文章目录三、SparkStreaming与Kafka连接使用连接池技术 三、SparkStreaming与Kafka连接首先添加依赖注入<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-streaming-kafka -->
<dependency>
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2024-03-04 14:22:30
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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
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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
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# 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
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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
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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
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
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
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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" {
pom文件如下：<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.3.4</vers
Spark MLlib介绍Spark之所以在机器学习方面具有得天独厚的优势，有以下几点原因：（1）机器学习算法一般都有很多个步骤迭代计算的过程，机器学习的计算需要在多次迭代后获得足够小的误差或者足够收敛才会停止，迭代时如果使用Hadoop的MapReduce计算框架，每次计算都要读/写磁盘以及任务的启动等工作，这回导致非常大的I/O和CPU消耗。而Spark基于内存的计算模型天生就擅长迭代计算，多
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2024-07-16 07:40:36
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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
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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
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## 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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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
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spark-stock背景此项目可以查看截止2021-06-30号，各基金公司持有的信息。本项目使用spark作为分析引擎，基于spark-rest开发内容只要功能介绍查看基金公司信息使用Test_Fund类的test_GetAllFund方法，将获取数据以parquet方式存在local，运行结果如下：+-------+-------------+-------------+--------
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2024-07-16 00:44:56
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## 如何实现SparkML情感分析
### 1. 整体流程
首先，让我们来看一下实现SparkML情感分析的整体流程。这个过程主要包括数据准备、特征工程、模型选择和训练、评估模型以及使用模型进行预测等步骤。
```mermaid
erDiagram
数据准备 --> 特征工程
特征工程 --> 模型选择和训练
模型选择和训练 --> 评估模型
评估模型 --
原创
2024-05-19 05:06:51
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# Spark ML模型部署指南
在大数据领域，Apache Spark 是一个强大的工具，而 Spark ML 是其机器学习库。将 Spark ML 模型部署到生产环境中并非一件容易的事情，尤其是对于新手来说。本文章将详细介绍 Spark ML 模型部署的流程，并提供具体的代码示例与注释，帮助大家掌握这个过程。
## 整体流程
以下是 Spark ML 模型部署的主要步骤：
```mar
原创
2024-09-19 08:24:15
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# Spring Boot 整合 Spark ML 的简单指南
在大数据时代，Spark 作为一种快速的计算框架，已经被广泛应用于数据分析与机器学习。而 Spring Boot 则是一个用于构建生产级 Java 应用的框架。将这两者结合，可以更方便地创建机器学习应用。本文将通过示例演示如何在 Spring Boot 中整合 Spark ML，并提供代码示例以帮助开发者理解。
## 1. 搭建项
简介： 流式处理中经常会遇到Kafka与其他系统进行数据同步或者Kafka集群间数据迁移的情景。使用EMR Kafka Connect可以方便快速的实现数据同步或者数据迁移。本文介绍使用EMR Kafka Connect的REST API接口在Kafka集群间进行数据迁移。1.背景流式处理中经常会遇到Kafka与其他系统进行数据同步或者Kafka集群间数据迁移的情景。使用EMR Kafk
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2024-05-09 11:52:35
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