Kafka - 在微服务架构中的应用：服务解耦与异步通信
👋 大家好，欢迎来到我的技术博客！ 💻 作为一名热爱 Java 与软件开发的程序员，我始终相信：清晰的逻辑 + 持续的积累 = 稳健的成长。 📚 在这里，我会分享学习笔记、实战经验与技术思考，力求用简单的方式讲清楚复杂的问题。 🎯
大数据
大数据实例-基于Python的体育比赛数据分析，基于数据可视化的体育比赛数据分析(源码+LW+部署文档+全bao+远程调试+代码讲解等)
博主介绍：✌️码农一枚 ，专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业🚢文撰写修改等。全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战 ✌️技术范围：：小程序、SpringBoot、SSM、JSP、Vue、PHP、Java、python、爬虫
Spring Boot 集成 RabbitMQ 详细教程：从入门到生产实践
📌 关键词：Spring Boot、RabbitMQ、消息队列、AMQP、消息可靠性、死信队列、延迟消息、生产级配置 适用人群：Java 后端开发者、微服务架构师、系统集成工程师 技术栈：Spring Boot 3.x + RabbitMQ 3.12+ + Java 17
一、为什么选择 RabbitMQ&
Windows 下 Kafka 安装教程（保姆级）
一、准备工作✅ 1. 安装 Java JDK（Kafka 依赖 Java 运行环境）Kafka 是基于 Java 的，必须先安装 JDK。一般学到kafka的同学肯定已经安装好了JDK了，这一步我就不写了，具体可以参考其他文章。⚠️ 注意：Kafka 3.9.0 要求本地必须安装 JDK 17 或以上版本。JDK
Kafka 的 ACK 机制详解
1.ACK 机制的基本概念ACK（Acknowledgment）即确认机制，是 Kafka 生产者和 Broker 之间的一种消息确认约定。生产者在发送消息后，需要等待 Broker 端的确认信号，以此判断消息是否成功发送。这一机制主要是为了保证消息不会因为网络问题或 Broker 故障而丢失，确保数据的可靠性。
Flink学习笔记：整体架构
开一个新坑，系统性的学习下 Flink，计划从整体架构到核心概念再到调优方法，最后是相关源码的阅读。今天就来学习 Flink 整体架构，我们先看官网的架构图图中包含三部分，分别是 Client、JobManager 和 TaskManager。其中 Client 并不属于 Flink 集群，它主要用来把用户编写的程
VMWare上搭建大数据集群
文章目录
0. 更新情况说明
1. 采用软件较新版本
2. 准备三台虚拟机
3. 搭建Hadoop集群
3.1 在主节点上配置Hadoop
3.1.1 编辑映射文件
3.1.2 配置免密登录
3.1.3 配置JDK
3.1.4 配置Hadoop
3.2 从主节点分发到从节点
3.2.1 从master节点分发到slave1节点
3.2.2 从master节点分发到sl
Java 大视界 -- 基于 Java+Kafka 构建高可用消息队列集群：实战部署与性能调优（442）
Java 大视界 -- 基于 Java+Kafka 构建高可用消息队列集群：实战部署与性能调优（442）
引言：
正文：
一、 Kafka 高可用集群核心认知：先懂原理，再谈部署
1.1 Kafka 高可用核心原理
1.1.1
Java 大视界 -- Java 大数据在智能教育虚拟学习环境构建与用户体验优化中的应用（221）
💖亲爱的朋友们，热烈欢迎来到 青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而 我的博客 正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程ÿ
浅谈大数据领域 HDFS 的数据分片策略
浅谈大数据领域 HDFS 的数据分片策略
关键词：HDFS、数据分片、大数据存储、分布式文件系统、数据块、副本策略、负载均衡
摘要：本文深入探讨了Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的数据分片策略，这是大数据处理的基础核心概念。我们将从HDFS架构设计出发，详细分析其数据分片原理、分片大小选择策略、副本放置算法以及实际应用中的优化技巧。文章包含完整的理论分析、数学模型、Pytho
