持续分享有用、有价值、精选的优质大数据面试题致力于打造全网最全的大数据面试专题题库1、Flink如何保证精确一次性消费？参考答案： Flink 保证精确一次性消费主要依赖于两种Flink机制（1）Checkpoint机制（2）二阶段提交机制Checkpoint机制 主要是当Flink开启Chec
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2024-05-06 16:24:06
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具体思路都在代码注释中： public class HeapSort{
public static void heapSort(int[] tree,int n) {
buildHeap(tree, n);//第一步是将得到的数组构建成小顶堆
for(int i = n-1;i>=0;i--) {
swap(tree, i,
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2023-09-26 09:27:07
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# Java 消费两个 Kafka Topic 数据的指南
在如今的分布式系统中，消息中间件成为了不可或缺的组成部分。Apache Kafka 是一个高吞吐量的分布式消息系统，经常用来处理大量的实时数据。对于刚入行的小白来说，实现 Java 消费两个 Kafka Topic 数据可能有些复杂。本文将为你详细讲解整个流程及关键代码，帮助你顺利实现这一功能。
## 整体流程
以下是实现 Java
原创
2024-10-31 11:13:04
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在现代分布式架构中，RocketMQ作为高性能、可扩展的消息队列，已逐渐成为我们业务场景中的重要组成部分。随着系统的复杂性增加，我们需要同时消费多个Topic的消息，以保障各项业务的高效、灵活运转。然而，如何在Java中实现对两个RocketMQ Topic的同时消费，成为了我们需要解决的一个技术痛点。
## 背景定位
我们的初始技术痛点主要集中在业务增长带来的消息处理瓶颈上。随着用户数据的急
# Java消费两个topic的数据实现方法
## 1. 整体流程
下面是实现Java消费两个topic数据的整体流程：
|步骤|描述|
|---|---|
|步骤1|创建消费者对象|
|步骤2|订阅第一个topic|
|步骤3|订阅第二个topic|
|步骤4|循环从两个topic中获取消息|
|步骤5|处理消费的消息|
## 2. 代码实现
### 步骤1：创建消费者对象
首先，我们
原创
2023-08-12 17:45:52
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Kafka基础总结一、kafka架构① topic：Kafka 中消息是以 topic 进行分类的， 生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向 topic的。 ② partition：为了实现扩展性，一个非常大的 topic 可以分布到多个 broker（即服务器）上，一个 topic 可以分为多个 partition，每个 partition 是一个有序的队列；每个partition是
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2023-12-26 19:32:56
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spring-kafka 重复消费数据spring集成kafuka框架版本介绍解决方案 spring集成kafuka框架最近公司需要对接kafka拉取数据，在使用spring-kafka框架时候，总是无法持续消费，总是出现持续消费，相当纠结。因为也是刚接手任务，故整理了一下遇到的难题，特此整理一下，望对各位同学有些帮助。版本介绍项目架构主要是spring mvc 架构版本是5.0.2.RELEA
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2024-02-17 20:40:37
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1.线程通信在前面的章节对synchronized的用法做了介绍。它可以解决多线程对公共资源的利用问题。但是不同线程之间，有时候需要协作，以提高工作效率，因此需要相互通信。下面介绍在synchronized中两个方法：wait和notify方法2.wait 和notify1.wait 方法表示线程一直等待，直到其他线程通知。与sleep不同的是，wait会释放资源。 2.notify唤醒一个处于等
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2024-10-29 10:44:56
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首先明确一点，RocketMQ 是基于发布订阅模型的消息中间件。所谓的发布订阅就是说，consumer 订阅了 broker 上的某个 topic，当 producer 发布消息到 broker 上的该 topic 时，consumer 就能收到该条消息。之前我们讲过 consumer group 的概念，即消费同一类消息的多个 consumer 实例组成一个消费者组，也可以称为一个 consum
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2024-06-27 09:02:54
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Consumer消费者消费者可以从broker中读取数据。一个消费者可以消费多个topic中的数据（其中一个partion）。Consumer Group（消费组）每个Consumer属于一个特定的Consumer Group。可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group。主题分区和消费者群组KafkaConsumer从Kafka订阅Topi
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2023-10-10 15:03:27
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# Flink 消费 Kafka Topic 数据并写入 MongoDB
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴帮助你实现“Flink topic 消费 MongoDB”。以下是实现这一目标的步骤和代码示例。
## 步骤流程
以下是实现 Flink 消费 Kafka Topic 数据并写入 MongoDB 的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 添加依赖
原创
2024-07-25 06:54:07
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# Java 消费组对应两个 Topic 的实现指南
在分布式系统中，消息队列（Message Queue）是一种经常被使用的技术，能有效地处理数据流动。而 Java 常常与 Apache Kafka 等消息中间件一起使用。今天，我们将探讨如何让一个消费组（Consumer Group）同时消费两个不同的主题（Topic）。通过这篇文章，刚入行的小白可以逐步学习到如何完成这一任务。
## 流程
flume概述flume是分布式的日志收集系统，它将各个服务器中的数据收集起来并送到指定的地方，比如送到HDFS，简单来说flume就是收集日志的。 flume的核心是把数据从数据源(source)收集过来，再将收集到的数据送到指定的目的地(sink)。为了保证输送的过程一定成功，在送到目的地(sink)之前，会先缓存数据(channel),待数据真正到达目的地(sink)后，flume再删除己
文章目录参考文档环境搭建生产者普通消息同步发送异步发送单向传输顺序消息延迟消息批量消息事务消息消费者Push消费Pull 消费代码仓库 参考文档RocketMQ作为阿里系开源项目，有非常成熟的中文文档可以快速了解并上手。环境部署控制台安装RocketMQ常见问题环境搭建创建Maven项目。pom.xml文件中引入RocketMQ依赖。<dependencies>
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2023-11-14 17:11:10
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+ [四、Flink 检查点算法](#Flink__52)
+ - [4.1 检查点分界线（Checkpoint Barrier）](#41_Checkpoint_Barrier_54)
+ [五、保存点（Savepoints）](#Savepoints_86)
+ [六、检查点的配置](#_92)一、一致性检查点（Checkpoints）Flink 具体如何保证 exactly-once 呢?
前言碎语昨天博主写了《windows环境下flink入门demo实例》实现了官方提供的最简单的单词计数功能，今天升级下，将数据源从socket流换成生产级的消息队列kafka来完成一样的单词计数功能。本文实现的重点主要有两个部分，一是kafka环境的搭建，二是如何使用官方提供的flink-connector-kafka_2.12来消费kafka消息，其他的逻辑部分和上文类似。进入正题本篇博文涉及到
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2024-06-05 21:21:49
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storm是一个纯粹的流处理框架。使用storm的话，需要在hadoop之外再搭建一套独立的storm集群，使用成本较高。storm trident是对storm的延伸，底层采用微批处理，可以提供exactly once的语义保证。spark是微批处理，可以提供exactly once的语义保证。微批处理都有延迟。spark sql用于批处理，spark streaming用于流处理。flink可
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2023-09-07 20:50:16
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流转换 单数据流基本转换、基于Key的分组转换、多数据流转换和数据重分布转换 keyBy会将一个DataStream转化为一个KeyedStream，聚合操作会将KeyedStream转化为DataStreamkeyedStream 有key的state、定时器分区策略是hashcodeshuffle randomrebalance Round-Robinrescale 将数据分发到就近broad
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2024-04-19 12:06:04
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文章目录Kafkaflink中国github社区: [PPT + 视频](https://github.com/flink-china/flink-training-course)Flink整合kafka： Kafka1.什么是消息队列：
->简称为MQ(Message Queue)，我们把要传输的数据放在队列中 (把数据放到消息队列叫做生产者，从消息队列里取数据叫做消费者)
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2024-04-19 20:49:30
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课程目的实时计算 流计算 风控扩大需求 扩大it人员对flink的掌握 让更多大数据人员接触flink定义框架：意味着只需要编写业务逻辑 分布式计算 有状态计算 数据流application1. 基础语义{1} stream离线处理一般都会将数据抽象为一个集合，但实时计算，将数据抽象为流，不断地产生、传输、处理。 有界：有始有终，有大小 无界：由此产生了很多额外的概念，比如trigger{2} s
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2024-05-23 18:52:51
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