文章目录踩坑:python data_strulisttupledictset特殊语句try.except forwith:practical manupulationstring's operationslatex outputconventional operationsfile_operationsmatplotlibdata_clearmatplotlibdata_clear 学过一遍的
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2023-08-30 22:42:20
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datahub读取数据的位置datahub全部启动正常后有9个项目，在datahub-actions中是做数据读取等一系列操作的 在读取数据时候这个镜像内部有python3.9.9所以个人建议在使用python时候版本最好是3.9.9以上开始正文actions容器内部查看1.python位置/usr/local/lib/python3.9/site-packages/datahub 注意看这些包你
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2024-07-11 10:36:43
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首期，主题系列研究聚焦城市购物中心，CBNData发布《骑行大数据寻找城市热点之购物中心篇》（以下简称为《研究》），基于共享单车骑行数据，综合展现商圈骑行轨迹和骑行特点。从单纯的线上狂欢到线上线下共同“剁手”，2017的“双十一”，也带上了新零售元年的独特基因。消费升级大趋势的推动下，实体商业形态正在悄然进行着迭代更新，各大购物中心从以购物为主，走向多样化商业形态并存，注重体验、消费场景化和优化空
**Java DataHub 订阅代码**
在现代软件开发中，数据订阅是一种非常重要的模式。通过数据订阅，应用程序可以实时获取和处理数据，从而实现更加灵活和高效的数据传输和处理。在Java开发中，我们可以利用DataHub来实现数据订阅的功能。
**什么是DataHub？**
DataHub是LinkedIn开源的一个实时数据集成系统，用于收集、处理和传输实时数据。它提供了一种简单而强大的方
原创
2024-04-14 04:43:20
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模式概述在线程的世界里，生产者就是生产数据的线程，消费者就是消费数据的数据。生产者和消费者彼此之间不直接通信，而是通过阻塞队列进行通信，所以生产者生产完数据后不用等待消费者处理，而是直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列取，阻塞队列相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力 模式实战假设现有需求：把各部门的邮件收集起来，统一处理归纳。可以使用生产者 - 消费者模式，启动
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2024-09-17 13:45:01
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社会科技水平的不快速发展，计算机信息技术已经广泛应用到各个领域之中，互联网大数据、云消费时代悄然到来，计算机信息技术逐渐融入到人们的日常生产和生活之中，同时，技术在商业之中的应用和成熟，更加凸显出了这些技术的优越性。云消费时代之下，大数据的使用不仅使得企业产品、服务更加容易满足消费者的需求，也使得消费者向着更高的层次追求，企业要想在激烈的市场竞争之中脱颖而出，就需要使用大数据技术，运用各种信息模块
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2024-07-03 02:41:00
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大数据SpringBoot|基于SpringBoot+MyBatis框架健身房管理系统摘 要:本文基于Spring Boot和MyBatis框架，设计并实现了一款综合功能强大的健身房管理系统。该系统涵盖了会员卡查询、会员管理、员工管理、器材管理以及课程管理等核心功能，并且提供了可视化图表展示功能。在会员卡查询模块，系统提供了便捷的会员卡信息查询服务，使会员可以快速查询其会员卡状态、有效期等相关信息
目录一、数据采集/消费(存储)二、数据采集三、数据消费四、编写代码 在project-ct.pom在ct.consume下在ct.consumer.bean在ct.consumer.dao 在ct-consumer的resources 在ct-common.pom在ct.common.api在ct.common.bean在ct.common.constant在ct-c
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2024-07-31 20:08:13
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Kafka 介绍官方网址采用生产者消费者模型,具有高性能（单节点支持上千个客户端，百兆/s吞吐量）、持久性（消息直接持久化在普通磁盘上且性能好)、分布式（数据副本冗余、流量负载均衡、可扩展）、灵活性（消息长时间持久化+Client维护消费状态）的特点Kafka优势解耦与缓冲: 例如使用SparkStream时,于flume采集后的数据传输,解决了大量数据导致SparkStream崩溃的问题,flu
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2024-06-05 14:09:50
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# Java 实现 DataHub 订阅多个主题
在现代数据管理中，实时数据订阅和处理变得尤为重要。DataHub 是一种广泛应用于数据流处理的工具，它允许用户实时接收和消费来自不同数据源的消息。本文将用 Java 语言实现一个简单的 DataHub 客户端，订阅多个主题，展示如何灵活地处理各种数据流。
## 1. DataHub 与消息订阅
DataHub 是一款开放源代码的消息流平台，旨
原创
2024-08-25 05:51:26
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# Python RabbitMQ 订阅消费
## 一、什么是 RabbitMQ？
RabbitMQ 是一个开源的消息代理软件，用于在应用程序之间传送消息。它实现了高级消息队列协议（AMQP）标准，能够在分布式系统中可靠地传递消息。
## 二、为什么要使用 RabbitMQ？
在分布式系统中，不同的应用程序需要进行通信和协作。使用 RabbitMQ 可以实现异步通信，提高系统的可靠性和性能
原创
2024-07-04 04:27:49
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mq消息消费中pull、push如何选择？各有什么优缺点？
mq系列文章对mq了解不是很多的，可以看一下下面两篇文章:聊聊mq的使用场景聊聊业务系统中投递消息到mq的几种方式聊聊消息消费的几种方式如何确保消息至少消费一次如何保证消息消费的幂等性本章内容从消费者的角度出发，分析一下消息消费的两种方式：push方式pull方式push方式消息消费的过程：mq
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2023-11-17 19:56:13
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概述队列是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作，和栈一样，队列是一种操作受限制的线性表。队列具有先进先出FIFO(FirstIn First Out)的特性。队尾：进行插入操作的端称为队尾队头：进行删除操作的端称为队头Queue从上面类的继承关系图可以看到Queue是一个接口，它的内部主要定义了以下几个方法：方法名返回值类
# Redisson消费订阅实现教程
## 概述
在本教程中，我将向你介绍如何使用Redisson库实现消费订阅（Pub/Sub）功能。Redisson是一个基于Redis的Java驱动程序，它提供了丰富的功能和易于使用的API，可以帮助我们更轻松地与Redis进行交互。
在本文中，我将按照以下步骤向你介绍如何使用Redisson实现消费订阅：
1. 引入Redisson依赖
2. 创建R
原创
2024-01-25 14:21:37
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- 前言 - Kafka 事务在流处理中应用很广泛，比如原子性的读取消息，立即处理和发送，如果中途出现错误，支持回滚操作。这篇文章来讲讲事务是如何实现的，首先来看看事务流程图。- 事务流程 - Kafka的整个事务处理流程如下图
消息多播使用Redis的 list 和 zset 数据结构分别可以实现队列与延时队列的功能，但是这两种实现没有办法做到多播，即一份消息可以让多个消费者消费，消息多播是生产只需要生产一份消息，中间件负责将消息复制到多个消息队列中，每个消息队列由对应的消费组进行消费，消息多播是分布式系统常用的一种解耦方式，每个消费组的处理逻辑不同，可以将消费组放在不同的系统中，如果消息只有一份的话，则只能将所有的处理
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2023-08-04 12:38:22
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面试被问到如何按照Producer的顺序去消费Consumer？故在此做个记录。首先几个概念Topic，Producertopic-Topic：A topic is a category or feed name to which records are published. Topics in Kafka are always multi-subscriber; that is, a topic
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2023-11-20 02:46:00
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# Java Kafka 消息被多个订阅者消费后的工作机制
Apache Kafka 是一个流行的分布式消息队列系统，广泛用于构建实时数据流应用。它的设计目标是处理大量的实时数据流，同时保持高可用性和高吞吐量。当 Kafka 消息被多个订阅者消费时，了解其背后的工作机制对于提高系统性能和可靠性至关重要。
## Kafka 的基本架构
在讨论消息消费之前，我们需要理解 Kafka 的基本架构。
原创
2024-09-08 04:37:19
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在我们的项目开发过程中，我们有时会有时候有两个或者多个程序交互的情况，当然就会使用到这里的消息队列来实现。现在比较火的就是RabbitMQ，还有一些ZeroMQ ，ActiveMQ 等等，著名的openstack默认用的RabbitMQ来实现的。python中我们使用pika模块来操作消息队列，当然Celery也是python中比较火的做分布式消息队列的模块。1，RabbitMQ的安装2，RAbb
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2023-08-26 10:10:29
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Kafka核心概念？ 1.Broker 一台Kafka服务器就是一个broker。一个集群由多个broker组成。 2.Topic Topic就是数据主题，Kafka建议根据业务系统将不同的数据放在不同的Topic中！Kafka中的Topics总是多订阅者模式，一个topic可以拥有一个或者多个消费者来订阅它的数据。一个大的Topic可以分布式存储在多个Kafka broker中。Topic可以类
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2023-12-20 00:11:46
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