将jdk路径配置到windows环境变量下(JAVA_HOME),并将

【大数据】一文吃透etcd:从入门到实战

目录一、etcd 是什么二、etcd 的核心特性(一)简单易用(二)强一致性与高可用性(三)快速与持久化(四)安全机制三、etcd 的架构剖析(一)HTTP Server(二)Store(三)Raft&#

【大数据】RocketMQ从0到1:小白也能看懂的上手秘籍

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pt-archiver删除数据库的数据表/各种报错类型

这篇帖子是前面文的一部分延申 mysqlimport导入一亿数据的csv文件/一行命令删除表-CSDN博客 如需转载,标记出处 目录pt-archiver命令格式如果执行后出现下面报错1)Cannot find an ascendable index in table at /usr/bin/pt-archiver line 3233.2)

21届宁波大学大三下期末考试总结

算法设计与分析判断题5道,10分选择题5道,10分程序填空,四道题,60分,要写出算法类型和解释,本次考了,求逆序对,g3-竞赛分组,tfs-分考场,dp16-在神秘的村庄里挖金矿简答题一道是问,开车地图上会显示红绿灯倒计时,这个是

Spark缓存

生活中缓存容量受成本和体积限制(比如 CPU 缓存只有几 MB 到几十 MB),但会通过算法(如 “最近最少使用” 原则)智能决定存什么,确保存的是 “最可能被用到的数据”。1. 为什么需要缓存? 惰性执行机制:Spark 的转换操作(如 map, filter, joi

一、Docker:一场颠覆应用部署与运维的容器革命

作者:IvanCodes 日期:2025年7月3日 专栏:Docker教程 在现代软件开发的世界里,Docker 已经从一个新奇的工具演变成了一项基础性技术。它彻底改变了我们构建、打包、分发和运行应用程序的方式。无论你是开发者、运维工程师还是技术爱好者,理解 Docker 都是一项不可或缺的技能。本文将带你回顾 Dock