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
获课：weiranit.fun/1869/获取ZY↑↑方打开链接↑↑《Flink + ClickHouse 玩转企业级实时大数据开发》听起来像是一个专注于实时大数据处理技术的教程或课程，它结合了Apache Flink和ClickHouse这两个强大的开源工具。Apache Flink简介：Flink 是一个分布式流处理框架，适用于高吞吐量、低延迟的数据处理任务。它支持事件驱动的应用程序、数据管道以及数据分析等场景。特点：支持流处理和批处理。具有容错性、高可用性和精确一次的状态一致性保证。提供了复杂事件处理(CEP)功能。ClickHouse简介：ClickHouse是一个用于在线分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。它被设计来快速生成分析报告。特点：高效的压缩率。快速的数据读取...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
### download：[从零到一整合业务数据，构建企业可复用的数据中台[完结](https://www.zxit666.com/6588/) 作者：折向东 链接：https://www.zhihu.com/question/587955685/answer/2924772952 来源：知乎 著作权归作者一切。商业转载请联络作者取得受权，非商业转载请注明出处。 在Spring Boot中整合RocketMQ，能够经过以下步骤完成： 添加RocketMQ的依赖 在pom.xml文件中添加RocketMQ的依赖： org.apache.rocketmq rocketmq-spring-boot-starter 2.2.0 配置RocketMQ 在application.properties文件...阅读全文
