大数据

基于 Flink + Kafka + Flask + ECharts 构建企业级网约车实时监控系统

基于Flink的网约车实时大数据监控系统:从0到1的全栈实战 文章目录 基于Flink的网约车实时大数据监控系统:从0到1的全栈实战 前言 一、项目背景与需求分析 1.1 核心需求 1.2 技术挑战 二、技术架构设计 2.1 整体架构 2.2 技术栈选型 2.3 系统架构图 三、核心功能实现 3.1 环境搭建:D

Zookeeper的监听机制及原理解析

系列文章目录手把手教你安装Zookeeper 及可视化插件ZooInspector、ZKUI Zookeeper入门篇,了解ZK存储特点 使用Zookeeper的监听及原理解析 系列文章目录 前言 一、监听机制的基本概念 二、Zookeeper监听原理 1. 事件类型 2. 监听模式与监听器类型 (1)监听模式 (2&#x

Rabbitmq在死信队列中的队头阻塞问题

死信队列(Dead-Letter Queue,DLQ)是 RabbitMQ 处理无法正常消费消息的核心机制,但队头阻塞(Head-of-Line Blocking) 是其高频踩坑点——队列中首个无法被消费的消息会阻塞后续所有消息的处理,即使后续消息本身是合法可消费的。本文从成因、场景、危害、解决方案全

Kafka - 网络抖动应对:重试机制、超时时间调整

👋 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。 🎯

Hadoop

HDFSHadoop Distributed File System(分布式文件系统)优点:1.高容错性:数据自动保存多个副本,通过增加副本的形式,提高容错性。并且当某个副本丢失的时候,可以自动恢复。2.适合处理大数据:可以存海量数据,GB级别,TB级别甚至P

时序数据库选型指南:基于大数据视角的IoTDB应用优势分析详解!

目录一、时序数据库选型的基本原则1.1 数据特征与需求分析1.1.1 数据规模与写入负载1.1.2 查询需求1.1.3 数据保留与归档策略1.1.4 系统扩展性与高可用性1.2 技术架构与系统性能评估1.2.1 写入性能1.2.2 查询性能1.2.3 数据压缩能力1.2.4 高可用性与灾备能力1.3 成本与TCO(总拥有成本)二、IoTDB的优势与应用2.1 IoTDB

2025最新版flink2.0.0安装教程(保姆级)

Flink支持多种安装模式。local(本地)——本地模式standalone——独立模式,Flink自带集群,开发测试环境使用standaloneHA—独立集群高可用模式,Flink自带集群,开发测试环境使用yarn——计算资源统一由Hadoop YARN管理,生产环境测试flink1.13 &#x

大数据与矿业:资源勘探分析

大数据与矿业:资源勘探分析 关键词:大数据、矿业、资源勘探、数据分析、机器学习 摘要:本文聚焦于大数据在矿业资源勘探分析中的应用。首先介绍了大数据与矿业结合的背景,包括目的、预期读者和文档结构等。接着阐述了相关核心概念及联系,详细讲解了核心算法原理和具体操作步骤,并用Python代码进行说明。还分析了其中涉及的数学模型和公式,通过实例进行解读。在项目实战部分,给出了开发环境搭建、源代

详解RabbitMQ高级特性之TTL

目录TTL添加配置常量类消息的TTL声明队列和交换机并绑定二者关系编写生产消息代码生产消息队列的TTL声明队列和交换机并绑定二者关系编写生产消息代码生产消息(消息无TTL)生产消息(消息有TTL)消息的TTL和队列的TTLTTL TTL(Time to Live, 过期时间), 即过期时间. RabbitMQ可以对消息和队列设置TTL.