pom文件如下：<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.3.4</vers
# 用SparkMLib进行机器学习的实现指南
欢迎来到SparkMLib的机器学习实现指南！本文将带领你逐步学习如何在Kubernetes集群上使用SparkMLib进行机器学习的开发。SparkMLib是Apache Spark的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，能够帮助开发者快速实现机器学习模型。
## 实现步骤
接下来我们将分步介绍如何在Kubernetes环境下实现机
原创
2024-05-08 09:46:18
79阅读
Spark 入门基础知识Spark 的特点速度快使用方便通用兼容Spark 基础下载独立部署模式（Standalone）弹性分布式数据集Scala shell1. 数组中的最值：2. RDD的创建3. 过滤RDD中的数据4. 读取文件中的数据到RDD对象5. 统计 RDD对象中的单词的数量RDD 编程（Java）00. sc.parallelize(list, numSlices)01. rdd
再按空格键，直到出现让你输入 yes：最后输入安装路径，并耐心等待安装完成：最后进行初始化，输入 yes：[root@hadoop01 ~]# source ~/.bashrc
# 测试安装是否成功
(base) [root@hadoop01 ~]# conda list1.3.1.1 添加国内阿里源(base) [root@hadoop01 ~]# vim ~/.condarc
channe
1、外部数据是怎样的接入到kafka的？外部数据接入到kafka的流程示意图：（1）接入数据流程（1）producer先从broker-list的节点中找到该partition的leader；（2）然后producer将消息发送给作为leader的partition；（3）leader收到消息后，将消息写入本地log；（4）followers从leader中pull消息，实现replication
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2023-09-02 22:18:08
112阅读
1，在官网下载filebeat官网下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads2，下载kafka下载地址：http://archive.apache.org/dist/kafka/3，下载完kafka之后，直接解压即可wget-chttp://archive.apache.org/dist/kafka/2.1.1/kafka_2.11-2.1.1.tgztar-
原创
2019-03-11 15:22:34
6831阅读
需要借助的库 github.com/Shopify/sarama // kafka主要的库* github.com/bsm/sarama-cluster // kafka消费组 生产者 package producer import ( "fmt" "github.com/HappyTeemo756
原创
2023-04-18 18:35:59
225阅读
## 使用Python接入Kafka的完整指南
Apache Kafka是一个广泛使用的分布式消息系统，旨在处理大量实时数据。如果你是一名刚入行的开发者，可能会想要知道如何使用Python与Kafka进行交互。这篇文章将为你提供一个完整的流程，包括代码示例、步骤说明和状态图，帮助你顺利接入Kafka。
### 1. 整体流程
首先，让我们看一下实现Python接入Kafka的整体流程：
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这个程序虽然我调试过，也分析过，但是没有记录笔记，发现下边这篇文章分析直接透彻，拿来借用，聊以自省，开发一直要研究透彻源码，学习其中的处理手段！kafka c接口librdkafka介绍之二：生产者接口 librdkafka当前版本可以从github上获取：https://github.com/edenhill/librdkafka
一、librdkafka基本信息：
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2024-05-21 17:29:35
35阅读
1、windows下安装、启动kafka，这一步只是搭建环境https://blog.51cto.com/u_15595167/60260352、安装kafka管理工具：kafkamanager，推荐linux下安装，windows下编译等很麻烦https://dandelioncloud.cn/article/details/15138857291670650903、spring
原创
2023-02-17 17:35:09
524阅读
最近在看Go标准库里面的rpc源码，发现了下面一段代码：// ServeHTTP implements an http.Handler that answers RPC requests.
func (server *Server) ServeHTTP(w http.ResponseWriter, req *http.Request) {
if req.Method != "CONNECT" {
# Kafka接入Hadoop：流数据与大数据的结合
随着大数据技术的发展，数据流的处理和存储成为了企业数据架构中不可或缺的一部分。Apache Kafka作为一个分布式流处理平台，能够有效地处理高吞吐量的实时数据流。而Hadoop则是一个强大的大数据存储与处理框架。本文将探讨如何将Kafka接入Hadoop，为数据流处理和存储搭建一个流畅的系统。
## 1. Kafka与Hadoop的概述
原创
2024-09-10 04:02:39
134阅读
介绍：1. ActiveMQ 和 kafka 都是Apache的顶级项目。
2. ActiveMQ支持事物,RabbitMQ和kafka不支持事物。
3. ActiveMQ、kafka、RabbitMQ 都支持集群、负载均衡。
4. kafka 支持动态扩容，通过zookeeper实现的。（如果不支持动态扩容，就意味若生成环境的服务，达到阈值时必须停止服务器再扩容）。
5. ActiveMQ是J
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2024-10-11 18:41:02
11阅读
远程调试任务（pdb）基础celery.contrib.rdb示例：from celery import task
from celery.contrib import rdb
@task()
def add(x, y):
result = x + y
rdb.set_trace() # <- set break-point
return resultset_tr
什么是接口在面向对象语言中，接口一般被定义为 ：接口定义了一个对象的行为。它仅仅指定了一个对象应该做什么。具体怎么做（实现细节）是由对象决定的。在 Go 中，一个接口定义为若干方法的签名。当一个类型定义了所有接口里的方法时，就说这个类型实现了这个接口。这和 OOP 很像。接口指定了一个类型应该包含什么方法，而该类型决定怎么实现这些方法。比如 WashingMachine可以作为一个接口，并提供两个
/*scala test*/
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
object WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
println("start...")
/**
* 第一步：创建Spark的配置对象SparkConf，设置S
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2024-10-22 09:49:08
27阅读
摘 要 大数据时代已经到来，面对呈几何倍增且来源多样的海量数据，企业需要运用各种数据处理分析技术从中获取需要的有价值的信息。而基于大数据的四V特性，相关机构从海量数据中提取信息面临着原始数据无规则、非结构化、不完整等各种问题。这些带有各种质量问题的数据无疑增加了企业准确获取信息的难度，进而导致一系列不必要的决策失误。若能在数据处理之前对这些数据进行预处理操作，去除或纠正各种质
目录 目录Kafka简介环境介绍术语介绍消费模式下载集群安装配置命令使用JAVA实战参考文献 Kafka简介由Scala和Java编写,Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统.环境介绍操作系统:centos6.5 kafka:1.0.1 zookeeper:3.4.6术语介绍Broker : Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为brokerTopic : 每条发布到K
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2023-08-24 22:32:04
85阅读
1、找到spark安装目录E:\spackLearn\spark-2.3.3-bin-hadoop2.7\jars 里面放的是spark的所有依赖jar包2、从idea里面javalib导入即可调用里面的function
自动化学习。
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2023-06-13 20:21:34
49阅读
1、Spark MLlib的简介机器学习可以看做是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能。机器学习利用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。机器学习强调三个关键词：算法、经验、性能用算法对数据进行训练以后得到的才叫模型。传统的机器学习算法，由于技术和单机存储的限制，只能在少数数据上使用，依赖于数据的抽样。由于大数据技术的出现，现在有了海量的存储空间，以及非常丰富的计算能力，就
