Kafka Exporter —— 桥接Kafka与Prometheus的数据监控利器
Kafka Exporter —— 桥接Kafka与Prometheus的数据监控利器 【免费下载链接】kafka_exporter Kafka exporter for Prometheus 项目地址: 在大数据处理和实时流数据的世界里，Apache Kafka 已经成为
大数据
FlinkSql入门与实践
一、为什么需要 Flink SQL？
传统 SQL 是面向静态数据的查询语言，而现代实时业务要求对动态数据流进行即时分析。Flink SQL 应运而生，它让开发者无需编写复杂的状态管理代码，就能实现实时ETL、复杂事件处理（CEP）、实时报表等场景。其核心优势在于：
统一流批接口：同
Flink内存模型--flink1.19.1
Flink 的 JobManager 和 TaskManager 在内存分配上有不同的职责和结构。以下是两者的内存分类及详细说明：
一、JobManager 内存分类
JobManager 主要负责作业调度、协调（如 Checkpoint 协调）、资源管理等，其内存需求相对较低，主要分为以下几个部分：
1. JV
克服Flink SQL限制的混合API方法
克服Flink SQL限制的混合API方法
作者：Gal Krispel
翻译：黄鹏程 阿里云实时计算 Flink 版产品负责人
阅读时间：11分钟 · 2025年10月19日
译者注：
本博客文章探讨了 Apache Flink 中的混合 API 方法如何帮助克服 Flink SQL 的一些固有限制，特别是在与 Apache
Kafka 自动发送消息 Demo 实战：从配置到发送的完整流程(java)
一、背景与目标很多业务场景需要定时或批量把数据推送到 Kafka，比如报警系统、日志采集、数据同步等。为了让测试更简单、更可控，我们搭了一个“自动发送 Kafka 消息”的小型 Demo。它的目标非常明确：1) 通过配置文件指定 Kafka 地址、Topic、消息文件路径
2) 支持一个文件里写多条 JSON，每条 JSON 都能按“段”发送
@KafkaListener 消费注解解读
在 Spring Kafka 中，消费 Kafka 消息有多种方式，包括单条消费、批量消费、监听特定分区、以及手动控制消息确认（Ack机制）。我们可以通过 @KafkaListener 注解和配置 KafkaListenerContainerFactory 来实现这些功能。下面我会详细解释每种方式的实现。
1. 单条消费 (Consu
Hive SQL 快速入门指南
在大数据蓬勃发展的当下，处理海量数据成为企业面临的关键挑战。Hive SQL 作为一款强大的工具，为我们打开了高效处理大数据的大门。接下来，让我们一起踏上 Hive SQL 的入门之旅。一、Hive SQL 是什么Hive 是基于 Hadoop 的数据仓库工具，它允许我们使用类似 SQL 的语法来查询和分析存储在 Hadoop 分布式文件
什么是延迟队列？RabbitMQ 如何实现延迟队列？
什么是延迟队列
定义：延迟队列是一种特殊的队列，队列中的元素（消息）并不会立即被消费者获取并处理，而是在经过一段指定的延迟时间后，才会被消费者消费。它主要用于需要在特定时间点或经过一定时间间隔后执行的任务场景。
RabbitMQ实现延迟队列的方法
利用消息的TTL（Time-To-Liveÿ
Docker保存镜像和导入镜像文件（图文详解）
Docker保存镜像和导入镜像文件（图文详解）Docker 保存和导入镜像文件是 Docker 镜像管理中的两个关键操作，它们在不同的场景下有着各自的意义和用途。以下是对这两个操作的详细说明：
1 基本命令介绍
1.1 Docker 保存镜像（docker save）命令格式：docker save
仿 RabbitMQ 消息队列项目实战（一）：入门必懂的 RabbitMQ 核心知识
前言：一、消息队列的背景
技术基础：由阻塞队列（BlockingQueue）封装而来，核心用于实现生产者消费者模型。
模型价值：
解耦合：降低系统模块间的依赖
削峰填谷：缓冲流量波动，保障系统稳定性
分布式场景适配：跨主机通信的常见需求
