文章目录 频繁出现的反序列化漏洞parse()及parseObject()AutoType及安全校验AutoType安全校验AutoType黑名单机制SafeMode安全机制攻击思路 反序列化攻击模拟TemplatesImpl攻击调用链路攻击类Translet生成构造攻击JSON串攻击模拟 写在最后 频繁出现的反序列化漏洞 最近公司的小伙伴们收到了一波安全工单，因为FastJson存在高危漏洞，要求将FastJson版本号升级到1.2.69及以上 漏洞描述如下 在Fastjson<=1.2.68的版本中，通过新的Gadgets链绕过autoType开关，在autoType关闭的情况下仍然可能可以绕过黑白名单防御机制，实现了反序列化漏洞利用的远程代码执行效果，同时，此次修复补丁也补充了auto...阅读全文
网上有一些maven-shade-plugin替代maven-assembly-plugin的文章，原因是代maven-assembly-plugin打出的jar包中要么是不能设置Main-Class，要么spring的META-INF/spring.*文件相互覆盖了。对于这两个问题，maven-assembly-plugin在当前的版本(3.1.0)中都可以解决了(方法见https://my.oschina.net/u/2377110/blog/1584205)。 实际上这两个插件所针对的用途其实是有差异的，而它们与maven默认的maven-jar-plugin都是打包插件，简单的区别如下： plugin function maven-jar-plugin maven 默认打包插件，用来...阅读全文
文章目录 官网参考1.任务2.通过flinkUI可以看到 有几个框就是几个Task3.程序模型4.流的分类5.Operator Chains6.Task Slot (TM = JVM)7.获取整个算子的执行计划8.flink通过webUI的Jar包传到哪里去了 java.io.tmpdir=/tmp 官网参考 # https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release- 1.11/concepts/flink-architecture.html 1.任务 Task:任务 是一个阶段多个相同功能的subtask的集合 ==》 对比于spark中的taskSet SubTask:子任务 subTask是Flink中任务的最小单元，subta...阅读全文
Apache Hudi http://hudi.apache.org/ http://hudi.apache.org/docs/quick-start-guide.html Hudi是什么 Hudi将流处理带到大数据，提供新数据，同时比传统批处理效率高一个数量级。 Hudi可以帮助你构建高效的数据湖，解决一些最复杂的底层存储管理问题，同时将数据更快地交给数据分析师，工程师和科学家。 Hudi不是什么 Hudi不是针对任何OLTP案例而设计的，在这些情况下，通常你使用的是现有的NoSQL / RDBMS数据存储。Hudi无法替代你的内存分析数据库（至少现在还没有！）。Hudi支持在几分钟内实现近乎实时的摄取，从而权衡了延迟以进行有效的批处理。 增量处理 增量处理仅是指以流处理方式编写微型批处理...阅读全文
[白话解析] Flink的Watermark机制 0x00 摘要 对于Flink来说，Watermark是个很难绕过去的概念。本文将从整体的思路上来说，运用感性直觉的思考来帮大家梳理Watermark概念。 0x01 问题 关于Watermark，很容易产生几个问题 Flink 流处理应用中，常见的处理需求/应对方案是什么? Watermark究竟应该翻译成水印还是水位线？ Watermark本质是什么? Watermark是如何解决问题? 下面我们就来简要解答这些问题以给大家一个大致概念，在后文中，会再深入描述。 问题1. Flink 流处理应用中常见的需求/方案是什么 聚合类的处理 Flink可以每来一个消息就处理一次，但是有时我们需要做一些聚合类的处理，例如：在过去的1分钟内有多少用户...阅读全文
大型互联网公司一般都会要求消息传递最大限度的不丢失，比如用户服务给代金券服务发送一个消息，如果消息丢失会造成用户未收到应得的代金券，最终用户会投诉。为避免上面类似情况的发生，除了做好补偿措施，更应该在系设计的时候充分考虑各种异常，设计一个稳定、高可用的消息系统。认识 Kafka看一下维基百科的定义Kafka 是分布式发布-订阅消息系统。它最初由 LinkedIn 公司开发，之后成为 Apache 项目的一部分。Kafka是一个分布式的、可划分的、冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。Kafka 架构Kafka 的整体架构非常简单，是显式分布式架构，主要由 Producer、Broker（Kafka） 和 Consumer 组成。Kafka架构（精简版）Producer（生...阅读全文
在Hbase中split是一个很重要的功能，Hbase是通过把数据分配到一定数量的region来达到负载均衡的。一个table会被分配到一个或多个region中，这些region会被分配到一个或者多个regionServer中。在自动split策略中，当一个region达到一定的大小就会自动split成两个region。table在region中是按照row key来排序的，并且一个row key所对应的行只会存储在一个region中，这一点保证了Hbase的强一致性 。 在一个region中有一个或多个stroe，每个stroe对应一个column families(列族)。一个store中包含一个memstore 和 0 或 多个store files。每个column family 是...阅读全文
背景 当我们在maven项目中引入第三方组件时，三方组件中的依赖可能会与项目已有组件发生冲突。 比如三方组件中依赖httpclient的版本是4.5.x，而项目中已有的httpclient版本是3.1.x，那么此时就会产生一下两种情况： 如果用三方组件的高版本httpclient覆盖原有的低版本httpclient，有可能会导致原来项目启动运行失败。即使高版本兼容低版本，也不能允许开发人员有这样高风险的操作 如果在三方maven依赖中对其对依赖的httpclient在引入时使用进行排除，使三方组件使用项目中的低版本httpclient，此时可能会因为版本不一致导致三方组件无法使用 在这样的情况下我们应当如何保证不影响项目原有依赖版本的情况下正常使用三方组件呢？此时可以考虑使用maven-sh...阅读全文
对表进行预分区，可以防止单分区一次写入数据过大，hbase 集群本身还没来得及自动分裂，导致 region 宕掉的问题。 1、创建表时指定一个拆分点数组 split point 将定义n+1个区域，其中n是分割点的数量， point 为'10'时实际上是在指定字节分割'\x31\30' hbase>create 't1','f',SPLITS => ['10','20','30'] 获取rowkey的第一个字节，按照进行分割 hbase> create 't',{NAME => 'f0',VERSIONS => 1, COMPRESSION => 'snappy'},{NAME => 'f1',VERSIONS => 10000, COMPRESSION => 'snappy'},CONFI...阅读全文
参考资料地址1：https://pan.baidu.com/s/13-a-PAQWokSLhLvNRqcPmA 提取码: 42mk 参考资料地址2：https://share.weiyun.com/aXaiIMC3 密码：q5aaj7 HarmonyOS应用分为两大类：安装的App和免安装原子化服务应用。 用户应用程序以App Pack形式发布，它包含一个或者多个HAP（Harmony Ability Package）以及描述每个HAP属性的pack.info组成。HAP是上文提到的Ability的部署包，鸿蒙的应用是围绕一个个Ability（能力/功能）组件展开的。一个HAP由代码、资源、第三方库及配置组件组成。 华为鸿蒙开发需要学习以下几种编程语言： Java：鸿蒙系统支持使用Java语...阅读全文
系统学习大数据技术：大数据高级工程师学习路线 写在前面 如果你想通过这篇博客在本地成功搭建 Hadoop 集群的话，你需要先跟着视频课程 三天入门大数据实操课程 在本地搭建集群环境，在这个视频课程中你需要学习的章节是： 课程目标 VMWare WorkStation 安装 创建虚拟机 安装 Centos 7 操作系统 Centos 7 网络配置方式说明 Centos 7 网络配置 使用客户端登录操作虚拟机 克隆三台虚拟机 修改主机名 ip 映射主机名 配置无密钥登录 虚拟机的文件上传和下载 关闭防火墙 安装 Java 请在看本篇博客之前务必学习完上面视频课程中章节，如果你能学习完 三天入门大数据实操课程 所有的章节的话就更好，因为你学完这个课程可以有以下三大收获： 搭建一个属于自己的大数据集...阅读全文
hapjin 赞同来自: liuliuliu org.apache.lucene.search.ScoreDoc.doc 应该是：Apache Lucene - Index File Formats 提到的：Document Numbers 文档 index 到Lucene中时，会生成 segment。document nubmer从0开始，每索引一篇文档到segment里面，document nubmer加1.segment内document number是唯一的。 Internally, Lucene refers to documents by an integer document number. The first document added to an index is num...阅读全文
使用 下面介绍了Java客户端连接Hbase的使用，1.2.0版本和2.3.4版本亲测下面使用的API都是一致的。（也猜测1.x版本 和2.x版本的应该基本一致）。Java连接Hbase也很简单，Maven中导入对应的 `hbase-client` 依赖即可。 1.pom配置
hbase 2.2.6 3 hmasters ，400+ regionservers，about 80w regions， totoal hfiles compressed 20PB ，uncompressed 80P (cores40 内存187.4G 磁盘150T)/nodes 主要写入操作bulkload与put，日写入150T Regionserver 堆内存60G 1. hbase flush 和 compact对写的影响 简单说： 写数据时会先写到memstore 当memstore写满或达到其它flush触发条件，memstore刷写生成hfile 当flush时发现store下文件数超过该值hbase.hstore.blockingStoreFiles=16，会报too ma...阅读全文
开始之前在某些情况下，我们希望对服务器上的一些资源进行限制，例如服务器/api路径下的所有资源，必须先进行身份验证然后才能访问资源，对于这个需求我们可以通过 HTTP Basic authentication 协议来完成，Nginx 使用 ngx_http_auth_basic_module 模块支持 HTTP基本身份验证 功能 。 HTTP基本身份验证RFC 7235 定义了一个HTTP身份验证框架，服务器可以用来针对客户端的请求发送challenge（质询信息），客户端则可以用来提供身份验证凭证。 质询与应答的工作流程如下：身份验证框架中最常用的HTTP认证方案是 "HTTP Basic authentication"（RFC 7617）。该方案中规定使用"用户的ID/密码"作为凭证信息...阅读全文
文地址：https://cloud.tencent.com/developer/article/1374592 HBase自定义拆分策略 自定义拆分策略 您可以使用自定义RegionSplitPolicy（HBase 0.94+）重写默认拆分策略。通常，自定义拆分策略应该扩展HBase的默认拆分策略： IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy。 该策略可以通过HBase配置或者也可以基于每个表在全局范围内进行设置。 在hbase-site.xml中全局配置拆分策略：
### 回答1： 要查看Linux中进程的父进程号，可以使用命令ps -ef或者ps aux来列出所有进程的信息，然后在输出结果中找到需要查看的进程，查看其PPID列即可得到其父进程号。另外，也可以使用命令pstree来以树形结构显示进程及其父进程。 ### 回答2： Linux是一种开源的操作系统，它的强大之处在于可以通过命令行完成绝大多数的操作，而且功能非常灵活。在Linux下，我们可以使用命令来查看进程及其相关信息。通过查看进程的父进程号，我们可以很好地了解进程之间的关系，帮助我们进行问题排查或是调优等工作。下面是具体的方法： 1. 使用ps命令查看进程信息，并指定输出相应字段的参数。 ps命令可以查看当前系统正在运行的进程，包括进程ID，所属用户，占用CPU和内存等信息。其中，父进程...阅读全文
 一、什么是Doris Doris 是一个 MPP 的 OLAP 系统，主要整合了 Google Mesa（数据模型），Apache Impala（MPP Query Engine) 和 Apache ORCFile (存储格式，编码和压缩) 的技术。 二、Doris得作用 1、对数据分析、统计 2、报表 3、多维分析 4、Doris 是从百度内部自主研发并贡献到 Apache 开源社区的 ROLAP 数据库。 5、Doris 整合了 Google Mesa（数据模型），Apache Impala（MPP Query Eng...阅读全文
问题现象 线上某个应用的某个实例突然出现某些次请求服务响应极慢的情况，有几次请求超过 60s 才返回，并且通过日志发现，服务线程并没有做什么很重的操作。这种情况断断续续持续了半小时左右。 核心问题定位 由于半小时后，服务实例恢复正常，并且出现请求极慢的次数并不太多，没有能及时打印出现问题的时候线程堆栈采集相关信息。但是，我们有自己的法宝，JFR（关于 JFR，请参考我的另一系列JFR全解）。 JFR 非常适合用来事后复盘定位问题，并且配置得当的话，性能损耗极小，并且不像 APM 系统一样需要额外的采集以及需要统一的服务进程进行整合展现。我们随用随取即可，但是 JFR 面向的是单进程的问题定位，找到问题进程，定位跨进程业务问题链路追踪还是需要 APM 系统的。 我们通过如下命令采集对应时间段的...阅读全文
一、背景 最近我们项目越来越多了，然后我就在想如何才能把基础服务的打包方式统一起来，并且可以实现按照我们的要求来生成，通过研究，我们通过使用maven的assembly插件完美的实现了该需求，爽爆了有木有。本文分享该插件的配置以及微服务的统一打包方式。 二、配置步骤及其他事项 1.首先我们需要在pom.xml中配置maven的assembly插件 1
笔者今天给大家讲一下 HBase 生产环境中的实践，包括资源隔离、参数配置、性能优化等方面，部分内容参考《HBase原理与实践》（非常建议大家好好读一读，一定会大有收获），以及笔者的实战经验。HBase 业务资源隔离1. 读写分离场景RegionServer 默认情况下只提供一个请求队列给所有业务使用，导致部分延迟较高的请求影响其他对延迟敏感的业务。针对这种情况，HBase 提供了读写队列隔离方案。我们知道，HBase 有三种典型的API操作类型，分别为 get、scan 和write，其中 get 和 scan 属于 read 类型。默认场景下，HBase 只提供一个队列，所有请求都会进入该队列进行优先级排序。在一些场景下，我们要求这三种类型的访问尽可能的互相不影响，那么就需要在线上配置读...阅读全文
HBase-2.x支持7种Region自动拆分Region的策略，类图如下:其中BusyRegionSplitPolicy是HBase-2.x新增的策略，其他6种在HBase-1.2.x中也可以使用。设置自动拆分策略的关键配置如下:hbase.regionserver.region.split.policy description: Region自动拆分的策略 default: HBase-1.2.x: org.apache.hadoop.hbase.regionserver.IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy HBase-2.x: org.apache.hadoop.hbase.regionserver.SteppingSplitPolicy o...阅读全文
大家都知道Maven的优点是依赖管理，特别是前期使用ANT的开发者都有很多感触。最近要开发一个java工程，定的要使用maven，会使用hadoop和hbase的客户端，而引入一个hadoop-client的jar或者hbase的jar包，会依赖十几个其他的jar包，而这些jar包的功能我又用不上，所以这种依赖反倒成了工程瘦身的负担。关键我还有强迫症，见到这些对工程无用的包，我就抓狂。所以在网上百找千寻，找到了几个方法： 1. 项目间传递 如果我的当前项目是project1，project1要依赖project2，project1依赖project2的配置中加上
>Maven是Apache软件基金会的一个开源项目，是一款优秀的项目构建工具，它主要用于帮助开发者管理项目中jar以及jar之间的依赖关系，最终完成项目编译，测试，打包和发布等工作。 前面我们已经简单介绍了Maven的概念、特点及使用，本篇文章就来给大家出一个详细的安装和配置教程，还没有安装Maven的小伙伴要赶紧收藏起来哦！ 首先给大家解释一下为什么学习Java非要学Maven不可。 ## 一、为什么要学习Maven？ 大家在读这篇文章之前大部分人都已经或多或少的经历过项目，说到项目，在原生代码无框架的时候，最痛苦的一件事情就是要在项目中导入各种各样使用的jar包，jar太多就会导致项目很难管理。 需要考虑到jar包之间的版本适配的问题还有去哪找项目中使用的这么多的jar包，等等。这个时候...阅读全文
HBase配置副本数为2 HBase是一个分布式的、可扩展的开源NoSQL数据库。它提供了高可靠性、高性能和高扩展性的数据存储解决方案。在HBase中，数据以表的形式组织，每个表可以有多个列族，每个列族可以包含多个列。HBase以行的方式存储数据，并使用Hadoop的HDFS作为底层存储。 在HBase中，可以通过配置副本数来提高数据的可靠性和冗余性。副本数是指在HBase集群中，每个数据块的副本数量。当某个数据块不可用时，HBase可以从其他副本中读取数据，保证了数据的可靠性和高可用性。 配置副本数为2的方法 HBase中的副本数可以在创建表的时候进行配置。下面是一个示例代码： import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org....阅读全文
 离线计算作为大数据计算领域领军技能，在成本、稳定性、数据一致性等方面有着绝对优势。吃透Spark离线技术及相关生态，就掌握了大数据工程师的高薪密码。本文章将结合生产级项目，一栈式点亮：数据收集(DataX)、数据湖(Iceberg)、数据分析(Spark)、智能调度(DS)、数据服务(DBApi)、AI大模型(ChatGPT)、可视化(Davinci)等离线处理核心技能及生态体系，带你打通硬核技能，拓宽上升通道。 首先，我们先来认识spark： 1、什么是spark Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，20...阅读全文
HBase和HDFS都是Apache Hadoop生态系统中的分布式存储解决方案。它们都支持数据的复制，以提高数据可靠性和可用性。在本文中，我们将探讨HBase和HDFS中副本的概念、原理以及实现方式，以及如何设置和管理副本。 HDFS的副本 HDFS是Hadoop分布式文件系统，它把大文件分割成多个块，通过多个节点存储。HDFS采用副本机制来提高数据的可靠性和可用性。当在一个节点操作数据时，数据分为多个副本存放在不同的节点上，称为数据块。HDFS中每个数据块的默认副本数量为3。数据副本机制有如下的优点： 数据的可靠性：副本机制保证了数据的备份，当一个节点出现故障时，其他副本保证了数据的安全性。 数据的可用性：在数据访问时，可以根据数据块的副本情况选择最快的节点，保证了数据访问的高效性。 在...阅读全文
首先说一下当时的场景，其实就是一个很简单的添加操作，后台传递的值是json格式的，如下图 ，后台对应的实体类， @Data @EqualsAndHashCode(callSuper = false) public class Route implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 1L; /** * id */ private String id; /** * 设备id */ private String deviceId; /** * 路由地址 */ private String destNetwork; /** * 下一跳 */ private String nextHop; /** * 路...阅读全文
1.背景 Log4j 2中记录日志的方式有同步日志和异步日志两种方式，其中异步日志又可分为使用AsyncAppender和使用AsyncLogger两种方式。 2.Log4j2中的同步日志 所谓同步日志，即当输出日志时，必须等待日志输出语句执行完毕后，才能执行后面的业务逻辑语句。 下面通过一个例子来了解Log4j2中的同步日志，并借此来探究整个日志输出过程。 log4j2.xml配置如下：
背景面试被问到kafka消息发送是分区选择的策略，当时回答说是随机选择一个分区；或者通过消息key的hash值和分区数计算出分区。当时只是猜测的，并没有查看过kafka的源代码来证实，今天就通过源码来证实一下。 发送消息的一个简单例子12345678910111213141516171819 private static void sendMsg() { String topicName = "kafka-test"; // 设置配置属性 Properties props = new Properties(); props.put("metadata.broker.list", "127.0.0.1:2181"); props.put("bootstrap.servers", "127.0....阅读全文
数人之道原创文章，转载请关注本公众号联系我们之前在《初识 HBase - HBase 基础知识》中提到过，HBase 的数据物理存储格式为多维稀疏排序 Map, 由 key 及 value 组成：key 的构成： rowkey+column family+column qualifier+timestamp+typevalue 的构成：字节形式存储在 key 中的 rowkey 可以唯一标识一行记录，因此 HBase 的查询有以下几种实现方式：通过 get 方式，指定 rowkey 获取唯一一条记录；通过 scan 方式，设置 STARTROW 和 ENDROW 参数进行范围匹配；全表扫描，即直接扫描整张表中所有行记录。可见，HBase 是通过 rowkey 来进行查询的，rowkey 设计...阅读全文
步骤1： 设置HBase环境与连接确保已经正确配置了HBase的客户端依赖（如hbase-client、hbase-common等），并设置了HBase的ZooKeeper地址。以下是一个简化的示例，假设您已经有了一个配置好的Configuration对象（conf）和表名（tableName）：import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;import org.apache.hadoop.hbase.TableName;import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;// 创建...阅读全文
[TOC] 一、 缘起编写java agent插件的时候，用到javassist修改字节码，插件用来记录调用链的，需要在方法的前后插入代码。突发奇想，用来看看javassist是怎么调用的，结果达不到预期效果，因为java agent中，javassist的代码已经加载过了，没插入记录调用链的代码，刚好看到guava中有介绍用maven-shade-plugin将guava repackage重命名包名，因此记录下。 二、maven-shade-plugin介绍maven-shade-plugin是一个maven打包插件，提供的功能比较丰富，使用也简单易懂。 1、简单打包简单打包只需要增加execution, 指定执行package的phase，为这个phase绑定global shade就...阅读全文
资料地址1：https://pan.baidu.com/s/1bSdBzBeMXX3MTX29TJlM8Q 提取码：taht 资料地址2：https://share.weiyun.com/SNltUNLW 密码：zi3dc7 今天给大家讲讲关于多级网关与多级缓存架构的相关知识，在文章里面，我将从0到1带着大家构建基础服务接口，通过层层递进优化服务，使得服务具备多级缓存的特性，并融合OpenResty拓展一个强大的多级网关+多级缓存的技术架构。 以下就是代码实战展示： 引入springboot3的maven依赖，本质上作为pom引入，直接管理他的版本号，后续用到啥组件直接拿来即用：
本文正在参加「Java主题月 - Java 刷题打卡」，详情查看 活动链接 在我们日常的工作中，经常需要做对象的拷贝或转化，例如在传递参数时，把入参的DTO转化为PO存入数据库，在返回前端时把PO再转化为VO。如果再分的细一点，可能还会有DO(Domain Object)，TO(Transfer Object) ，BO(business object)等对象，随着业务的划分越来越细，对象的拷贝工作也越来越频繁，所以本文就来梳理一下常用的对象拷贝工具和它们的差异。 常用的工具大概有以下几种： Apache BeanUtils Spring BeanUtils cglib BeanCopier Hutool BeanUtil Mapstruct Dozer 准备工作，创建两个类PO和DTO： @...阅读全文
总结起来，复杂事件处理（ CEP ）的流程可以分成三个步骤： （ 1 ）定义一个匹配规则 （2）将匹配规则应用到事件流上，检测满足规则的复杂事件 （3）对检测到的复杂事件进行处理，得到结果进行输出 入门 引入依赖
简介流式作业长时间运行过程中常常会经历不同流量负载的情况。流量负载会出现周期性的变化，如：白天与晚上、周末与工作日、节假日与非节假日，这些波动可能是突发事件或是业务的自然增长。虽然这些波动有些是可预见的，但是如果想要在所有场景下保证相同的服务质量，那么就需要解决如何让作业资源随着需求的变化而动态调整。 一个简单的衡量当前所需资源与可用资源是否匹配的方法是：计算当前负载与可用的 workers 数之间的面积。如下图所示，左图中分配了固定的资源量，可用看到：实际负载与可用的 workers 之间有很大的差距 —— 因此造成了资源的浪费。右图中展示了弹性资源分配的情况，红线与黑线之间的距离在负载的变化中不断的努力减小。 多亏了 Flink 1.2 引入的可扩展状态（rescalable state...阅读全文
Flink 从0到1实战实时风控系统(MK完结)获课：Flink 从0到1实战实时风控系统(MK完结)获取ZY↑↑方打开链接↑↑理解Flink4大基石之窗口机制Apache Flink 是一个分布式流处理框架，以其强大的窗口机制、状态管理、时间处理和高吞吐低延迟的特性著称。窗口（Window）是Flink中用于处理无限数据流的核心概念之一，它允许你对流中的数据进行分组并应用计算。以下是关于Flink窗口机制的详细解释：窗口类型Flink支持多种类型的窗口，主要包括以下几种：滚动窗口（Tumbling Windows）：数据被划分成固定大小的非重叠窗口。每个元素只属于一个窗口。例如：每5分钟统计一次点击量。滑动窗口（Sliding Windows）：类似于滚动窗口，但窗口之间有重叠部分。你可以...阅读全文
轻松入门大数据：玩转Flink，打造湖仓一体架构（完结无秘）获课：xuelingit点xyz/2159/获取ZY↑↑方打开链接↑↑玩转 Flink，打造湖仓一体架构在大数据时代，数据成为企业决策和创新的核心资产。如何高效地管理和利用这些数据，湖仓一体架构应运而生。Apache Flink 作为一款强大的开源流批一体化处理框架，在打造湖仓一体架构中发挥着关键作用。湖仓一体架构：融合的力量传统的数据架构中，数据仓库和数据湖各自为政。数据仓库以结构化数据为主，注重数据的一致性和准确性，主要用于支持企业的决策分析；而数据湖则以原始的、非结构化或半结构化数据存储为主，强调数据的灵活性和扩展性。但这种分离的架构在实际应用中面临诸多挑战，如数据处理流程复杂、数据一致性难以保证、数据价值难以充分挖掘等。湖...阅读全文
## RocketMQ vs Kafka：深度解析两大消息队列的架构差异与选型指南 ### 引言 在分布式系统中，消息队列是实现异步通信、流量削峰和系统解耦的核心组件。Apache RocketMQ 和 Apache Kafka 作为业界最主流的两种消息中间件，常被开发者拿来比较。两者虽同属Apache顶级项目，但在设计哲学、性能表现和适用场景上存在显著差异。本文将从技术架构、性能数据、功能特性等维度全面对比，并提供选型建议。 --- ### 一、核心定位与设计哲学 #### 1. **Kafka：大数据领域的“日志高速公路”** - **诞生背景**：LinkedIn为应对日志流处理需求设计。 - **核心目标**： - 海量数据的高吞吐传输（如用户行为日志、指标数据）。 - 构建实时流处...阅读全文
2023升级版-Spark+ClickHouse实战企业级数据仓库，进军大厂必备获课地址：jzit.top/819/Spark+ClickHouse实战企业级数据仓库引用Apache Spark和ClickHouse是构建企业级数据仓库的强大工具。Spark用于大规模数据处理，而ClickHouse是一个列式数据库管理系统，适用于在线分析处理（OLAP）场景。以下是使用Spark和ClickHouse实战企业级数据仓库的步骤：1. 需求分析与设计需求收集：与业务团队沟通，了解数据仓库的需求，包括数据源、报表需求、查询性能等。数据模型设计：设计星型模式或雪花模式的模型，以适应ClickHouse的列式存储。2. 环境准备硬件资源：确保有足够的计算和存储资源来部署Spark集群和ClickHou...阅读全文
获课：weiranit.fun/1845/获取ZY↑↑方打开链接↑↑《笑傲Java面试 剖析大厂高频面试真题》是一个旨在帮助Java开发者准备大厂面试的课程或资源。以下是对该课程的详细解析：一、课程概述该课程由前阿里P8级专家主讲，结合多年面试官经验，深度剖析Java核心技能，并从多角度解读经典大厂面试真题。课程涵盖了Java核心、算法与数据结构、存储与缓存、JVM、网络与I/O、并发编程、流计算等多个方面，旨在帮助学习者提升面试思维，成为offer收割机。二、课程内容Java核心深入讲解Java基础语法、面向对象特性、异常处理、泛型、枚举等核心概念。分析大厂面试中常见的Java基础题目，帮助学习者巩固基础知识。算法与数据结构系统讲解数组、链表、栈、队列、树、图等常见数据结构及其操作方法。...阅读全文
Flink+ClickHouse 玩转企业级实时大数据开发Flink+ClickHouse：玩转企业级实时大数据开发一、实时大数据处理的新范式在数字化转型浪潮中，“获课”企业对于实时数据处理的需求日益增长。Apache Flink作为流计算领域的领军框架，与ClickHouse这一高性能列式数据库的强强联合，itxt.top/1869/ 为企业构建实时大数据处理系统提供了最佳实践。为什么选择Flink+ClickHouse组合？Flink的核心优势：真正的流批一体处理引擎低延迟、高吞吐的流处理能力Exactly-once的状态一致性保证丰富的连接器生态ClickHouse的独特价值：列式存储与向量化执行引擎卓越的实时分析性能（每秒亿级查询）高效的数据压缩比（5-10倍）SQL兼容且支持实时数...阅读全文
微服务架构-海量数据商用短链平台项目大课（无秘分享）获课地址：789it.top/5082/微服务架构下的海量数据商用短链服务是一个涉及多个技术领域的复杂系统。以下是一个概要的设计方案，用于构建一个能够处理海量数据的高性能商用短链服务。1. 系统目标高性能：快速生成短链，低延迟的短链跳转。高可用：系统稳定，能够处理大量的并发请求。可扩展性：能够随着数据量的增长而扩展。安全性：防止恶意攻击和短链滥用。2. 微服务架构设计2.1 微服务划分短链生成服务：负责生成唯一的短链码。短链存储服务：负责存储短链与原始URL的映射关系。短链跳转服务：负责处理短链跳转逻辑。数据分析服务：负责分析短链的访问数据。安全监控服务：负责监控短链的安全性，如频率限制、恶意流量识别等。2.2 核心组件API网关：作为系统...阅读全文
2024新版-AI+JavaWeb开发入门，Tlias教学管理系统项目实战获课♥》789it.top/14255/获取ZY↑↑方打开链接↑↑AI+JavaWeb 开发入门的系统性学习路径和实践指南，结合现代技术栈与典型应用场景：一、核心知识体系1. AI 基础能力算法选型：分类 / 回归：线性模型、SVM（Java 实现库：Apache Commons Math）深度学习：DL4J（Java 版深度学习框架）、TensorFlow Lite（移动端部署）自然语言处理：OpenNLP（Java NLP 库）、Hugging Face Transformers（REST API 调用）数据处理：数据清洗：Apache Spark（Java API）特征工程：Scikit-learn（通过 Pyt...阅读全文
新RabbitMQ精讲，提升工程实践能力，培养架构思维（完结）获课♥》jzit.top/886/主流消息中间件怎么选？在选择主流消息中间件时，需要考虑多个因素，包括吞吐量、延迟、可靠性、可用性、灵活性、可扩展性、社区支持以及与企业现有技术栈的兼容性等。以下是对几款主流消息中间件的详细分析，以帮助您做出选择：一、Apache Kafka特点：高吞吐量、低延迟。持久化支持，适合大数据集成和实时流处理。分布式日志系统，支持通过偏移量记录未读消息。适用场景：日志收集与处理。实时流处理。事件驱动架构。大数据集成。优缺点：优点：扩展性和性能强大，适合大规模数据流处理。缺点：管理复杂性较高，需要深入理解其内部机制。二、RabbitMQ特点：基于AMQP协议。多协议支持（如STOMP、MQTT）。灵活的路由...阅读全文
```java import org.apache.rocketmq.client.producer.*; import org.apache.rocketmq.common.message.*; import java.util.concurrent.*; public class TransactionProducer { public static void main(String[] args) throws Exception { // 1. 创建事务消息生产者（注意与普通生产者的区别） TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("Transaction_Producer_Group"); producer...阅读全文
--- ### **一、发布时间与版本历史** | **收集器** | **首次实验性引入** | **正式生产版本** | **主导团队** | |--------------|--------------------|------------------|-------------------| | **ZGC** | JDK 11（2018年） | JDK 15（2020年） | Oracle | | **Shenandoah** | JDK 12（2019年） | JDK 15（2020年） | Red Hat（现 IBM） | • **ZGC 更早推出**：ZGC 在 JDK 11 作为实验性功能发布，比 Shenandoah（JDK 12）早一年。 • **同时成熟**：两者均在...阅读全文
获课♥》789it.top/1869/业界大数据分布式计算框架主要包括以下几种：一、Apache Hadoop简介：Hadoop是Apache软件基金会下的一个开源分布式计算框架，以其强大的分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型而著名。核心组件：HDFS：提供高容错性、高吞吐量的数据存储服务。MapReduce：一个编程模型和运行时环境，用于处理大规模数据集。优势：适用于大规模数据处理和批处理作业，生态系统丰富，有众多相关工具和库。二、Apache Spark简介：Spark是一个快速、通用的大规模数据处理引擎，支持批处理、流处理、机器学习和图计算等多种数据处理任务。核心组件：Spark Core：提供基本的分布式计算功能。Spark SQL：支持结构化数据的处理。Spark...阅读全文
获课地址：jzit.top/5291/分布式消息队列中间件是一种在分布式系统中用于异步处理、解耦和削峰填谷的关键组件。以下介绍一些常见的分布式消息队列中间件：Apache Kafka特点高吞吐量：采用了分区、批量处理和零拷贝等技术，使其能够处理大量的消息，每秒可以处理数十万甚至上百万条消息。分布式和可扩展性：可以方便地扩展到多个节点，支持水平扩展，能够应对不断增长的业务流量。消息持久化：消息被持久化到磁盘上，保证了消息的可靠性，即使服务器重启也不会丢失消息。支持多种客户端：提供了丰富的客户端库，支持 Java、Python、C++ 等多种编程语言。应用场景日志收集：可以收集和处理大量的日志数据，将日志消息发送到 Kafka 集群，然后由其他组件进行分析和存储。消息队列：用于解耦不同的系统组件...阅读全文
